在高度信息化的时代潮流中,如何发挥网格技术带来的强大资源汇聚能力,已成为网格资源管理研究的重中之重。近年来,基于经济/市场机制的网格资源管理成为了研究热点。拍卖模型作为经济学理论中重要分支,被广泛用于解决各领域的资源分配问题。组合双向拍卖作为一种新型拍卖方式,结合了组合拍卖和双向拍卖的双重优势,其“组合”特性允许竞拍者对包含不同数量不同种类的资源组合进行竞价,其“双向”特性允许多个买家和多个卖家同时竞价,解决了单向拍卖中唯一卖家或唯一买家存在的垄断优势问题,显著降低了交易次数。组合双向拍卖具有的交易平等性、组合交易多样性、资源分配高效性,使其非常适用于网格环境下的资源分配。本文在深入分析传统组合双向拍卖模型的基础上,提出多个组合双向拍卖竞胜标确定方案及资源分配与定价算法,针对拍卖的四个重要性能指标：社会剩余、拍卖交易率、时间效率及对具体环境适应性,改进和完善了传统模型。本文主要研究成果如下：提出含虚拟卖家的多回合组合双向拍卖模型。传统组合双向拍卖结束后,获胜卖方市场可能会剩余部分未交易的资源,这部分剩余资源的价值及分配问题尚未引起前人工作的重视,实验证实这部分剩余资源的数量不容忽视,因此有必要对剩余资源进行分配和利用。该模型通过引入虚拟卖家及多回合交易机制,利用了剩余资源并改进了传统模型单一报价的不足。该模型将当前拍卖中的剩余资源赋予了虚拟卖家,它将以零报价参与下一回合的拍卖。由于虚拟卖家的参与,剩余资源(物)得到了再分配,并量化为价值(资金),成为了社会剩余的增加值。多回合交易机制为剩余资源的分配创造了条件,且能够有效提高拍卖交易率。在多回合拍卖的报价调整策略中,该模型设计了一种由竞拍者各自确定参数的报价自动调整方法,该方法可以保证竞拍者每回合拍卖的报价不会超过自己的保留价格。仿真结果验证了该模型多回合的交易机制能够显著提高社会剩余和拍卖交易率,在此基础上,虚拟卖家可以将剩余资源转化为价值,进一步扩大社会剩余。提出基于交易策略的组合双向拍卖竞胜标确定方案。在组合拍卖领域中,竞胜标确定问题(Winner Determination Problem, WDP)一直是最值得研究的核心问题,因为该问题的求解决定了最终拍卖获胜者,并且它的求解速度直接影响到拍卖模型的实用性。目前拍卖竞胜标多通过求解最优化模型得到,该最优化模型的求解方法分为两类：精确数学算法和近似优化算法。在大规模拍卖中,精确数学算法不能在多项式时间内完成计算,近似优化算法可以完成计算,但不能保证获得最优解。考虑到使用最优化模型确定竞胜标的两难困境,本文将WDP目标融于交易策略设计中,提出由资源分配和定价过程确定竞胜标的方案,给出了具体的交易算法。该算法在交易路径上近似遵循双向拍卖中的“马歇尔路径”以实现最大化社会剩余的目标,在交易方式上,结合网格资源分配特点,允许卖家交易部分组合资源。与现有组合双向拍卖资源分配和定价算法相比,该算法统一了资源分配、资源定价及确定竞胜标三个拍卖步骤,且在定价过程中消除了拍卖竞胜者的负效用。仿真结果表明,由于卖家交易方式的调整,该算法确定的竞胜标集合能够产生比最优化模型更大的社会剩余；在大规模拍卖中,该算法能够高效完成组合双向拍卖的全过程,避免了最优化模型确定竞胜标这一NP(Non-Deterministic Polynomial)难题。提出引入时间约束的组合双向拍卖模型,给出了相应的资源分配与定价算法,该模型在时间约束、投标描述信息、资源交易方式等方面为设备网格量身打造。与计算网格中共享的CPU、存储、带宽等资源不同,设备网格中的资源主要是地理上广泛分布的贵重仪器和大型设备,其资源分配具有两个特点：一是卖家需要在买家请求的时间段内稳定地提供资源,不能在自己零散的空闲时间内断续提供服务。二是买家的部分资源需要由同一地点卖家集中提供,不能由大量卖家分散提供。该模型很好满足了上述需求,保证了买家的科学实验在需要的时间段内在少数地点系统性地完成。作为例子,仿真分析了一次拍卖的微观结果,直观展现出该算法的资源分配与定价思想,同时得到了组合双向拍卖的交易特性：价格竞争力已经不是影响参与者竞胜与否,获胜者交易效用大小的唯一因素,组合包内的资源数量、种类、时间属性,整个买卖双方市场之间的资源匹配度都是影响拍卖结果的重要因素。