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J-GLOBAL ID：201702241588184487   整理番号：17A0345598

PSOに基づく組合せオークションモデルとそのSWARMシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Swarm simulation of combinatorial auction model based on PSO

著者 (4件)： Zheng Junjun (Economics and Management School, Wuhan University) ,  Dong Jinhui (Economics and Management School, Wuhan University) ,  Guan Zhiye (Economics and Management School, Wuhan University) ,  Zhang Ping (Economics and Management School, Wuhan University)
資料名： Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian  (Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian)
巻： 36  号： 12  ページ： 3142-3151  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2070A  ISSN： 1000-6788  CODEN： XGLSE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,オークションの入札者の代替性と相補性の一貫性の仮説を緩和することによって,組合せオークション機構の設計に基づいて,オークション人の入札に基づく組合せオークションモデルを構築した。効率的に物品の最適配分モードを得るために,物品 SWARM OPTIMIZATION(PSO)アルゴリズムを用いて,物品分配方式の最適化プロセスをシミュレーションし,それに基づき,PSOアルゴリズムに基づく組合せオークションモデルを構築した。PSOアルゴリズムに基づく組合せオークションモデルを,SWARMシミュレーションプラットフォーム上で設計,実用化し,そして,シミュレーション結果は,PSOアルゴリズムに基づく組合せオークションモデルが,複数の財の割当て問題を効果的に解決することができることを示した。そして,売り手の利益の最大化を達成することができた。学習能力のパラメータ分析は,自己学習能力と比較して,社会的学習能力が,売り手の利益を最適化するためにより重要であることを示した。本論文の研究結果は,組合せオークションの理論的研究と実際の応用のためのいくつかの参照価値を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 割当問題 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  相補性
準シソーラス用語： 自己学習 ,  学習能力 ,  粒子群最適化 ,  最適配置 ,  *オークション ,  *組合せオークション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： combinational auction ,  mechanism design ,  PSO algorithm ,  swarm simulation

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： PSO ,  組合せオークション ,  モデル ,  シミュレーション