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网格定价算法的研究——基于组合双向拍卖.pdf

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简介：
本文探讨了在电力市场中应用的网格定价算法，并通过分析组合双向拍卖机制，提出了优化电网资源配置和价格制定的新方法。 基于组合双向拍卖的网格定价算法由丁鹏和马晓雷提出，针对网格环境中资源分配的特点，该研究以网格经济中的组合双向拍卖模型为基础，分析了传统组合双向拍卖模型的优点与不足，并在此基础上提出了一个新的方案。

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  • 网格定价算法的研究——基于组合双向拍卖.pdf
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    本文探讨了在电力市场中应用的网格定价算法，并通过分析组合双向拍卖机制，提出了优化电网资源配置和价格制定的新方法。 基于组合双向拍卖的网格定价算法由丁鹏和马晓雷提出，针对网格环境中资源分配的特点，该研究以网格经济中的组合双向拍卖模型为基础，分析了传统组合双向拍卖模型的优点与不足，并在此基础上提出了一个新的方案。
     
  • 关于结合组合双向拍卖理论的云计算资源定价探讨
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    本文深入探讨了基于组合双向拍卖理论在云计算资源定价中的应用，旨在为云服务提供商与消费者之间建立更高效、透明的价格机制。通过分析和设计新的定价策略，以期优化资源配置并提高市场竞争力。 随着云计算的不断发展，越来越多的企业开始提供云计算服务，导致市场规模不断扩大。与此相伴随的是，关于云计算资源定价的研究也日益增多。本段落基于组合双向拍卖理论对这一问题进行了探讨。
     
  • 基于双向拍卖的多目标频谱分配算法研究 (2013年)
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    本论文探讨了在无线电频段稀缺背景下，采用双向拍卖机制实现资源优化配置的方法，并提出了一种创新性的多目标频谱分配算法。该方法旨在提高频谱使用效率和通信服务质量，通过理论分析与仿真验证其有效性和可行性。研究为未来无线网络中频谱动态管理和资源共享提供了新的视角和技术支持。 认知无线网络是当前无线网络技术研究的热点领域之一，而频谱分配技术则是其应用中的关键环节。基于竞价拍卖理论，本段落定义了一种用于认知无线网络的频谱分配模型，并提出了一种双向拍卖多目标频谱分配算法。实验仿真结果显示，该算法不仅提高了频谱利用率，还综合考虑了系统性能的各种需求。
     
  • 关于在线拍卖成交价格预测的论文研究——结合Bagging和决策树算法模型.pdf
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    本文探讨了在在线拍卖环境中利用改进的机器学习技术预测最终成交价的方法。通过融合Bagging集成策略与决策树模型，提出了一种有效提高预测精度的新途径。研究结果为优化在线拍卖机制提供了有价值的参考。 这篇论文提出了一种基于Bagging与决策树算法的在线拍卖成交价格预测模型，并通过分析淘宝网的3310条交易数据及其8275条有效出价记录，验证了该方法的有效性。 研究发现，在不考虑未成交商品的情况下，有40.4%的交易可以通过统计出价次数来精确计算最终成交价格。如果将未成交的商品视为成交价格为零，则这一比例可以提高到79.55%。基于此观察结果，作者通过预测出价次数间接对拍卖物品的最终成交价格进行预测。 实验结果显示，提出的模型相较于平均值预测方法具有显著优势，并且有21.7%的预测结果完全准确。与Heijst在《Decision Support Systems》上的研究相比，该模型在样本需求量、运算时间和完全准确率方面都表现出了明显的优势。由于训练时间仅为数秒，这为实时在线拍卖成交价格预测决策支持系统的构建提供了可能的基础。
     
  • 关于连续双向拍卖的频谱分配算法探讨
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    本研究探讨了连续双向拍卖机制在频谱资源动态分配中的应用，分析其效率、公平性和市场激励，旨在提高无线通信系统的性能和用户体验。 鉴于当前频谱分配的实际情况,不同区域的部分机构拥有不同的带宽资源并为认知用户提供通信服务。因此，在多个频谱服务提供者与多认知用户共存的情况下，如何实现简单而高效的频谱资源分配与管理，并提高动态频谱访问的可靠性成为了一个关键问题。为了简化这一复杂的多对多分配问题，我们将多个频谱服务提供商和众多认知用户之间的关系通过市场交易机制来描述，并提出了一种基于连续双向拍卖的频谱分配算法。此外，我们根据不同任务的重要程度设计了灵活的交易指令。实验仿真结果表明，该算法的时间复杂度较低且能够有效加快收敛速度。
     
  • 关于多UAV任务分配的拍卖方法研究.pdf
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    本文探讨了一种基于拍卖机制的任务分配算法，旨在优化多无人机系统的任务执行效率和协同作业能力。通过模拟市场中的竞标过程，该方法能够有效解决多无人飞行器在复杂环境下的任务指派问题，促进资源的最优配置与利用。 基于拍卖方法的多UAV任务分配研究指出，任务分配是实现多无人飞机（UAV）协同控制的关键环节。鉴于多UAV系统的分布式特性，本段落引入了拍卖机制来优化任务分配过程。通过这种方法，能够有效提升系统整体性能和效率。
     
  • 关于双向拍卖机制下异构无线系统的动态频谱管理研究.pdf
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    本文探讨了在双向拍卖机制下的异构无线系统中，如何实现高效的动态频谱管理策略，以提升整体网络性能和资源利用率。 为了提高频谱使用效率并增加异构无线系统运营商的利润，本段落基于微观经济学的价格博弈理论研究了异构网络间的动态频谱管理，并提出了一种基于双向拍卖机制的方法。
     
  • 基于组合预测模型的猪肉价格预测研究
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    本研究构建了基于多种算法融合的组合预测模型，用于分析和预测猪肉市场价格走势，为相关产业提供决策参考。 本段落在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了一种将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测的思想，把预测过程分为因素预测和结果预测两部分，并分别采用不同的预测模型进行预测，以提高预测精度。通过这种方法对吉林省近期的生猪价格进行了预测，实验结果显示该方法比单独使用某一种预测方法具有更好的效果。此外，通过对不同组合方式的实验分析发现，灰系统与神经网络相结合的方法能够达到更高的预测准确性。
     
  • 基于粒子群算法的机组组合问题优化研究.pdf
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    本文探讨了应用粒子群优化算法解决电力系统中的机组组合问题，旨在提高发电成本效率及增强系统的稳定性。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 本段落探讨了粒子群算法在机组组合问题中的应用及其优化效果。
     
  • 关于组合拍卖下多机器人任务死锁问题的研究与解决方案.pdf
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    本文探讨了在组合拍卖环境中多机器人系统中可能出现的任务死锁问题，并提出有效的解决策略。通过分析和实验验证，为提高系统的稳定性和效率提供了新思路。 在多机器人搜集任务中可能会出现任务死锁现象。为了解决这一问题，采用了一种基于组合拍卖的方法，并提出了一种拍卖树方法来应对组合拍卖计算量过大的挑战。通过仿真实验验证了该方法的有效性：它不仅能消除多机器人的任务死锁情况，还能在解决死锁的同时优化多机器人之间的任务分配结果。