VCG(稳定可靠) 通用Vickrey-Clarke-Groves(VCG)拍卖机制和VCG for Search拍卖算法的Coq / SSReflect形式化项目,被视为通用机制的一个实例。 此外,我们提供了重要属性的证明,即无正向转移,合理性和(部分原因,因为仅限于稳定的出价变化,即,不会改变出价人顺序的出价)真实性。 有关简短介绍和说明,请参见此资料库中的MINES ParisTech / CRI技术报告,。 有关正确的说明,另请参见文件头。 用法 从VCG_Search_as_General_VCG.v文件开始,以运行整个项目。 否则,如果只想运行此General_VCG_mechanism.v ,则在General_VCG_mechanism.v文件的开头添加注释掉的Require 。 已在MacOS Catalina 10.15.7上使用以下运行环境测试了此形式化: n
2022-11-05 19:37:37 334KB Coq
1
拍卖算法,可以用来学习分布式拍卖算法,了解原理,希望对大家有帮助
1
多任务分配拍卖算法 代码注释详细 基于matlab2018及以上 结果可视化
2022-04-07 14:09:09 4KB matlab 算法 开发语言
1
图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现,用于解决稀疏线性分配问题(LAP) 这是弗洛里安·伯纳德(Florian Bernard)原始MEX代码[1]的C ++接口,该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection(以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合)构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP,请按照以下步骤操作。 (1)从的网站上下载UFget,并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 (2)要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP,请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat (XXXX是四位数字的矩阵ID),将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中,并调用它来解决我们的示例LAP。 (3)在Data目录中生成LAP文本文件后,我们可以通过以下方式运行C ++代码: cd src make run 并在终端中解决这
2022-03-11 18:50:25 21KB 系统开源
1
随着微电网内部分布式电源技术日益成熟、渗透率不断增加,大量电能产消者的加入给微电网的电能交易带来了新的机遇和挑战。在新形式下,传统的集中式电能交易方法存在交易效率低、维护成本大、隐私性低、信息安全系数低、信息透明度低等问题。为此,提出了基于区块链技术的微电网电能交易方法。首先,利用基于区块链系统的微电网电能所有权和代币交换方法,保障交易双方信息隐私及交易数据的安全。在区块链信息系统中,产消者与消费者进行电能所有权、代币的交易,使用智能合约保障交易双方的权益。然后,提出了基于信用的共识机制,将信用值作为微电网节点的基础属性,以信用值影响节点获得挖矿奖励的概率,约束微电网内节点的行为。最后,提出基于拍卖机制的微电网电能匹配方法和消费者出价策略。微电网中产消者出售多余电量,消费者根据自身需求发起对产消者电量的竞拍。使用拍卖机制和估价策略激励消费者理性竞价,提升微电网的内部消费,维持微电网内部的供需平衡。算例结果表明,所提微电网电能交易方法可进行多边竞价交易,有效提高微电网内部的自我消费,确保微电网的经济效益,保障交易的安全运行。
1
此函数使用拍卖原则返回最优分配和双重价格。 它表现得相当好,并且随着点数的增加比匈牙利算法快得多。 关于拍卖算法的更多细节可以在 D. Bertsekas 主页http://web.mit.edu/dimitrib/www/home.html 上找到
2021-10-07 16:01:10 2KB matlab
1
该资源实现了拍卖算法,竞标方式和拍卖。网站的形式
2021-09-11 16:59:31 3.34MB 拍卖,竞标
1
该算法在没有中央拍卖人的情况下分配或拍卖资源。
2021-06-22 19:35:43 2KB matlab
1