多维网上拍卖优化机制与决策模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪 论 | 第14-28页 |
| ·课题背景 | 第14-15页 |
| ·研究目的与意义 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第17-24页 |
| ·拍卖理论研究 | 第17-18页 |
| ·网上拍卖研究现状 | 第18-23页 |
| ·国内研究现状的分析与评价 | 第23-24页 |
| ·论文的研究内容方法和结构安排 | 第24-28页 |
| ·论文的研究内容与方法 | 第24-26页 |
| ·论文的结构安排 | 第26-28页 |
| 第2章 网上拍卖理论基础 | 第28-40页 |
| ·网上拍卖理论基础 | 第28-30页 |
| ·拍卖理论模型 | 第28-29页 |
| ·网上拍卖最优机制设计基础 | 第29-30页 |
| ·基于智能代理的网上拍卖的投标人策略分析 | 第30-33页 |
| ·拍卖过程动态分析 | 第30-31页 |
| ·隐藏报价 | 第31-33页 |
| ·投标人策略学习方法 | 第33-36页 |
| ·简单方法 | 第33页 |
| ·期望最大化学习法 | 第33-34页 |
| ·期望最大化算法的步骤 | 第34-35页 |
| ·基于博弈论的学习参数分布分析 | 第35-36页 |
| ·投标人策略学习方法的验证 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 单物品多属性拍卖最优机制分析 | 第40-57页 |
| ·单物品多属性最优拍卖机制基础 | 第40-47页 |
| ·最优拍卖机制的性质 | 第40-41页 |
| ·最优拍卖机制影响因素分析 | 第41-47页 |
| ·最优拍卖机制的扩展因素分析 | 第47-51页 |
| ·最后一轮评分机制 | 第47-48页 |
| ·成本评估 | 第48-49页 |
| ·早期的评分规则的选择 | 第49-50页 |
| ·属性分析 | 第50-51页 |
| ·最优拍卖机制模型的设计 | 第51-53页 |
| ·最优拍卖机制模型算例 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 多维网上拍卖优化机制分析与优化模型设计 | 第57-86页 |
| ·同质多维网上拍卖优化机制分析 | 第57-70页 |
| ·优化定价模型设计 | 第57-63页 |
| ·网上拍卖价格的优化分析 | 第63-68页 |
| ·团购策略分析 | 第68-70页 |
| ·异质多维网上拍卖优化机制分析 | 第70-78页 |
| ·拍卖优化目标模型设计 | 第70-73页 |
| ·激励相容特性分析 | 第73-74页 |
| ·个体理性和预算平衡 | 第74-76页 |
| ·激励相容机制和和付酬方式案例分析 | 第76-78页 |
| ·动态优化机制 | 第78-85页 |
| ·动态优化机制拍卖规则 | 第79-81页 |
| ·动态拍卖优化模型 | 第81-83页 |
| ·动态拍卖案例的数值分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 多维网上拍卖竞胜标决策模型研究 | 第86-104页 |
| ·竞胜标确定模型的遗传算法 | 第86-91页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第86-89页 |
| ·遗传算法的适应度函数 | 第89页 |
| ·遗传算法中控制参数的选择 | 第89-90页 |
| ·遗传算法求解的步骤 | 第90-91页 |
| ·基于混沌搜索算法的竞胜标决策优化 | 第91-101页 |
| ·混沌搜索算法基本思想 | 第92-93页 |
| ·混沌算法的实现 | 第93页 |
| ·混沌搜索算法仿真算例 | 第93-98页 |
| ·计算结果的验证 | 第98-101页 |
| ·多维网上拍卖竞胜标决策模型的建立 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 多维网上拍卖系统设计 | 第104-121页 |
| ·多维网上拍卖系统功能和技术的要求 | 第104-107页 |
| ·网上拍卖系统技术需求分析 | 第104-106页 |
| ·多维网上拍卖系统交易流程 | 第106-107页 |
| ·网上多维拍卖系统设计 | 第107-114页 |
| ·网上多维拍卖系统的功能模块设计 | 第107-110页 |
| ·系统安全协议设计 | 第110-114页 |
| ·多维网上拍卖的案例模拟 | 第114-120页 |
| ·信息发布与查询 | 第114-116页 |
| ·拍卖进程管理 | 第116-118页 |
| ·多维网上拍卖系统模拟实验分析 | 第118-119页 |
| ·案例模拟总结与应用展望 | 第119-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 结论 | 第121-123页 |
| 附录 启发式搜索的计算机实现方法 | 第123-127页 |
| 参考文献 | 第127-136页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 个人简历 | 第139页 |
