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基于优化的关键字广告拍卖竞价策略Agent模型
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60973075,61272186)资助;工信部基础科研计划项目(B0720110002)资助;黑龙江省自然科学基金项目(F200937)资助;中央高校基本科研业务费专项基金项目(HEUCFl00607)资助.
中文摘要:

关键字拍卖竞价策略的制定问题是一个动态多阶段连续拍卖问题.针对拍卖过程中的竞价对手策略空间等信息不完全等问题,文中提出了一种基于优化算法的竞价策略制定Agent模型,并给出该模型的实现方法.该Agent模型将竞价的策略制定问题抽象成为一个多选择背包问题.采用差分进化算法解决多选择背包问题的约束特性.仿真实验表明,该Agent模型的预测模块和优化模块算法选用适当;将该模型应用于交易智能体广告拍卖竞赛中进行比较实验,结果证明该Agent模型具有较高收益性和稳定性等特点.

英文摘要:

Keywords auction theory is an emerging interdisciplinary frontier, which crosses economics, statistics, management sci- ence, and computational science disciplines. For the formulation of keyword auction problem, a biding Agent( OBS Agent) which is based on the optimization algorithm is presented. And the implementation method of this model is given. The Ad auction problem is abstracted to a combinatorial optimization problem by the OBS Agent, and resolved by optimal algorithm. The results of experiments show that the prediction algorithm and optimization algorithm of the model is effective. The outcome of this model running in the TAC TAC-AA ( trading agent - advertising auction) platform shows that OBS agent has higher income and strong stability.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212