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题名一种激励相容的多单位在线双边拍卖机制
被引量：13
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作者
王雅娟
王先甲
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机构
武汉科技大学管理学院
武汉大学经济与管理学院
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出处
《管理科学学报》
CSSCI
北大核心
2015年第8期1-11,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71071119
71231007)
湖北省教育厅人文社会科学研究资助项目(14G114)
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文摘
针对动态环境下诸如证券交易、计算网格资源分配、排污权交易等双边拍卖市场,研究了多单位在线双边拍卖机制.首先描述了多个买家和多个卖家在任意时间进入和离开拍卖平台,且买家和卖家均可交易多单位同质物品的在线双边拍卖问题;然后,针对该问题设计了多单位在线双边拍卖机制,进而,证明了该机制不仅满足个体理性,物质平衡和弱预算平衡,还能引导买卖双方报告真实的进入时间、离开时间和物品估值;最后,通过算例验证了该机制的可行性和合理性.
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关键词
在线双边拍卖
多单位
激励相容
个体理性
物质平衡
弱预算平衡
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Keywords
online double auction
muhiunit
incentive compatibility
individual rationality
material balance
weakly budget balance
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分类号
F724.59
[经济管理—产业经济]
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题名基于在线双边拍卖的分层联邦学习激励机制
被引量：5
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作者
杜辉
李卓
陈昕
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机构
网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学)
北京信息科技大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期23-30,共8页
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基金
国家自然科学基金(61872044)
北京市青年拔尖人才项目
网络与文化传播北京市重点实验室开放课题。
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文摘
在分层联邦学习中,能量受限的移动设备参与模型训练会消耗自身资源。为了降低移动设备的能耗,文中在不超过分层联邦学习的最大容忍时间下,提出了移动设备能耗之和最小化问题。不同训练轮次的边缘服务器能够选择不同的移动设备,移动设备也能够为不同的边缘服务器并发训练模型,因此文中基于在线双边拍卖机制提出了ODAM-DS算法。基于最优停止理论,支持边缘服务器在合适的时刻选择移动设备,使得移动设备的平均能耗最小,然后对提出的在线双边拍卖机制进行理论分析,证明其满足激励相容性、个体理性、弱预算均衡约束等特性。模拟实验的结果证明,ODAM-DS算法产生的能耗比已有的HFEL算法平均降低了19.04%。
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关键词
分层联邦学习
能耗最小化
在线双边拍卖
最优停止理论
激励机制设计
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Keywords
Hierarchical federated learning
Minimization of energy consumption
Online double auction
Optimal stopping theory
Incentive mechanism design
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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