In this paper, we introduce a new combinatorial auction mechanism - N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction (N-BOCA). N-BOCA is a flexible iterative combinatorial auction model that offers optimized trading for multi-suppliers and multi-purchasers in the supply chain. We design the N-BOCA system from the perspectives of architecture, protocol, and trading strategy. Under the given N-BOCA architecture and protocol, auctioneers and bidders have diverse decision strategies for winner determination. This needs flexible modeling environments. Hence, we propose an optimization modeling agent for bid and auctioneer selection. The agent has the capability to automatic model formulation for Integer Programming modeling. Finally, we show the viability of N-BOCA through prototype and experiments. The results say both higher allocation efficiency and effectiveness compared with I-to-N general combinatorial auction mechanisms.
본 논문에서는 새로운 조합경매(combinational auction)모형인 다자간 최적화 경매모형(N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction; N-BOCA)을 제시하였다. N-BOCA는 다수의 공급자 및 다수의 구매자간 최적화된 거래를 지원하는 조합경매모형이다. 특히 아키텍처, 거래규약, 거래전략 세가지 관점에서 N-BOCA 시스템을 설계하였다. 경매시장 참여자인 경매자들과 입찰자들은 특정 아키텍처 및 거래규약하에서 최적 거래 대상자 선정을 위한 다양한 전략을 가지게 되며 이러한 거래전략에 따른 유연한 의사결정 모델링 지원을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 최적의 입찰 및 경매자 선정을 위한 Integer Programming 모형 기반의 에이전트 시스템을 제시하였다. 아울러 N-BOCA모형의 유용성을 입증하기 위해 프로토타입과 실험결과를 제시하였다. 실험결과, 기존의 일대다 조합경매 모형 대비 높은 거래 성과를 나타내었다.
클라우드 컴퓨팅은 분산 병렬 컴퓨팅의 일종으로 IT 자원을 가상화 하고 이를 사용자에게 제공한다. 그러나 사용자의 서비스 요청은 시간적 규칙성이 없으며, 이런 이유로 각 자원들은 가용성의 차이를 갖는다. 가용성의 차이는 클라우드 서비스 이용자의 QoS만족도 및 서비스 제공자 선택에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 서비스 이용자의 요구에 따라 가상화된 IT자원 제공자의 효율적 선정을 위한 자원 가용성 기반 다중 경매 모델을 이용한 서비스 예약형 클라우드 자원거래 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 서비스 이용자의 서비스 요청 발생 시 두 번의 경매 모델을 사용하는 다중경매모델이며, 다중 경매 과정 중 단일 경매 단계에서 자원 가용성 평가 알고리즘 및 가변 큐를 이용한 서비스 예약방식을 적용하여 서비스 제공자의 자원 가용성을 평가하여 최적의 서비스 제공 자원을 찾는다. 제안모델은 QoS만족도 부분에서 앞서 작용한 자원 가용성 평가 알고리즘으로 인해 높은 성능을 보여주며, 작업 처리 시간활용도 면에서 QoS를 모두 고려한 상태로 안정적으로 더 많은 작업을 처리 할 수 있음을 입증하였다.
Yoon, Chang-Woo;Hassan, Mohammad Mehedi;Lee, Hyun-Woo;Ryu, Won;Huh, Eui-Nam
ETRI Journal
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제32권4호
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pp.634-637
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2010
This letter presents a model for a dynamic collaboration (DC) platform among cloud providers (CPs) that prevents adverse business impacts, cloud vendor lock-in and violation of service level agreements with consumers, and also offers collaborative cloud services to consumers. We consider two major challenges. The first challenge is to find an appropriate market model in order to enable the DC platform. The second is to select suitable collaborative partners to provide services. We propose a novel combinatorial auction-based cloud market model that enables a DC platform among CPs. We also propose a new promising multi-objective optimization model to quantitatively evaluate the partners. Simulation experiments were conducted to verify both of the proposed models.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5616-5642
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2016
Different from traditional auctions, electronic auctions provide a platform to allow bidders and auctioneers merchandise to each other over network anytime and anywhere. Auctioneers can publish information of goods, and bidders can choose the interested targets through this bidding platform. To ensure the fairness and security of electronic auctions, Li et al. have proposed a practical electronic auction scheme which can confirm the requirement of strong anonymity, bidding privacy, and secret bidding price. However, we have found out that Li et al.'s scheme may lurk the risk of the denial-of-service attack during the bidding phase in a sealed-bid auction. Thus, we propose a brand-new sealed-bid auction mechanism, in which the essentials of e-auction can be firmly preserved. In particular, each bidder only needs to register at the center once and then can join to multiple plays launched by different auctioneers. Moreover, the correctness of mutual authentication is confirmed according to the BAN logic model.
As the importance of time-based competition is increasing, information systems for supporting the immediate decision making is strongly required. Especially high -tech product firms are under extreme pressure of rapid response to the demand side due to relatively short life cycle of the product. Therefore, the objective of our research is proposing a framework of estimating demand curve based on e-auction data, which is extremely easy to access and well reflect the limited demand curve in that channel. Firstly, we identify the advantages of using e-auction data for full demand curve estimation and then verify it using Agent-Eased-Modeling and Tobin's censored regression model.
Generative Adversarial Networks (GANs) models have developed rapidly due to the emergence of various variation models and their wide applications. Despite many recent developments in GANs, mode collapse, and instability are still unresolved issues. To address these problems, we focused on the fact that a single GANs model itself cannot realize local failure during the training phase without external standards. This paper introduces a novel training process involving multiple GANs, inspired by auction mechanisms. During the training, auxiliary performance metrics for each GANs are determined by the others through the process of various auction methods.
A multi-agent system designed to represent newly deregulated electricity markets in the USA is aimed at testing the capability of the multi-agent model to replicate the observed price behavior in the wholesale market and developing a smart business intelligence which quickly searches the optimum offer strategy responding to the change in market environments. Simulation results show that the optimum offer strategy is to withhold expensive generating units and submit relatively low offers when demand is low, regardless of firm size; the optimum offer strategy during a period of high demand is either to withhold capacity or speculate for a large firm, while it is to be a price taker a small firm: all in all, the offer pattern observed in the market is close to the optimum strategy. From the firm's perspective, the demand-side participation as well as the intense competition dramatically reduces the chance of high excess profit.
다수의 구매자와 판매자가 존재하는 경매분야에서 효율적인 협상에 대한 새로운 에이전트 협상방법론을 제시하였다. 경매문제를 게임이론으로 재 정의하고 이를 에이전트 협상에 적용하여, 온라인 티켓 재판매 시장 문제에 적용하였다. 본 에이전트를 적용한 결과 모든 구매자가 만족할 수 있는 내쉬균형을 보이고, 구매자와 판매자의 조합이 파레토 최적임을 보여주고 있다. 특히 본 에이전트 협상을 적용할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 수립하고, 에이전트 협상 진행 시 필요한 도메인과 프로세스를 온톨로지로 구현하였다.
인터넷 경매는 인터넷 비즈니스 모델 중에서 가장 성공한 비즈니스 모델이며, 고객의 참여가 가장 능동적이고 적극적이라고 할 수 있다. 인터넷 경매에서 중요한 이슈는 "고객에게 단순히 저렴한 제품을 구매하는 것 외에 어떻게 최적의 경험을 통해 즐거움을 줄 수 있는가" 하는 것이다. 즉, 고객과의 신뢰형성은 기본이고, 이를 토대로 인터넷 경매 업체들은 정보 기술을 활용하여 고객에게 최적의 경험을 제공하고, 이를 통해 브랜드 자산을 구축해야 한다. 이에 본 연구는 개인 특성(도전감, 숙련도), 정보기술 특성(정보품질, 시스템품질), 그리고 인터넷 경매 특성(가격변동성, 상호작용성) 차원에서 어떠한 요인들이 인터넷 경매 과정에서 플로우에 영향을 미치는지 탐색하고, 이러한 플로우가 브랜드 자산에 유의한 영향을 미치는지를 실증분석 하였다. 인터넷 경매 이용자 350명을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였으며, 수집된 자료를 기초로 LISREL 8.50을 이용한 공변량 구조 분석을 실시하였다. 연구 결과, 인터넷 경매 사이트의 브랜드 자산 구축을 위해서는 고객에게 최적의 경험을 제공하는 것이 중요하고, 이를 위해서는 이용자 개인의 도전감, 사이트의 정보 품질과 시스템 품질, 인터넷 경매의 상호작용성을 증대시킬 수 있는 다양한 노력을 함으로써 고객에게 최적의 경험을 제공할 수 있을 것이고 이를 통해 브랜드 자산을 구축할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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