基于深度学习的资源最优分配双边拍卖算法研究

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近年来,区块链已经和人工智能、大数据、物联网等前沿信息技术深度融合。其中,区块链下的物联网相关研究,如隐私保护、能源和数据交易、物联网下的共识机制等正在如火如荼地开展。然而,基于区块链的物联网面临一些严峻的挑战,这些挑战源于解决共识机制中的工作量证明问题(Proof-of-Work,Po W)需要大量的计算资源,但是物联网设备的计算资源有限,这限制了更复杂研究的开展。为了解决这个问题,可以将边缘云计算引入物联网,即将物联网设备的计算任务卸载到计算资源服务供应商。在此背景下,如何高效而合理地将计算资源从供应商分配到物联网设备成为了国内外研究者们共同关注的重要课题,而拍卖成为了众多研究者们解决资源分配问题的主流方案。本文首先阐述了拍卖算法的研究背景及意义,然后从单边拍卖算法,配对双边拍卖算法和迭代双边拍卖算法这三个方面对资源最优分配课题展开详细分析,指出了现有的双边拍卖算法存在的问题,最后设计了相应的解决方案和实验验证。本文的主要贡献为:(1)针对配对拍卖过程中激励相容机制不完善和存在恶意报价等问题,本文提出了基于最优配对模型的配对双边拍卖算法。该算法通过在买卖双方的循环配对阶段引入第二个淘汰因子β2限制卖家配对买家的数量,在买家之间体现了激励相容性,完善了算法的激励相容机制,进一步,通过基于全连接神经网络的最优配对模型获得β2的最优值以提高该算法在经济效益指标上的性能。此外,β2的引入还有效地避免个别卖家的垄断行为,提升配对交易过程中卖家的参与度。同时,由于传统配对双边拍卖算法交易规则存在买卖双方恶意报价的缺陷,本文提出的算法通过优化交易规则,让交易价格与买卖双方报价直接关联,能有效地惩罚恶意报价的卖家或者买家。最后,通过不同市场规模下的多层次实验验证了该算法的有效性和在经济效益,卖家参与度等指标上的优越性。(2)针对迭代拍卖过程中计算效率低和利益分配不合理等问题,本文提出了一种基于资源最优分配模型的迭代双边拍卖算法。该算法通过买卖双方的初始报价数据训练基于卷积神经网络的资源最优分配模型,调用训练好的模型对实时报价数据快速响应,直接求解经纪人最优分配问题(the Broker Optimal Allocation Problem,BAP)以实现计算资源分配,显著地减小了计算代价,提高了算法的计算效率。针对利益分配不合理等问题,在迭代双边拍卖框架的支出规则和收入规则中引入调节因子用于调节买卖双方的利益,解决已有算法在实现社会福利最大化的过程中利益分配不合理的问题。实验结果验证了该算法的有效性和优越性,表现为在运行时间、社会福利、买家利益、卖家利益和经纪人利益等多项指标均明显优于已有的迭代双边拍卖算法。
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