基于多Agent系统的在线多属性反向拍卖机制设计研究

在线多属性反向拍卖成为未来政府采购和企业供应链管理的重要途径。然而，多属性增加了最优拍卖设计和投标策略研究的复杂性，使多属性反向拍卖的网络应用从基础理论到系统设计及实证研究方面面临多重困难。本项目依据决策理论与方法、拍卖理论和机制设计原理等理论基础，结合电子商务和供应链管理的特征，对在线多属性反向拍卖进行机制设计，特别是存在采购预算、权重偏好等约束条件下的最优拍卖，实现属性和权重规则上的激励相容约束；研究多属性决策中的局中人不完全信息博弈和投标策略，分析投标人共谋、信息虚报等行为对拍卖机制的影响；设计实现多Agent系统下的多属性反向拍卖网络平台，通过计算机模拟分析拍卖规则和过程变量（如投标人数量、属性数量等）对拍卖效果和效率的影响；设计实施基于该系统平台的投标人行为实验，实证研究机制设计的可行性及平台运行的稳定性与可靠性，为在线智能多属性反向拍卖的网络实现提供理论基础和实践指导。

在理论研究中，根据最优机制设计目标的不同，本研究分别给出了以社会期望福利最大化和以采购方期望收益最大化为目标的两种多属性反向拍卖机制设计和证明。根据政府采购中在线多属性拍卖的实际要求，利用最优机制设计理论，从社会福利的角度设计了以买卖双方总收益最大化为目标的多属性反向拍卖最优机制。结果显示最优支付不仅由自身生产能力决定，而且受到其它参与者类型的共同影响，而最优质量仅与其自身生产能力相关。利用不完全信息下的博弈理论，从拍卖方的评标规则和投标方的竞标策略角度研究了最优拍卖机制的实施。借助在线多属性采购平台的决策支持，拍卖通过第一阶段多属性密封式投标选定赢者，通过第二阶段多属性公开协商达成最优拍卖机制结果。理论推导和实例分析都证明该拍卖可以找到最优投标者并实现最优拍卖机制结果。该部分工作已投稿至《管理科学学报》等期刊，均处在修改或送审阶段，相应专著仍在整理中。.在系统设计与实施研究部分，我们先后建成了两个不同目标下的在线拍卖实施平台。利用Multi-Agent系统的设计思想，项目组自行开发了一个智能在线多属性反向拍卖仿真系统。在多个投标人就多个属性进行模拟投标的过程中，代理人Agent通过搜索算法进行权重赋值，决策Agent通过拍卖协议计算投标人的实际效用和承诺效用，拍卖过程通过界面Agent显示，结果表明该系统可以实现在线智能多属性采购拍卖的全过程。可实现三家投标人就三个属性进行投标的在线的测试系统已经发布，可点击http://nandn.sinaapp.com/查看。该软件系统已经取得软件著作权。.在实证研究部分，本研究利用Bandura的社会认知论，结合价值理论和自我效能感的概念提出一个用户接受度模型——基于自我效能感的价值接受度模型( SVAM)。针对包括多属性拍卖在内的新型业务，本研究采用结构方程模型(SEM) 对用户的接受进行了实证研究。结果表明，SVAM模型可以更好地解释采用者的采用意图。在采购方和投标方选择拍卖模式时，他们的自我效能感将影响其对拍卖机制和系统的感知价值，并直接影响消费者的态度和采用意图。为验证该理论模型的一般性，我们还对新兴的移动商务如微博、移动支付等业务的采用进行了实证研究，并对转移成本对用户采纳的影响进行了着重研究。相关文章已发表。

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