面向資源最優(yōu)分配的深度學習雙邊拍賣算法

摘要： 針對拍賣過程中計算效率低和利益分配不合理等問題,本文提出了一種基于深度學習的迭代雙邊拍賣算法.該算法通過買賣雙方的初始報價數(shù)據(jù)訓練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源最優(yōu)分配模型,調(diào)用訓練好的模型對實時報價數(shù)據(jù)快速響應(yīng),直接求解經(jīng)紀人最優(yōu)分配問題(BAP)以實現(xiàn)計算資源分配,顯著地減小了計算代價,提高了算法的計算效率.進一步,針對利益分配不合理等問題,在迭代雙邊拍賣框架的支出規(guī)則和收入規(guī)則中引入...