组合拍卖知识总结

在传统拍卖中，正如我们所知，一次拍卖一件物品。组合拍卖（CA）又称捆绑拍卖（Bundle Auction）或打包拍卖（Package Auction），是允许竞标者将多个异质商品组合起来进行捆绑竞价的多物品拍卖方式。组合拍卖能够更充分的表达竞标者偏好，提高资源配置效率，增加社会福利。在通讯频谱拍卖、运输服务、合作规划以及供应链形成、电子采购等众多资源配置领域组合拍卖都有成功的应用。类似于经典拍卖理论中单物品拍卖的分类方法，组合拍卖也有多种分类标准，主要的组合拍卖类型包括：（１）按每种拍卖商品的数量及分割性，可分为每种商品只有一个单位，或有多个单位但不可分割的组合拍卖（Single Unit Combinatorial Auction——SUCA）以及每种商品有多个单位且具有可分性的组合拍卖（Multi-Unit Combinatorial Auction——MUCA）；（２）按拍卖结构和参与者的数量，分为一对多正向组合拍卖、多对一反向组合拍卖，以及多对多的双向组合拍卖及组合交易（Combinatorial Exchanges）。（３）按拍卖的组织和投标方式，可分为单轮次密封投标组合拍卖和交互式组合拍卖（Iterative Combinatorial Auction——ICA）。而交互式组合拍卖又有按轮次投标和连续投标两种方式。如没有特别指明，相关研宄文献和本文中组合拍卖（CA）通常指每种商品的数量为一（或不可分）的正向组合拍卖SUCA，而ICA通常指多轮次交互式组合拍卖。

组合拍卖研究问题重要是围绕拍卖双方所面临复杂的决策问题展开的。这些问题主要体现在以下三个方面：（１）对于拍卖方而言，如何设计“最优”组合拍卖机制才能实现预期的如拍卖收益和社会福利最大化，或资源配置有效性等拍卖目标。（２）拍卖方还面临竞胜标确定问题（WDP），即根据当前所有的投标，如何确定竞胜标及相应的资源配置使得拍卖收益最大化。（３）对于竞标者而言，如何确定各种商品组合的价值。如何进行投标的构造和以及采用什么投标策略来实现自身效用最大化。如上文所述，由于组合拍卖自身复杂性，上述问题将变得比传统单物品拍卖情形复杂得多。其中组合拍卖WDP是典型的NP完全问题，其算法的研究与设计己成为备受关注的童点研宄问题。随着拍卖规模的扩大上述问题的复杂度将急剧增加，使得计算复杂性和拍卖效率之间的矛盾变得更加尖锐，成为阻碍组合拍卖市场机制得到广泛应用的主要障碍。拍卖双方所面临的上述决策问题构成组合拍卖理论与应用研究的主要内容。

组合拍卖可以是直接拍卖，也可以是采购拍卖。在直接组合拍卖中，有多个项目或服务待售。而在组合采购拍卖，有一个感兴趣的买家组合产品或服务以及卖方出价提供这些产品。

在云环境中，云用户通常需要多种不同类型的计算资源（如CPU、存储和网络带宽等）的组合来完成它的任务。与单物品拍卖相比，组合拍卖更适合于云资源分配。因此，本文将组合拍卖引入到云资源分配机制中以便获得更好的社会效益。但是，组合拍卖模型所涉及的WDP问题是一个NP难问题，如何在有效时间内获得最优解决方案一直是许多研宄者研宄的重点和难点。