在进行多Agent系统中具有互补性或可替换性关系的多个资源与任务分派时,人们通常选择使用组合拍卖机制来完成这样的分派工作。由于组合拍卖的竞价方式能够更好表达竞价Agent对资源或任务之间互补性与替代性等关系的偏好,能够使得对多个资源与任务的分派工作高效率、高效用地进行,因此该拍卖方式在众多资源与任务分派领域有着巨大的应用潜力,吸引了大量经济学、计算机科学、系统工程学等领域学者对其进行研究。但组合拍卖中的胜者确定问题却是一个NP完全问题,而设置保留价的多单位组合拍卖中胜者确定问题是一个更复杂的计算问题。据我们所知,设置保留价的多单位组合拍卖中胜者确定问题少有学者对其问津。 本文讨论了在多单位组合拍卖机制中能够通过设置保留价,来防范该拍卖中由于竞价Agent共谋与竞标竞争不充分给拍卖Agent带来的收益损失。同时,对在设置了保留价后的多单位组合拍卖中如何选择胜出竞标来提升拍卖Agent的利润收益进行了研究。并基于Sandholm的研究成果,提出了解决设置保留价的多单位组合拍卖胜者确定问题的算法——MUCARP,该算法中有效的启发函数设计让算法在解决胜者确定问题时效率得以提高。实验结果表明,在考虑资源保留价的多单位组合拍卖中,拍卖Agent能够利用MUCARP算法在一定问题规模内快速地找到胜者确定问题的最优解,并使得拍卖Agent利润收益得到提升。该研究为在多Agent系统、网格计算、电子商务等领域运用设置保留价的多单位组合拍卖机制进行资源与任务分派提供了可能。