电子采购是企业节约成本、提高采购效率的一种有效途径。一些企业近年来在电子采购中尝试多属性反向拍卖，产生了相当大的效益。本文针对单属性协商反向拍卖(RAT)采购方式的缺陷，运用显示原理等机制设计理论，设计满足激励相容、个人理性等约束的多属性反向拍卖机制。论文首先介绍了多属性反向拍卖的企业应用与研究背景，介绍多属性反向拍卖机制的相关概念，总结电子采购的市场模式。然后，分析现有研究成果，提出本文的研究问题。论文第二章将电子采购的业务流程分为五个阶段：搜索阶段、学习阶段、订单分配阶段、协商阶段以及实施阶段，指出各个阶段采购商应遵循的采购原则及策略。第三章，着重论述了多属性反向拍卖采购方式的核心问题：成本函数的学习与订单分配。以多属性决策问题和多属性效用理论的相关原理为基础，在近视最优标的和非失真标的假设下，建立供应商成本函数学习模型；考虑采购成本、采购数量以及订货周期等约束，建立订单分配优化模型。第四章，结合一个采购实例，在只考虑商品的数量及交货期两个非价格属性的前提下，进行数值模拟。论文针对采购数量大，商品标准化程度高的情况，为采购商设计了一套包括供应商搜索、供应商成本函数学习、中标供应商选择、订单分配以及合同的签订与实施在内的完整的多属性反向拍卖采购过程，并利用博弈论原理分析了本文所设计的采购过程的合理性与可行性。讨论了在信息不完全条件下获取供应商成本函数参数信息的问题，为采购商学习供应商成本函数提供条件，为采购商订单的分配提供依据。将竞胜标确定问题和订单分配问题分开，降低了0-1背包问题的计算量，缩短计算时间，提高决策效率，有效避免了NP-hard问题发生组合爆炸。