机制设计是经济学与人工智能的交叉学科,它利用博弈论工具对智能体的交互行为进行建模,并系统研究智能体的交互结果。拍卖是机制设计理论的典型应用,也是资源配置的有效手段。社交网络是现代社会必不可少的一部分,反映了社会成员之间的互动链接关系。在社交网络情境下调查机制设计理论框架,是一个本质和前沿的问题,可以使机制设计研究内容更加丰富,应用场景更加多样化。在机制设计领域,收益一直是研究者关注的表现之一,而目前鲜有关于最大化社交网络上拍卖机制收益的研究。社交网络情境的引入造成了机制收益与智能体个体行为所产生酬劳之间的矛盾,因此如何平衡这种矛盾成为设计社交网络上最优拍卖机制的难点。本文将按照由一般到最优的思路对社交网络上的最优拍卖机制进行研究。本文系统归纳和总结了社交网络上的拍卖机制,展示了社交网络上拍卖机制建模过程,通过对拍卖中智能体的行为研究,揭示了传播关键节点对于信息传播的重要作用,归纳总结了社交网络拍卖机制的相关性质,并分析了机制收益无法达到最优的原因。本文还对特殊社交网络——分销网络情境下的拍卖行为进行建模,重点针对分销网络中特殊智能体——中介的行为进行建模,分析了现有拍卖机制在分销网络情境下失效的原因,并分别针对单层传播网络和多层传播网络提出新型拍卖机制,使其满足个体理性、占优策略激励相容以及弱预算均衡。本文对社交网络上的最优拍卖机制进行了建模,在建模过程中深入探寻了最优拍卖机制难以设计的原因:约束条件数量过多以及泛函分析问题求解难度大。针对约束条件数量过多,通过分析社交网络上最优拍卖机制中激励相容约束条件特性,对其进行化简,在得到激励相容约束条件最简形式的同时降低了数量。对于泛函分析问题求解难度大的问题,在化简得到的约束条件基础上,创新地将其转变为差分约束系统,再将差分约束系统转换成为有向图,利用图上的单源最短路径算法求解差分约束系统,最终得到社交网络上最优拍卖机制支付规则的表现形式,并证明只要机制的分配规则满足单调性,相应支付规则就能最大化卖家收益。