一种基于多Agent系统的在线广告竞价模型

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针对在线广告竞价这一具体应用场景,本文在价高者得的传统竞价原则上,结合竞价双方的相似度阈值控制,提出一种适用于在线广告交易的竞价模型,即SMOBM(the Similarity-based Multi-agent Online-advertising Bidding Model)模型。该模型使用多Agent系统建模,根据市场角色设计相应Agent,并设计出需求聚合Agent组织和资源聚合Agent组织。买卖双方使用回合制的拍卖协商方法进行连续叫价,并在系统全局时钟的控制下产生交易结果。最后,使用Repast Simphony仿真软件对模型进行实现,将基于组织模型和不基于组织模型这两种情况进行对比,结果表明在选择合适的相似度阈值时,基于组织模型的交易成功率高,且在存在恶性竞争时整体交易表现出较好的鲁棒性。
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