[論文レビュー] An exact and two heuristic strategies for truthful bidding in combinatorial transport auctions

Tobias Buer|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2014

Auction Theory and Applications参考文献 14被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、組み合わせ的輸送入札における真実のバンドル入札のための正確な入札戦略（EBBS）と2つのヒューリスティック戦略（PSCおよびCPMC）を提案する。EBBSは、より少ない入札で最適な結果を保証するための基本的リクエスト組み合わせを特定する。一方、PSCおよびCPMCは、ペアワイズの相乗効果と容量制約付きpメディアン問題を用いて有望な組み合わせを同定する。ヒューリスティック戦略は、それぞれ正確な手法の36%および4%のバンドル入札で、91%および81%の収益を達成し、計算負荷を顕著に低減する。

ABSTRACT

To support a freight carrier in a combinatorial transport auction, we proposes an exact and two heuristic strategies for bidding on subsets of requests. The exact bidding strategy is based on the concept of elementary request combinations. We show that it is sufficient and necessary for a carrier to bid on each elementary request combination in order to guarantee the same result as bidding on each element of the powerset of the set of tendered requests. Both heuristic bidding strategies identify promising request combinations. For this, pairwise synergies based on saving values as well as the capacitated p-median problem are used. The bidding strategies are evaluated by a computational study that simulates an auction. It is based on 174 benchmark instances and therefore easily extendable by other researchers. On average, the two heuristic strategies achieve 91 percent and 81 percent of the available sales potential while generating 36 and only 4 percent of the bundle bids of the exact strategy. Therefore, the proposed bidding strategies help a carrier to increase her chance to win and at the same time reduce the computational burden to participate in a combinatorial transport auction.

研究の動機と目的

• 真実のバンドル入札の計算負荷を、収益の潜在的損失を伴わず低減すること。
• 他社の入札内容を事前に知る必要がない入札戦略の開発により、物運送業者が実用的に導入可能であることを実現すること。
• 今後の研究に容易に拡張可能で再現可能な、174のテストインスタンスからなるベンチマークフレームワークを提供すること。
• ヒューリスティック戦略の性能を正確な戦略と比較し、収益回収率と入札集合のサイズに注目して評価すること。
• 物運送業者と発送者双方を支援し、輸送入札におけるより競争的で効率的かつスケーラブルな参加を可能にすること。

提案手法

• 正確な入札戦略（EBBS）は、すべてのリクエストの部分集合に対して入札するブルートフォース手法と同等の結果を得るために必要な最小限の基本的リクエスト組み合わせのみを計算する。
• PSCヒューリスティックは、修正されたClarke-and-Wrightのセービング値を用いてペアワイズの相乗効果を測定することで、有望なリクエスト組み合わせを同定する。
• CPMCヒューリスティックは、容量制約付きpメディアン問題を用いて、バンドルに適した高潜在力のリクエストクラスタを同定する。
• すべての戦略は、174の実世界を模した輸送入札インスタンスを用いた計算ベンチマーク研究で評価される。
• 性能は収益回収率（最大可能収益のパcent）と計算効率（生成されたバンドル入札数）で測定される。
• 今後の比較のための再現性を確保するため、ベンチマークインスタンスを公開している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 すべての可能なリクエストの部分集合に対して入札するのと同等の結果を得るために、物運送業者が提出すべき最小限のバンドル入札のセットは何か？
• RQ2 ペアワイズの相乗効果とクラスタリングに基づくヒューリスティック戦略は、最適なバンドル入札戦略をどれほど正確に近似できるか？
• RQ3 ヒューリスティック戦略は、利用可能な収益の高い割合を維持しつつ、バンドル入札の数をどの程度削減できるか？
• RQ4 収益と計算コストの観点から、ヒューリスティック戦略の性能特性は正確な戦略と比べてどう異なるか？
• RQ5 提案された戦略は、他社の入札内容を知る必要がないままに計算負荷を低減できるか？

主な発見

• 正確な入札戦略（EBBS）は、リクエストの部分集合の全組み合わせに対して入札するブルートフォース手法と同等の結果を保証するが、基本的組み合わせに焦点を当てることで、生成されるバンドル入札数を顕著に削減する。
• PSCヒューリスティックは、正確な戦略が要請するバンドル入札の36%で最大可能収益の91%を達成する。
• CPMCヒューリスティックは、正確な戦略のバンドル入札の4.3%で最大収益の80.9%を達成し、高い計算効率を示す。
• PSCヒューリスティックは、テストインスタンス全体にわたってより一貫性のある性能を示し、入札者による調達コストの上昇率が11.1%（CPMCは23.1%）と低く抑えられている。
• 計算研究により、ヒューリスティック戦略が入札生成の計算負荷を顕著に低減しながらも、高い収益性能を維持していることが確認され、実世界への導入が現実的であることが示された。
• 174インスタンスからなるベンチマークフレームワークは公開されており、今後の研究における拡張性と再現性を容易にするように設計されている。