基于优化的关键字广告拍卖竞价策略Agent模型

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关键字拍卖竞价策略的制定问题是一个动态多阶段连续拍卖问题.针对拍卖过程中的竞价对手策略空间等信息不完全等问题,文中提出了一种基于优化算法的竞价策略制定Agent模型,并给出该模型的实现方法.该Agent模型将竞价的策略制定问题抽象成为一个多选择背包问题.采用差分进化算法解决多选择背包问题的约束特性.仿真实验表明,该Agent模型的预测模块和优化模块算法选用适当;将该模型应用于交易智能体广告拍卖竞赛中进行比较实验,结果证明该Agent模型具有较高收益性和稳定性等特点.
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