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E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 1
E-Business
Elektronische Verhandlungen und Kombinatorische Auktionen
Dr. Michael Schwind
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 2
Übersicht
• Elektronische Verhandlungen & Dynamische Bepreisung
• Kombinatorische Auktion: Grundlagen
• Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation im Grid
• Kombinatorische Auktion zum Austausch von Logistikdiensten
• Literatur
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 3
Elektronische Verhandlungen& Dynamische Bepreisung
Christof Christof WeinhardtWeinhardt
Electronic Market Engineering (EME)
Beschäftigt sich mit der Gestaltung von elektronisch gestützten Verhandlungsprozessen über die Erstellung und Lieferung von Waren und Dienstleistungen im Bereich des B2B, B2C und B2A, so dass diese weitgehend automatisiert durchgeführt werden können.
EME ist eine Kerndisziplin des E-Business und vereinigt Bereiche der Wirtschaftsinformatik, der Spieltheorie und der Betriebswirtschaftlehre.
Zwei wichtige Teilbereiche des EME:• Electronic Negotiations• Dynamic Pricing
Martin BichlerMartin Bichler
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 4
Elektronische Verhandlungen
Beziehen Terms-of-Trade und Produktattribute in die elektronischen Verhandlungen mit ein: Qualität, Lieferzeitpunkt, Zuverlässigkeit etc.
Klassifikation solcher Verhandlungen erfolgt z.B. in „The Montreal Taxonomy for Electronic Negotiations“
[Ströbel & Weinhardt 2003]
Exogenous Criteria
Endogenous Criteria
Explicit Criteria • Constitution• Business Conduct• Negotiation• Situation
• Trading Rules• Business Rules
Implicit Criteria • Culture• Social Norms• Strategic Goals
• Revenue• Efficiency
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 5
Elektronische Verhandlungen
Klassifikation basiert auf dem „Media Reference Model“
[Schmid 1999]
Knowledge Phase
Intention Phase
AgreementPhase
SettlementPhase
Knowledge Phase: Sammeln von Informationen über Produkte, Markteilnehmer, etc.
Intention Phase: Spezifikation von Angebot und Nachfrage und Kauf- und Verkaufgeboten
Agreement Phase: Identifikation der Konditionen für Vertragsabschluss und Transaktion
Settlement Phase: Transaktion basierend auf dem Vertragsabschluss, Nachkauf-Support
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 6
Elektronische Verhandlungen
Knowledge Phase
Intention Phase
AgreementPhase
SettlementPhase
Montreal Taxonomy
[Ströbel & Weinhardt 2003]
Intention Phase Agreement Phase
Offer Specification
Offer Submission
Offer Analysis
Offer Matching
Offer Allocation
Offer Acceptance
AttributesValues
SidesDirectionsActivities
Value ScheduleThreshold Sorting Evaluation Resolution
DistributionProvisionConfiguration
Commitment
Endogenous explicit criteria
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 7
Pricing
Static Pricing Dynamic Pricing
Interactive Pricing Dynamic Price Posting
ReversePricing
Negotiation-based Pricing
Dynamic PriceDiscrimination
Yield Management Auctions
Dynamische Bepreisung
[Schwind 2007]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 8
Klassifikation von dynamischen Bepreisungsmethoden
Dyn
am
ic P
rici
ng
Mec
han
ism
Criteria
1 : 1(1 : n)(n : 1)
1 : 1
Auctions 1 : nn : 1
n : n
1 : 1
1 : n
Seller-buyer interaction
Description of the pricing mechanism
Response to market, processing time and cost
Allocation and pricing efficiency
Negotiation-Based Pricing (NBP)
Reverse Pricing (RP)
Dynamic Price Discrimination (DPD)
Yield Management (YM)
Bilateral negotiations lead to exchange contracts based on individually bargained prices. Multiple parties can be involved with alternating partners.
Dynamics depend on repetition frequency and possibility to renegotiate. Processing time and pricing costs are usually high.
Efficiency corresponds to parties’ negotiation talent and bargaining position of the parties.
Customer places a bid (typically below his W2P). Seller accepts bid if threshold price is outbid. Threshold price is unknown to buyers.
Interactively determines the price and allocation of goods and services based on bids according to predefined rules.
Dynamics depend on the threshold price setting and the consumers’ reaction. Low processing time and cost due to simplicity.
Exploits the individual W2P of the customers. Due to the invisibility of the threshold price, in-equality is not perceived.
Dynamics depend on the iteration rate and is low for continuous auctions. Pricing time and costs are up to the auction setup.
Allocation and pricing efficiency varies with the mechanism design. MD literat. discusses this topic in detail.
Differentiates prices according to a classification of the buyers according to their W2P.
Dynamics depend on the sellers’ learning rate for the consumers’ reaction function. Low pricing time if ANPs are used.
Exploits individual W2P leading to higher returns. Perceived inequality can cause customer disaffection.
YM price differentiation follows a fixed scheme. YM uses consumer self-selection related to service level and timing conditions
Dynamics strongly relate to the W2P learning rate and the quality of the YM model. Costs are in mid-range due to mature YMS.
Targets high revenues and achieves satisfying allocation if pricing classes and contingents are appropriate.
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 9
Dynamische Bepreisung
Negotiation / Auction
Clearing Policy
ClosedDisjoint
Open
One
Activity
Withdrawal / Expiration
Beat-the-Quote
Dominance
Matching Function
Auctioneer Fees
Bid-Fees
Transaction-Fee
Entrance-Fees
Splitting-PolicyPricing
(Non-)LinearIndividual/
Anonymous
Side Payments
Tie Breaking
Clear Timing
Random
Fixed-Time-Points
(In-)Activity
On-Closing
Closing Condition
Fixed-Time / Round
Never
Inactivity
On-Match
Round-based
ParticipationRules
Buyer / Seller
Price Quotes Order BookQuote Timing
Transaction History
Mechanism Characteristics
Identities
InformationPolicy
SuggestingImperative
Additional RulesExpressiveness
Continuous Functions
CombinatorialExpressions
Additional Bid Constraints
Price-quantity Schedules
BiddingRules
Intermediary
Regeln interaktiver Preisverhandlungen
Teilnahmeregeln• offen, geschlossen, 1:1, Intermediär: zwingend/optional
Gebotsregeln • Preis/ Menge, kombinatorisch, kontinuierliche Funktion, Gebotsbeschränkungen
Markträumungspolitik• Closing- und Clearing-Zeiten
Informationspolitik• Offenlegung / Verbergen von: Identität, Preisstellung, Orderbuch etc.
[Schwind et al. 2005]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 10
Kombinatorische AuktionGrundlagen
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 11
Kombinatorische AuktionenGrundlagen
Auction
“Auctions are resource allocation mechanisms based on a competitive bidding process over a
single well defined object and involve a set of auction rules that specify how the winner is
determined and how much he has to pay”
[Bichler et al. 2003, Wolfstetter 1996]
Complementarity“If the valuation of a bid bundle is higher than the valuation of the individual goods the effect is described as superadditivity. This results from complementarities in the bidder’s utility function.”
[DeVries 2001]
Combinatorial Auction
“Combinatorial auctions allow bidders to bid for bundles of goods, services or resources, while
the valuation of the bundles depends on synergies between the individual goods, services or
resources.”
[Cramton 2005]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 12
Kombinatorische AuktionKomplementarität
Memory
Netzwerk
CPU
Disk
Allokation ?
IT-Ressourcen
IT-Dienste
Videokonferenz
Datenbankberechnung
1. Ressourcen • komplementär• verteilt
2. Allokation• optimal• dynamisch
Komplementarität• Videokonferenz• 3 Ressourcen benötigt• Netzwerkausfall• Ausfall der Konferenz• Entwertung der Ressourcen
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 13
Kombinatorische AuktionCAP Mechanismus
Example
Bidder b1
3 Bidder {b1, b2, b3} bid for bundles {A, B, C, D, E}
MEM, t1 MEM, t3MEM, t2
CPU, t1 CPU, t3CPU, t2
NET, t1 NET, t3NET, t2
(A, 8 MU)
(B, 4 MU)
(D, 8 MU)
(C, 8 MU)
(E, 9 MU)b2b3
Maximum ?
(B und D, 12 MU)
Resources{MEM, CPU,
NET}
Time Slots {t1, t2, t3}
Database Calculation
Video Conference
b1 and b2
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 14
Combinatorial Auction Problem
Kombinatorische AuktionCAP Mechanismus
, ,1 1max
I J
i j i ji jp x
max, ,1 1
,1
( , ) ( , )
1
I J
i j i ji j
J
i jj
q o t x q o t
x
,
, ,
,
,
1,...,
1,...,
( , )
:
0,1
:
Resources:
Time slots:
Resource request:
Price for bid
Acceptance variable:
Bid of agent
Total return:
i j
i j i j
i j
i j
acc
o O
t T
q o t
b p
x
j i b
Inc
under constraints:
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 15
Kombinatorische Auktion Entscheidungsunterstützung
Preisfeedback
– Einrundig: Sealed-bid VCG verwendbar, nur für Annahmeentscheidung
– Iterativ: Preisfeedback, Anonyme Preise, Verwendung von Sealed-bid Proxy-Agenten, Clock Auction
Gebotsformulierung
– Gebotsbewertung: Multiattributive, manuelle / automatisierte Gebotsbildung (Logistik), Präferenzbestimmung durch Fragen, Rücknahme der Gebote erlaubt (leveled-commitment) in Verbindung mit Proxy-Agenten
[Schwind 2005, König & Schwind 2005]
Quality
Winner-DeterminationConstraints
GA / SA / Greedy SolverInteger-Programming
Solver
exact resultcalculationrequiredfast result
calculationrequired
allocationresult
constraintsrequired
CA WinnerDetermination
approximateresult
calculationallowed
One-ShotAuction
Vickrey-Clarke-Groves
OR-of-XOR
OR
AND
AND-OR
Quantity
min. Provider
other
Turnover
CA BidFormation
bid-withdrawal
allowed
manualvaluationallowed
multi-attributivevaluationrequired
leveledcommitment
alllowed
automatedbid-
generationrequired
Bidding LanguageConstraints
IterativeAuction
Sealed-Bidding
Bid-ValuationModule
only bidacceptancenotification
requiredindividualnon-linear
pricingallowed
anonymouslinearpricing
required
CA PriceFeedback
anonymousnon-linear
pricingallowed
Ascending /Descending
Auction
Open-OutcryClock-Auction
Proxy-AgentSealed-Bidding
other
Time
Quantity
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 16
Kombinatorische Auktion Entscheidungsunterstützung
Gebotsformulierung (fortgesetzt)
– Beschränkung der Gebotssprache: Logik (AND / OR, XOR, OR-of XOR), Ausdrucksstärke vs. Einfachheit
Gewinnerbestimmung
– Ganzzahlige Programmierung: kleine Problemgrößen, exakt, langsam, VCG
– GA / SA / Greedy: große Problemgröße, näherungsweise, schnell, Rechengeschwindigkeit vs. ökonomische Effizienz
– Beschränkungen bei der Gewinnerermittlung: Menge / Umsatzanteil, Anzahl der Anbieter
[Schwind 2005, König & Schwind 2005]
Quality
Winner-DeterminationConstraints
GA / SA / Greedy SolverInteger-Programming
Solver
exact resultcalculationrequiredfast result
calculationrequired
allocationresult
constraintsrequired
CA WinnerDetermination
approximateresult
calculationallowed
One-ShotAuction
Vickrey-Clarke-Groves
OR-of-XOR
OR
AND
AND-OR
Quantity
min. Provider
other
Turnover
CA BidFormation
bid-withdrawal
allowed
manualvaluationallowed
multi-attributivevaluationrequired
leveledcommitment
alllowed
automatedbid-
generationrequired
Bidding LanguageConstraints
IterativeAuction
Sealed-Bidding
Bid-ValuationModule
only bidacceptancenotification
requiredindividualnon-linear
pricingallowed
anonymouslinearpricing
required
CA PriceFeedback
anonymousnon-linear
pricingallowed
Ascending /Descending
Auction
Open-OutcryClock-Auction
Proxy-AgentSealed-Bidding
other
Time
Quantity
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 17
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation im Grid
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 18
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation
Ökonomische Allokation
GebotsabgabeGebotsannahme
Ressourcenstatus Ressourcenpreis
IT-NachfragerIT-Anbieter
Allokation
Bepreisung
Marktmediator
Iterativer Allokations- und Bepreisungsprozess durch den Marktmediator
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 19
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation
Gebote
Gebot Zeitslot (t)
Ressourcen (o)
t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8
CPU 2 2 3 3 3
Netzwerk 1 1 1
Disk 2 2 1 1 1 1
Memory 3 3 2 2
Nachfrager geben Gebote für Ressourcenkapazität q (o, t) in Form von Matrizen ab:
,i jb
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 20
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation
Aufgaben
• Steuert den iterativen Allokationsprozess im System
• Sammelt die Gebote der Agenten
• Löst das kombinatorische Auktionsproblem (CAP)
• Berechnet die Ressourcenpreise und kommuniziert diese den bietenden Agenten
Optimierungsziel
• Maximierung des Erlöses in der jeweiligen Auktionsrunde
Probleme
• CAP ist NP-hartes Optimierungsproblem
• zeitkritisch in großen Systemen
• Berechnung der Ressourcenpreise aus der Allokation
• unterschiedliche Bewertung der Ressourcen in den Bündeln: oft keine einheitliche Preisstellung möglich (nicht-anonyme, nicht-lineare Preise)
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 21
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation
CAP-Lösungsverfahren
Verfahren
• Greedy (GR)Gebote werden nach dem Verhältnis von Gebotspreis zu Ressourceneinheiten sortiert und solange in die Allokation eingefügt bis Kapazität überschritten ist
• Simulated Annealing (SA)Gebote werden gesteuert durch Temperatur und Straffunktion für Kapazitätsüberschreitung zur Allokation hinzugefügt bzw. herausgenommen
• Genetischer Algorithmus (GA)Verwendung von Random-Key-Kodierung erlaubt es, Ressourcenrestriktionen des CAP in den GA mit Tournament-Selektion zu integrieren
[Schwind et al. 2003a]Benchmark
Verwendung von unterschiedlich strukturierten, stochastisch generierten Ressourcenanfragen (Gebotsmatrizen: unstrukturiert, substrukturiert, strukturiert)
[Schwind et al. 2003a]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 22
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation
CAP-Lösungsverfahren
Benchmark (unstrukturierte Gebote bei 25 - 75 Agenten)
Lösungsverfahren zur schnelleren Berechnung des CAP: Greedy (GR), Simulated Annealing (SA) und Genetischer Algorithmus (GA) im Vergleich zu Integer Programming (IP)
[Schwind et al. 2003a]
Lösungsqualität
Rechenzeit
GR
SA
GA
IP
25
50
75
80%
82%
84%
86%
88%
90%
92%
94%
96%
98%
100%Qualität
LösungsverfahrenAgentenGR
SA
GA
IP
25
50
75
0.0001
0.001
0.01
0.1
1
10
100
1000
10000Zeit (sec)
LösungsverfahrenAgenten
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 23
Schattenpreise (Duales Problem des relaxierten CAP)
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation: Preise
,max1 1min ( , )
o t
O T
o tz q o t sp
, 0
, 0
0: ( )
Akzeptierte Gebote:
Abgelehnte Gebote:
Reduzierte Kosten:
Schattenpreisvariable:
Schattenpreis in Runde
i j
o t
shad
o
B B
B B
sp
k V k
, ,
, ,
,1 1
, ,1 1
( , )
( , )
o t i j
o t i j
O T
i jo t
O T
i j i jo t
q o t sp p B
q o t sp p B
,1( )
o t
Tshado
tV k sp o O
Schattenpreis für Ressource o über Periode T:
unter den Nebenbedingungen
,
,
( )( )
( , )
shadoshad
o i ji j
t i j
V kv k b B
q o t
Marktwert einer Ressourceneinheit:
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 24
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation: Preise
Ressourcenpreise
Marktpreisreaktion für vier komplementäre Ressourcen auf Basis der vom Auktionator ermittelten Schattenpreisen in einer iterativen kombinatorischen Auktion mit 10 kompetitiv bietenden Agenten
Komplementaritäten bewirken starken Preisanstieg in Runde 25 für die um 37 % verknappte Res. 1
[Schwind et al. 2006b]
Marktpreise der Ressourcen Knappheit der Ressourcen
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1 25 50Runde
Ma
rkp
reis
e
Res. 1 Res. 2 Res. 3 Res. 4
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1 25 50Runde
Kn
ap
ph
eit
Res. 1 Res. 2 Res. 3 Res. 4
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 25
Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation: Preise
Ressourcenpreise bei sukzessiver Verknappung
Relative Preisänderung als Verhältnis der Schattenpreise vor und nach der Verknappung von Ressource 1 bei sukzessiver Reduktion um bis zu 7 Einheiten
[Schwind et al. 2006b]
0.001
0.01
0.1
1
10
100
1 2 3 4 5 6 7
Verknappung von Ressource 1
Re
lati
ve
Pre
isä
nd
eru
ng
Res. 1 Res. 2 Res. 3 Res. 4
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 26
Kombinatorische Auktionen zum Austausch von
Logistikdiensten
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 27
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen
Ausgangssituation
Transportkosten als entscheidender Kostenfaktor in der Nahrungsmittelindustrie
73%
18%
9%
trifft voll zu
trifft eher zu
indifferent
Empirische Untersuchung in der Nahrungsmittelindustrie:Güterauslieferung an Kunden ist zeitkritisch und entscheidender Kostenfaktor
(n= 109, 11 Antworten aus der Branche)
[Wendt et al.
2006]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 28
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen
Liefergebiete
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 29
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen
Problem & Lösung
Probleme der innerbetrieblichen Auftragsoptimierung
Anreizproblematik
• Abwanderung von Kunden zum nächsten Profitcenter möglich Neutralität des innerbetrieblichen Leistungsaustausches
• Hohe Komplexität der KostenstrukturKostenstruktur ändert sich mit der Routenplanung
Lösung
• Auftragsoptimierungssystem durch eine kombinatorische Börse zum innerbetrieblichen Austausch von Aufträgen hebt Synergieeffekte
[Gujo et al. 2007]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 30
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen
Outsourcing, Insourcing, Clusterung
Profitcenter 2
Profitcenter 1
AB
C
Outsourcing
von 2: A 3 GE
von 1: B 3 GE
von 1: C 2 GE
von 1: BC 8 GE
Insourcing
von 2 zu 1:A 2 GE
von 1 zu 2: B
2 GE
von 1 zu 2: C
2 GE
von 1 zu 2: BC
5 GE
Einsparung
A: 2 1 1 GE
B: 1 2 1 GE
C: 1 2 0 GE
BC: 1 2 3 GE
Beste Lösung: A, BC
4 GE
Cluster
Outsourcing: Profitcenter geben automatisiert Abgabegebote abInsourcing: Profitcenter geben automatisiert Übernahmegebote ab
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 31
Kombinatorische Börse für LogistikdienstleistungenComEx Varlog Software
Routen-optimierung
Cluster-bildung
Kombinatorische Auktion
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 32
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen ComEx Varlog
Software
Vorteile
• Skalierbarkeit • Nachrichtenaustausch in CAMeL (Combinatorial Auction
Meta Language)• Verwendung verschiedener Auktionsalgorithmen möglich• Bearbeitung großer Datenmengen durch verteilte
Architektur• Wahrheitsgemäßes Bieten durch standardisierte
GebotsabgabeFragen
• Optimale Clustergröße• Zusammenwirken von Routenoptimierung und
kombinatorischer Auktion• Anreizkompatibilität bei Verteilung der Ersparnis zwischen
den einzelnen Profit Centern
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 33
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen
Simulationsergebnisse
Durch Einsatz von ComEx ersparte Streckenentfernung
Lieferkosteneinsparung durch den Einsatz von ComEx
[Gujo et al. 2007]
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 34
Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen
Simulationsergebnisse
Gesamtlieferstrecke in Abhängigkeit von erlaubter Anzahl von Geboten
[Gujo et al. 2007]
5300
5400
5500
5600
5700
5800
5900
6000
6100
6200
Ge
sa
mtl
iefe
rstr
ec
ke
, k
m
0 Gebote 5 Gebote 10 Gebote 15 Gebote 20 Gebote
Erlaubte Anzahl von Geboten
Gesamtlieferstrecke
ohne ComEx
mit ComEx
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 35
Literatur
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 36
Literatur
• Crampton, P., Shoham, Y. and Steinberg, R. (2006) ‘Introduction to Combinatorial Auctions’‚ in Crampton, P., Shoham, Y., Steinberg, R. (ed.): Combinatorial Auctions, MIT Press, Cambridge
• de Vries, S. and Vohra R. (2001) ‘Combinatorial Auctions: A Survey.’ INFORMS Journal on Computing 15 (3): pp. 284-309.
• Gujo, O., Schwind, M., Stockheim, T., Wendt O., Vykoukal J., Weiß K.: ComEx: Kombinatorische Auktionen zum innerbetrieblichen Austausch von Logistikdienstleistungen In 8. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik, Karlsruhe, Germany, 2007
• König, W., and Schwind, M. "Entwurf von kombinatorischen Auktionen für Allokations- und Beschaffungsprozesse," in: Herausforderungen der Wirtschaftsinformatik: Festschrift für Prof. Krallmann, B. Rieger and D. Karagiannis (eds.), Springer, Berlin, 2005, pp. 29-45.
• Schmid, B.: Elektronische Märkte - Merkmale, Organisation und Potentiale, in: Sauter, M.; Hermanns (ed.), Arnold: Handbuch Electronic Commerce, Vahlen Verlag, 1999, S. 31-48
• Schwind, M. "Design of Combinatorial Auctions for Allocation and Procurement Processes," 7th International Conference on E-Commerce Technology 2005, München, Germany, 2005, pp. 391-395.
• Schwind, M., and Gujo, O. "Using Shadow Prices in a Combinatorial Grid with Proxy-bidding Agents," Proceedings of the 8th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2006); Paphos; Cyprus, 2006a.
• Schwind, M., Gujo, O., and Stockheim, T. "Dynamic Resource Prices in a Combinatorial Grid System," Proceedings of the IEEE Joint Conference on E-Commerce Technology (CEC'06) and Enterprise Computing, E-Commerce and E-Services (EEE'06), San Francisco, US, 2006b.
E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 37
Literatur
• Schwind, M.: “Dynamic Pricing and Automated Resource Allocation for Information Services” In: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems Nr. 589, Springer Verlag; Heidelberg, 2007, S.28
• Schwind, M., Stockheim, T., and Gujo, O. "Agents' Bidding Strategies in a Combinatorial Auction Controlled Grid Environment," Proceedings of the AAMAS 2006 Trading Agent Design and Analysis / Agent-Mediated Electronic Commerce Joint Workshop, Hakodate, Japan, 2006c.
• Schwind, M., Stockheim, T., and Rothlauf, F. "Optimization Heuristics for the Combinatorial Auction Problem," Proceedings of the Congress on Evolutionary Computation CEC 2003, Canberra, Australia, 2003a, pp. 1588-1595.
• Schwind, M., Stockheim, T., and Seibel, S. "Price Controlled Resource Allocation for the Provision of Information Products and Services Employing Combinatorial Auctions," in: Proceedings of the 11th European Conference on Information Systems (ECIS), Naples, Italy, 2003b.
• Schwind, M.; Hinz O.; Stockheim, T.; Bernhardt M.: „A Framework for Interactive Pricing in E-Business”, Working Paper, IWI Frankfurt, 2005.
• Strobel, M.; Weinhardt C.: “The Montreal Taxonomy for Electronic Negotiations”, Group Decisions and Negotiations, 12 (2), 2003
• Wendt, O.; König, W.; Stockheim, T.; Lanninger, V.; Weiß, K.: “Transportplanung der Zukunft - Prozess- und Kostenanalyse, Optimierungspotenziale und Outsourcing” In: Books on Demand, ISBN 3-8334-5215-3; Norderstedt, Germany
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