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摘要
由于鲜活品市场具有供需波动大、交易量大和时效性强等特点，导致不同参拍批量与顺序下的拍品成交价格相差较大，拍卖平台收益难以从整体上达到最优。实践中，拍卖平台采用基于拍卖师个人经验的固化参拍计划决策，难以适应需求信息未知且动态变化的复杂情形。本文从拍卖平台视角，探究如何动态调整拍卖批量从而提升拍卖平台的长期总收益。首先，分析竞拍者之间博弈对均衡竞价的影响，得出给定拍卖批量下的竞拍者均衡竞价策略；随后，基于特定竞拍者估价分布和需求分布，建立拍卖平台的单阶段收益函数；最后，基于需求信息逐步揭示学习，建立基于贝叶斯-马尔科夫决策过程的多阶段收益优化模型，应用滚动时域在线优化方法求解该模型。通过大量数值实验，获得的管理启示为：（1）基于需求信息的不断更新学习，通过动态设定合适的拍卖批量可以有效提升拍卖收益，尤其在供过于求和需求季节性波动的时期；（2）当在初始信念与真实分布差距相同时，需求被低估下进行信息学习的收益提升比例高于需求被高估下进行信息学习的收益提升比例。因此，当拍卖平台难以预测需求时，低估需求下的决策要优于高估需求下的决策；（3）拍卖平台可以通过同时动态调节最优拍卖总阶段、最优保留价、最优拍卖批量来提升总收益。
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