Integrating buyer and supplier objectives in an iterative combinatorial auction for procurement
Notice bibliographique
Résumé
Combinatorial auctions face a trade-off between allocative efficiency and practicality. While achieving allocative efficiency relies on strong economic assumptions that may be difficult for bidders to meet, compromising it for practicality can raise concerns about the auctioneer’s commitment to bidders’ profit maximisation goals. Several evidence-based scenarios report that inter-organisational relationships are adversely affected due to the bidders’ increasing suspicions of the auctioneer’s opportunism. In this paper, we design an iterative procurement combinatorial auction that ensures a steady increase in the winning bidders’ profits throughout the auction process. We analytically prove the convergence of this auction and identify its termination conditions. Complementing our theoretical findings, extensive numerical experiments evaluate the convergence rate, computational costs, and the dynamic interplay between costs and profits within this auction framework. Overall, our results show a substantial increase in the winning bidders’ average profits at the cost of a marginal rise in procurement costs. We illustrate that heightened competitiveness among bidders correlates with improved profit outcomes and convergence rates. The increased profits for bidders, validated both analytically and computationally, signal the auctioneer’s commitment to their welfare which helps enhance the overall appeal of the auction and promote the auctioneer’s resilience against potential supply chain disruptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».