活动介绍

声誉追踪采购拍卖:B2B电子市场的创新解决方案

立即解锁
发布时间: 2025-08-20 02:26:29 阅读量: 9 订阅数: 26
PDF

集体智能与语义网的发展及应用

### 声誉追踪采购拍卖:B2B电子市场的创新解决方案 #### 1. 引言 在过去,市场选择较为有限,供需函数的波动性较小,企业之间的商业交易主要基于长期合作伙伴关系。然而,随着互联网的出现和经济全球化的加速,全球市场逐渐形成,电子商务成为了商业交易的新方式。其中,B2B电子商务因其较大的交易量和企业相对稳定的特点,被认为是更具盈利性的模式。 电子市场作为基于互联网的商业交易平台,通过降低交易成本和促进信息交流,提高了供应链管理的效率,创造了交易即时性和供应流动性。B2B电子市场上的交易不仅仅是一次性的交易,参与交易的各方之间的关系是持续的、系统性的,会影响整个交易过程中各方的行为。因此,交易的谈判阶段尤为重要,因为财务效率仍然是大多数企业的首要绩效指标。 #### 2. 相关工作 拍卖因其明确的协议,是电子市场中谈判的合适推动者。在B2B电子市场上,反向拍卖是常用的拍卖类型之一。在反向拍卖中,一个买家与多个卖家就特定商品或服务的购买进行谈判。随着反向拍卖在行业中的使用越来越多,参与方越来越关注这些拍卖对他们先前建立的商业关系的影响,因此不能将反向拍卖作为独立的拍卖进行分析。 从买家和卖家的角度来看,大多数买家认为反向拍卖将提高他们的生产力并改善与供应商的关系,同时相信供应商会愿意参与,因为这为他们提供了增加销售和进入新市场的机会。然而,卖家通常怀疑买家的机会主义行为,这种怀疑在参与拍卖的卖家数量减少时会增加,并且在公开投标拍卖中比在密封投标拍卖中更高。但随着拍卖的经济利益增加,卖家对买家机会主义行为的怀疑会减少。供应商对买家进行专项投资的意愿随着拍卖中价格可见性的降低而增加,并且现有供应商比新供应商更愿意进行这种投资。这种意愿虽然表明供应商愿意与买家发展长期关系,但也会导致供应商投标活动减少和价格让步减少。 在B2B市场中,参与者的数量相对稳定,他们的行为会影响自己的声誉和与其他参与者的关系。如果将这种关系视为采购过程中的价值创造资产,那么双方都不应期望关系受到损害。 #### 3. 声誉追踪反向拍卖模型 ##### 3.1 引入声誉追踪的动机 电子市场的引入给买家和供应商都带来了巨大挑战。买家需要在利用电子市场带来的优势(如更高的节省、扩大供应商基础)的同时,保留与长期合作伙伴关系相关的价值。在传统交易中,买家通常会给战略重要的供应商提供各种特权,但在电子市场上,所有供应商都被平等对待,这可能导致供应商退出电子市场。如果大量供应商拒绝参与,市场将无法实现足够的流动性,市场操纵的可能性也会增加。 声誉追踪反向拍卖的主要目的是维护买家与战略重要供应商以及按时交货的供应商之间的良好商业关系。该模型考虑了两个重要事实:一是交易的商品通常需要就不同属性进行谈判,而不仅仅是价格;二是随着互联网的发展,全球市场正在形成,市场条件正在发生变化,长期商业伙伴关系正逐渐被与新的、有时是未知供应商的短期安排所取代。 此外,大多数声誉拍卖的研究假设购买的商品会按时交付,而忽略了可能的延迟交付问题。实际上,延迟交付并不罕见,可能会给买家带来重大的财务损失。因为买家通常是供应链中的一环,而不是购买商品的最终用户,延迟交付可能导致商品价值下降,以及买家生产的商品交付延迟,从而给买家的商业伙伴带来财务损失和声誉损害。类似的问题在交易代理竞争供应链管理游戏(TAC SCM)中也有体现,但由于游戏的局限性,买家无法有效地应用惩罚措施或更换供应商。 ##### 3.2 正式模型描述 声誉追踪拍卖适用于在供应商数量有限的市场上采购频率较高的企业。在模拟环境中,买家使用密封投标多属性反向拍卖来确定获胜的卖家。基本假设是一个买家通过拍卖从多个卖家(ns个)中购买非商品性物品。买家向卖家发送报价请求(RFQ),卖家根据当前生产能力决定是否参与拍卖。卖家会根据当前日程计算物品的按时交付概率,如果该概率符合其风险政策,则发送报价。拍卖结束后,买家评估收到的报价,并综合考虑物品的总效用和卖家的声誉来确定获胜者。 研究表明,参与者认为仅围绕价格进行投标的单属性拍卖不利于买家和供应商之间长期关系的发展。在本研究中,假设所有卖家都知道被邀请参与拍卖的卖家数量,但不知道实际参与拍卖的卖家数量,并且卖家可以随时退出当前拍卖并参与其他拍卖。 反向拍卖可以定义为一个元组 < b, S, t >,其中: - b 是买家代
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

以客户为导向的离岸团队项目管理与敏捷转型

### 以客户为导向的离岸团队项目管理与敏捷转型 在项目开发过程中,离岸团队与客户团队的有效协作至关重要。从项目启动到进行,再到后期收尾,每个阶段都有其独特的挑战和应对策略。同时,帮助客户团队向敏捷开发转型也是许多项目中的重要任务。 #### 1. 项目启动阶段 在开发的早期阶段,离岸团队应与客户团队密切合作,制定一些指导规则,以促进各方未来的合作。此外,离岸团队还应与客户建立良好的关系,赢得他们的信任。这是一个奠定基础、确定方向和明确责任的过程。 - **确定需求范围**:这是项目启动阶段的首要任务。业务分析师必须与客户的业务人员保持密切沟通。在早期,应分解产品功能,将每个功能点逐层分

WPF文档处理及注解功能深度解析

### WPF文档处理及注解功能深度解析 #### 1. 文档加载与保存 在处理文档时,加载和保存是基础操作。加载文档时,若使用如下代码: ```csharp else { documentTextRange.Load(fs, DataFormats.Xaml); } ``` 此代码在文件未找到、无法访问或无法按指定格式加载时会抛出异常,因此需将其包裹在异常处理程序中。无论以何种方式加载文档内容,最终都会转换为`FlowDocument`以便在`RichTextBox`中显示。为研究文档内容,可编写简单例程将`FlowDocument`内容转换为字符串,示例代码如下: ```c

嵌入式平台架构与安全:物联网时代的探索

# 嵌入式平台架构与安全:物联网时代的探索 ## 1. 物联网的魅力与挑战 物联网(IoT)的出现,让我们的生活发生了翻天覆地的变化。借助包含所有物联网数据的云平台,我们在驾车途中就能连接家中的冰箱,随心所欲地查看和设置温度。在这个过程中,嵌入式设备以及它们通过互联网云的连接方式发挥着不同的作用。 ### 1.1 物联网架构的基本特征 - **设备的自主功能**:物联网中的设备(事物)具备自主功能,这与我们之前描述的嵌入式系统特性相同。即使不在物联网环境中,这些设备也能正常运行。 - **连接性**:设备在遵循隐私和安全规范的前提下,与同类设备进行通信并共享适当的数据。 - **分析与决策

科技研究领域参考文献概览

### 科技研究领域参考文献概览 #### 1. 分布式系统与实时计算 分布式系统和实时计算在现代科技中占据着重要地位。在分布式系统方面,Ahuja 等人在 1990 年探讨了分布式系统中的基本计算单元。而实时计算领域,Anderson 等人在 1995 年研究了无锁共享对象的实时计算。 在实时系统的调度算法上,Liu 和 Layland 在 1973 年提出了适用于硬实时环境的多编程调度算法,为后续实时系统的发展奠定了基础。Sha 等人在 2004 年对实时调度理论进行了历史回顾,总结了该领域的发展历程。 以下是部分相关研究的信息表格: |作者|年份|研究内容| | ---- | --

探索GDI+图形渲染:从笔帽到图像交互

### 探索GDI+图形渲染:从笔帽到图像交互 在图形编程领域,GDI+(Graphics Device Interface Plus)提供了强大的功能来创建和操作图形元素。本文将深入探讨GDI+中的多个关键主题,包括笔帽样式、各种画笔类型、图像渲染以及图形元素的交互操作。 #### 1. 笔帽样式(Pen Caps) 在之前的笔绘制示例中,线条的起点和终点通常采用标准的笔协议渲染,即由90度角组成的端点。而使用`LineCap`枚举,我们可以创建更具特色的笔。 `LineCap`枚举包含以下成员: ```plaintext Enum LineCap Flat Squar

分布式系统中的共识变体技术解析

### 分布式系统中的共识变体技术解析 在分布式系统里,确保数据的一致性和事务的正确执行是至关重要的。本文将深入探讨非阻塞原子提交(Nonblocking Atomic Commit,NBAC)、组成员管理(Group Membership)以及视图同步通信(View - Synchronous Communication)这几种共识变体技术,详细介绍它们的原理、算法和特性。 #### 1. 非阻塞原子提交(NBAC) 非阻塞原子提交抽象用于可靠地解决事务结果的一致性问题。每个代表数据管理器的进程需要就事务的结果达成一致,结果要么是提交(COMMIT)事务,要么是中止(ABORT)事务。

边缘计算与IBMEdgeApplicationManagerWebUI使用指南

### 边缘计算与 IBM Edge Application Manager Web UI 使用指南 #### 边缘计算概述 在很多情况下,采用混合方法是值得考虑的,即利用多接入边缘计算(MEC)实现网络连接,利用其他边缘节点平台满足其余边缘计算需求。网络边缘是指网络行业中使用的“网络边缘(Network Edge)”这一术语,在其语境下,“边缘”指的是网络本身的一个元素,暗示靠近(或集成于)远端边缘、网络边缘或城域边缘的网络元素。这与我们通常所说的边缘计算概念有所不同,差异较为微妙,主要是将相似概念应用于不同但相关的上下文,即网络本身与通过该网络连接的应用程序。 边缘计算对于 IT 行业

未知源区域检测与子扩散过程可扩展性研究

### 未知源区域检测与子扩散过程可扩展性研究 #### 1. 未知源区域检测 在未知源区域检测中,有如下关键公式: \((\Lambda_{\omega}S)(t) = \sum_{m,n = 1}^{\infty} \int_{t}^{b} \int_{0}^{r} \frac{E_{\alpha,\alpha}(\lambda_{mn}(r - t)^{\alpha})}{(r - t)^{1 - \alpha}} \frac{E_{\alpha,\alpha}(\lambda_{mn}(r - \tau)^{\alpha})}{(r - \tau)^{1 - \alpha}} g(\

多项式相关定理的推广与算法研究

### 多项式相关定理的推广与算法研究 #### 1. 定理中 $P_j$ 顺序的优化 在相关定理里,$P_j$ 的顺序是任意的。为了使得到的边界最小,需要找出最优顺序。这个最优顺序是按照 $\sum_{i} \mu_i\alpha_{ij}$ 的值对 $P_j$ 进行排序。 设 $s_j = \sum_{i=1}^{m} \mu_i\alpha_{ij} + \sum_{i=1}^{m} (d_i - \mu_i) \left(\frac{k + 1 - j}{2}\right)$ ,定理表明 $\mu f(\xi) \leq \max_j(s_j)$ 。其中,$\sum_{i}(d_i

分布式应用消息监控系统详解

### 分布式应用消息监控系统详解 #### 1. 服务器端ASP页面:viewAllMessages.asp viewAllMessages.asp是服务器端的ASP页面,由客户端的tester.asp页面调用。该页面的主要功能是将消息池的当前状态以XML文档的形式显示出来。其代码如下: ```asp <?xml version="1.0" ?> <% If IsObject(Application("objMonitor")) Then Response.Write cstr(Application("objMonitor").xmlDoc.xml) Else Respo