内容概要：本文详细介绍了如何利用拍卖算法进行多无人机多任务分配，并提供了具体的Matlab代码实现。首先，通过随机生成任务需求和无人机参数，构建了一个简化的任务分配模型。然后，通过竞价矩阵计算每架无人机对不同任务的报价，确保任务与无人机的能力相匹配。接着，通过奖励机制鼓励无人机高效完成任务，避免单一无人机过载。此外，文中还讨论了如何通过引入随机扰动优化任务分配效果，并展示了完整的代码实现和可视化结果。最后，作者提出了未来改进方向，如加入交通管制算法和强化学习。 适合人群：对无人机任务分配、拍卖算法以及Matlab编程感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要解决多无人机协同作业的问题，特别是在物流配送、区域巡查等领域。目标是通过高效的任务分配算法，提高无人机系统的整体效率和响应速度。 其他说明：文中提供的代码可以在GitHub仓库获取，便于进一步研究和应用。

VCG（稳定可靠） 通用Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖机制和VCG for Search拍卖算法的Coq / SSReflect形式化项目，被视为通用机制的一个实例。 此外，我们提供了重要属性的证明，即无正向转移，合理性和（部分原因，因为仅限于稳定的出价变化，即，不会改变出价人顺序的出价）真实性。 有关简短介绍和说明，请参见此资料库中的MINES ParisTech / CRI技术报告，。 有关正确的说明，另请参见文件头。 用法 从VCG_Search_as_General_VCG.v文件开始，以运行整个项目。 否则，如果只想运行此General_VCG_mechanism.v ，则在General_VCG_mechanism.v文件的开头添加注释掉的Require 。 已在MacOS Catalina 10.15.7上使用以下运行环境测试了此形式化： n

拍卖算法，可以用来学习分布式拍卖算法，了解原理，希望对大家有帮助

多任务分配拍卖算法 代码注释详细 基于matlab2018及以上 结果可视化

图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP） 这是弗洛里安·伯纳德（Florian Bernard）原始MEX代码[1]的C ++接口，该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection（以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合）构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP，请按照以下步骤操作。 （1）从的网站上下载UFget，并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 （2）要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP，请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat （XXXX是四位数字的矩阵ID），将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中，并调用它来解决我们的示例LAP。 （3）在Data目录中生成LAP文本文件后，我们可以通过以下方式运行C ++代码： cd src make run 并在终端中解决这

随着微电网内部分布式电源技术日益成熟、渗透率不断增加，大量电能产消者的加入给微电网的电能交易带来了新的机遇和挑战。在新形式下，传统的集中式电能交易方法存在交易效率低、维护成本大、隐私性低、信息安全系数低、信息透明度低等问题。为此，提出了基于区块链技术的微电网电能交易方法。首先，利用基于区块链系统的微电网电能所有权和代币交换方法，保障交易双方信息隐私及交易数据的安全。在区块链信息系统中，产消者与消费者进行电能所有权、代币的交易，使用智能合约保障交易双方的权益。然后，提出了基于信用的共识机制，将信用值作为微电网节点的基础属性，以信用值影响节点获得挖矿奖励的概率，约束微电网内节点的行为。最后，提出基于拍卖机制的微电网电能匹配方法和消费者出价策略。微电网中产消者出售多余电量，消费者根据自身需求发起对产消者电量的竞拍。使用拍卖机制和估价策略激励消费者理性竞价，提升微电网的内部消费，维持微电网内部的供需平衡。算例结果表明，所提微电网电能交易方法可进行多边竞价交易，有效提高微电网内部的自我消费，确保微电网的经济效益，保障交易的安全运行。

此函数使用拍卖原则返回最优分配和双重价格。 它表现得相当好，并且随着点数的增加比匈牙利算法快得多。 关于拍卖算法的更多细节可以在 D. Bertsekas 主页http://web.mit.edu/dimitrib/www/home.html 上找到

该资源实现了拍卖算法，竞标方式和拍卖。网站的形式

该算法在没有中央拍卖人的情况下分配或拍卖资源。