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E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 1 E-Business Elektronische Verhandlungen und Kombinatorische Auktionen Dr. Michael Schwind.

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1 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 1 E-Business Elektronische Verhandlungen und Kombinatorische Auktionen Dr. Michael Schwind

2 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

3 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 3 Elektronische Verhandlungen & Dynamische Bepreisung Christof Weinhardt 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 Bichler

4 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 CriteriaEndogenous Criteria Explicit Criteria Constitution Business Conduct Negotiation Situation Trading Rules Business Rules Implicit Criteria Culture Social Norms Strategic Goals Revenue Efficiency

5 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 5 Elektronische Verhandlungen Klassifikation basiert auf dem Media Reference Model [Schmid 1999] Knowledge Phase Intention Phase Agreement Phase Settlement Phase 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

6 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 6 Elektronische Verhandlungen Knowledge Phase Intention Phase Agreement Phase Settlement Phase Montreal Taxonomy [Ströbel & Weinhardt 2003] Intention Phase Agreement Phase Offer Specification Offer Submission Offer Analysis Offer Matching Offer Allocation Offer Acceptance Attributes Values Sides Directions Activities Value Schedule Threshold Sorting Evaluation Resolution Distribution Provision Configuration Commitment Endogenous explicit criteria

7 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 7 Pricing Static Pricing Dynamic Pricing Interactive Pricing Dynamic Price Posting Reverse Pricing Negotiation- based Pricing Dynamic Price Discrimination Yield Management Auctions Dynamische Bepreisung [Schwind 2007]

8 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 8 Klassifikation von dynamischen Bepreisungsmethoden Dynamic Pricing Mechanism Criteria 1 : 1 (1 : n) (n : 1) 1 : 1 Auctions 1 : n n : 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.

9 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 9 Dynamische Bepreisung 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]

10 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 10 Kombinatorische Auktion Grundlagen

11 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 11 Kombinatorische Auktionen Grundlagen 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 bidders 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]

12 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 12 Kombinatorische Auktion Komplementarität 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

13 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 13 Kombinatorische Auktion CAP Mechanismus Example Bidderb1b1 3 Bidder {b 1, b 2, b 3 } bid for bundles {A, B, C, D, E} MEM, t 1 MEM, t 3 MEM, t 2 CPU, t 1 CPU, t 3 CPU, t 2 NET, t 1 NET, t 3 NET, t 2 (A, 8 MU) (B, 4 MU) (D, 8 MU) (C, 8 MU) (E, 9 MU) b2b2 b3b3 Maximum ? (B und D, 12 MU) Resources {MEM, CPU, NET} Time Slots {t 1, t 2, t 3 } Database Calculation Video Conference b 1 and b 2

14 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 14 Combinatorial Auction Problem Kombinatorische Auktion CAP Mechanismus under constraints:

15 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]

16 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]

17 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 17 Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation im Grid

18 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 18 Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation Ökonomische Allokation GebotsabgabeGebotsannahme RessourcenstatusRessourcenpreis IT-Nachfrager IT-Anbieter Allokation Bepreisung Marktmediator Iterativer Allokations- und Bepreisungsprozess durch den Marktmediator

19 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 19 Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation Gebote GebotZeitslot (t) Ressourcen (o)t1t1 t2t2 t3t3 t4t4 t5t5 t6t6 t7t7 t8t8 CPU22333 Netzwerk111 Disk Memory3322 Nachfrager geben Gebote für Ressourcenkapazität q (o, t) in Form von Matrizen ab:

20 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)

21 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]

22 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 22 Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation CAP-Lösungsverfahren Benchmark (unstrukturierte Gebote bei 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

23 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 23 Schattenpreise (Duales Problem des relaxierten CAP) Kombinatorische Auktion zur Ressourcenallokation: Preise Schattenpreis für Ressource o über Periode T: unter den Nebenbedingungen Marktwert einer Ressourceneinheit:

24 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, Runde Markpreise Res. 1Res. 2Res. 3Res ,2 0,4 0,6 0, Runde Knappheit Res. 1Res. 2Res. 3Res. 4

25 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]

26 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 26 Kombinatorische Auktionen zum Austausch von Logistikdiensten

27 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 27 Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen Ausgangssituation Empirische Untersuchung in der Nahrungsmittelindustrie: Güterauslieferung an Kunden ist zeitkritisch und entscheidender Kostenfaktor (n= 109, 11 Antworten aus der Branche) [Wendt et al. 2006]

28 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 28 Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen Liefergebiete

29 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 Kostenstruktur Kostenstruktur ändert sich mit der Routenplanung Lösung Auftragsoptimierungssystem durch eine kombinatorische Börse zum innerbetrieblichen Austausch von Aufträgen hebt Synergieeffekte [Gujo et al. 2007]

30 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 30 Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen Outsourcing, Insourcing, Clusterung Profitcenter 2 Profitcenter 1 A B C Outsourcing von 2: A3 GE von 1: B3 GE von 1: C2 GE von 1: BC8 GE Insourcing von 2 zu 1:A2 GE von 1 zu 2: B2 GE von 1 zu 2: C2 GE von 1 zu 2: BC5 GE Einsparung A: 2 11 GE B: 1 21 GE C: 1 20 GE BC: 1 23 GE Beste Lösung: A, BC4 GE Cluster Outsourcing: Profitcenter geben automatisiert Abgabegebote ab Insourcing: Profitcenter geben automatisiert Übernahmegebote ab

31 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 31 Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen ComEx Varlog Software Routen- optimierung Cluster- bildung Kombinatorisch e Auktion

32 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 Gebotsabgabe Fragen Optimale Clustergröße Zusammenwirken von Routenoptimierung und kombinatorischer Auktion Anreizkompatibilität bei Verteilung der Ersparnis zwischen den einzelnen Profit Centern

33 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 33 Kombinatorische Börse für Logistikdienstleistungen Simulationsergebnisse Lieferkosteneinsparung durch den Einsatz von ComEx [Gujo et al. 2007]

34 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]

35 E-Business WS 06/07 Teil 5 / S. 35 Literatur

36 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 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 Schmid, B.: Elektronische Märkte - Merkmale, Organisation und Potentiale, in: Sauter, M.; Hermanns (ed.), Arnold: Handbuch Electronic Commerce, Vahlen Verlag, 1999, S Schwind, M. "Design of Combinatorial Auctions for Allocation and Procurement Processes," 7th International Conference on E-Commerce Technology 2005, München, Germany, 2005, pp 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.

37 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 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, 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 ; Norderstedt, Germany


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