我們將在之後解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。 ”
我們將在之後解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。 ”
公平性
我們將在之後解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。 ”
我們將在之後解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。 ”
公平性
這裡的公平性指的是，在蠟燭式拍賣機制中，競價更高的買家的中標勝率將比其他拍賣者更高，使得在一個拍賣時間隨機結束的拍賣機制中，所有拍賣者中出價最高的人能夠中標，而且高出的中標勝率可以通過競價的差額估算出來。
一個隨機的收盤時間，模擬現實蠟燭拍賣的蠟燭，當蠟燭隨機熔斷，即意味著拍賣結束。因此一個隨機的收盤時間也意味著競拍者要謹慎提交自己的競拍，並且要在大致預估的拍賣結束時間範圍前提交，這種機制也防止了競拍中的狙擊行為。
否則，隨機結束的拍賣機制也不會使得對沒有將競價公開的拍賣者的公平性受到損害。對一個完全公開透明的智能合約上的拍賣流程來說，使用蠟燭式拍賣還是相對比較公平的。在這樣一個拍賣隨機結束、拍賣者謹慎提交報價的條件，惡意破壞競拍的人也需要承受高額的成本風險。惡意破壞（griefing）是指以高於估價的價格出價，以迫使獲勝者支付更多。
我們想呈現一種智能合約策略，當理性設想下，每個人的出價都不會超過他們自己的最高估值。在使用Epsilon均衡（也稱：近似納什均衡，參考《算法博弈論》）的情況下，幾乎占主導地位的博弈戰略可在某些明確定義的ε (Epsilon)因子內滿足納什均衡點的存在。我們通過跟踪發現，高於估價的出價（即出於惡意破壞競價的意圖）為那些出價者帶來了損失風險。
智能合約上的競標策略
我們希望找到一種策略，與具有不公開競拍(標書製)的投標機制相比，該策略能夠將智能合約的劣勢最小化。
讓我們假設我們有一個投標人有競拍價(估值) 用於拍賣品，即平行鏈卡槽。我們設a為提價想找到一個
制定策略Sp 投標人P 如下。如果滿足以下兩個條件：
在最後一個區塊P 沒有贏，
對於中標， b，最後一塊b
然後在下一個區塊中P競標b+aV
如果滿足以下兩個條件：
n為區塊數量，也代表拍賣的總輪數
選擇α 加價幅度，在避免多付和增加獲勝機會之間進行權衡。當競拍輪數n比較多，加價幅度a可以很小，當總共競拍輪數n比較少， 加價幅度a需要很大。更大的α加價可以增加獲勝的機會，但可能會為獲勝者帶來不必要的超額支付。接下來，我們首先描述智能合約的獲勝機會和效用，然後使用總共的區塊數量來計算加價幅度α，來評估最後一個區塊P，以及所有其他競標者的最高估價。
b
中標的機率
設：當最多有1/a-1個區塊，代表競拍的總輪數。
P沒有贏，
假設總共有n個區塊，我們要計算在滿足以下條件時P獲勝的概率：
如果沒有人競標自己的競價
其他最大競價和小於P的競價
小於P的競價
P獲勝的概率至少如下:
其中(1/a -1)是P競拍不中的概率。如果V(1-a)>Vmax，則P將以更高的概率獲勝。適用於任何競拍者的程序設計
現在，讓我們假設P贏了。它要付多少錢？它的效用是什麼？
一旦P在拍賣中中標，其效用就是指這個競價與當前博奧迪的真實價值相比，競拍者所節省的金額，效用定義如下。
如果P中標，效用即aV
其中b是拍賣結束區塊中的中標價格。 P最多要付出的是Vmax+aV。 P的預期能節約的金額至少等於P獲勝的概率乘以P付出最大的成本。
我們將期望效用與V-Vmax進行比較，這是保證效用P能對抗其他拍賣策略的最大結果。我們需要對這兩者進行區分，以找到
