Agent-based simulation of multiple-round timber combinatorial auction

Cet article présente une analyse fondée sur la simulation de la vente de bois sur pied par enchère combinatoire à rondes multiples dans l’industrie du bois. L’enchère unitaire est la méthode actuellement utilisée pour la plupart des ventes de bois (c.-à-d. que chaque peuplement forestier est vendu séparément). Cependant, d’autres types d’enchères pourraient être utilisés pour tirer parti des besoins variés des soumissionnaires en ce qui a trait aux espèces, aux volumes et aux qualités. Cette étude a comme objectif d’analyser l’utilisation de l’enchère combinatoire dans ce contexte particulier à l’aide d’une approche de simulation. Nous avons élaboré différentes configurations de marché en retenant comme paramètres le nombre d’enchères par année, la périodicité, la taille des lots et le nombre de soumissionnaires. L’enchère combinatoire et l’enchère unitaire sont comparées pour les différentes configurations qui ont été élaborées. Cette analyse montre en particulier que l’enchère combinatoire peut être plus profitable tant pour le vendeur que pour l’acheteur lorsque le marché est moins compétitif. [Traduit par la Rédaction]

Abstract

This paper presents a simulation-based analysis of a multiple-round timber combinatorial auction in the timber industry. Currently, most timber auctions are single-unit auctions (i.e., each forest stand is sold separately). However, other types of auctions could be applied to take advantage of the various needs of the bidders with respect to species, volumes, and quality. This study aims to analyze the use of combinatorial auction to this specific context using a simulation approach. Various number of auctions per year, periodicity, lot size, and number of bidders are considered as parameters to set up the different market configurations. The outcomes of both combinatorial auction and single-unit auction are compared with respect to different setup configurations. This analysis shows that combinatorial auction can bring more profit for both seller and buyer when the market is less competitive.

Mots clés

• timber auction
• combinatorial auction
• learning strategy
• multi-agent simulation