《中华人民共和国拍卖法》第三条对拍卖作了如下规定:“拍卖是指以公开竞价的形式,将特定物品或者财产权利转让给最高应价者的买卖方式”。采用拍卖的方式实现土地使用权的转让,可以调动买卖双方的积极性,实现双赢。土地使用权的卖方可以选择实力强、信誉高的承包人,确保工程质量;而竞标人可以公平公正地参与市场竞争,顺利承揽建设工程,实现营利目的;这有利于实现土地资源配置的高效率和高透明度,并促进土地的可持续利用和经济的可持续发展。这些因素促进了土地拍卖市场的形成。为了保障公平交易,简化办事程序,提高办事效率,降低交易成本,越来越多的地方政府推出了网上土地使用权交易平台。本文分析了网上土地拍卖系统中工作流的运行,并为实现工作流的自动流转设计了网上土地拍卖系统的工作流和系统结构框架。本文从招标人和竞标人的动态博弈角度出发对工作流中招标人规则制定和竞标人竞价决策关键活动进行重点分析,指出两者的实质就是招标人和竞标人的动态博弈。传统的对土地拍卖市场的研究,通常的方法是构造博弈模型,并认为博弈模型的均衡状态是市场最可能的状态。然后通过均衡状态的分析评估拍卖博弈模型中的参数或者不同拍卖制度对土地实际交易价格的影响。但是传统的经济学模型无法清楚地描述整个拍卖的过程中竞标人的报价策略的选择,并且在研究具有复杂规则的土地拍卖市场时能力有限,很难针对现实情况构造符合实际情况的博弈模型,求解困难。最近20年里,计算经济学(Agent-Based Computational Economics,有时也可以简单的称为智能代理仿真,Agent-based Simulation)的发展为我们开辟了另一种可行的道路。计算经济学是运用计算思想在计算机和信息技术支持下分析和综合经济问题的一个新的学科领域。它最主要的概念在于利用计算机技术来建立虚拟的经济系统仿真模型,通过多次反复的仿真实验来对系统中的多种复杂因素进行分析。计算经济学将参与系统运行的各主体抽象为具有主动能力的智能体,这种方法在很多很多学科,如制度经济学、行为经济学、博弈论等方面都有了一定的应用。在上个世纪的中后期,很多不同学科领域的专家也开始逐渐利用计算经济学的理论来解决自身领域的问题,大大促进了基于智能体的计算经济学的不断完善和发展。目前,计算机经济学已经逐渐涉及越来越多的学科领域,为解决问题提供了新思路。本文就是依据计算经济学的思想,构造了一个基于智能代理的土地拍卖仿真模型。该模型用具有分散自主决策和智能学习的Agent表示竞价人,在重复进行的报价博弈中,竞标人通过利润高低按照生物的“条件反射”原理学习并改进报价策略,追求自身在中标的基础上的利润最大化,随着迭代次数的进行,市场将逐步收敛于均衡位置。Swarm平台和面向对象的思想对模型实现提供了技术保障,在实现过程中我们将强化学习算法应用于竞标人,使得竞标人拥有与现实中竞标人近似的自我决策的能力。本文对第一价格密封拍卖和第二价格密封拍卖两种拍卖制度分别进行了仿真,并通过对仿真的数据的分析、整理,根据不同拍卖制度下的拍卖市场的均衡状态的比较给出了在第一价格密封拍卖和第二价格密封拍卖两种拍卖制度下土地交易市场运行的特点,并对两者进行了比较。研究结果表明,基于智能代理仿真模型的方法,不仅可以评价土地拍卖市场的制度,也具有相当的可扩展性,可以进一步发展成为一种具有实用价值的土地拍卖市场评价工具。