该论文提出了在多个项目和多个竞标人设置中的简单又近似最优机制，其中分别提到了简单的确定和支配策略激励兼备的顺序发布价格机制或带进场费的匿名顺序发布价格机制。

Nov, 2016

研究了一种单买家多商品 — 多价值的定价问题，提出了单独销售和绑定销售的两种简单定价方法，并使用这两种定价方法得到一个多参数问题解的常数近似算法，并讨论了拓展到多个买家和相关估值的情形。

May, 2014

该研究研究了多商品垄断问题的最优机制，表明 CD（Cohen-Dehez）中的 mu 测度可以用于确定最优机制，带来了强化了的 Grand-Bundling 机制。

Sep, 2014

本文提出一种框架，使用最优输运理论和对偶理论设计最优机制，得出了在多项目景下仅定价整个 bundle 时是最优的条件，同时描述了在多种两项目景下的最优机制。

Mar, 2015

设计一个双边市场（双向拍卖）以在给定约束条件下（优势策略）实现最大化交易利益（社会福利），并在未知分布中使用多项式数量的样本进行研究。我们的首要结果是，在即使只有一个卖方和两个买方之间的相关价值分布的情况下，与一个卖方和一个买方（双边交易）的情况不同，这是不可能的。我们的第二个结果是，在独立分布的情况下，对于一个卖方和两个买方，我们提出了一种基于一种新算法的高效学习算法，用于计算有限支持和明确给定的独立分布的最优机制。这两个结果都严重依赖于（优势策略）激励兼容机制的特征，这些机制在经济上是强平衡的。

Jan, 2024

本文探讨基于样本分布设计多项货品机制，利用分段线性结构证明了利润上限，并提出了优化复杂性和准确性之间的平衡的工具。

Apr, 2017

本文提供了一个从收入最大化到福利最大化的规约，以在具有任意（可能是组合）可行性约束和具有任意（可能是组合）需求约束的多维贝叶斯拍卖中，恰当地将 Myerson 的结果扩展到此设置。我们还展示了每个可行的贝叶斯拍卖都可以实现为虚拟 VCG 分配规则的分布。利用这种表征，我们展示了如何找到并运行仅具有黑箱访问虚拟 VCG 分配规则实现的收入最优拍卖。

Jul, 2012

本文提出了一种通用的、模块化的理论来证明竞拍中的平衡近似保证，该理论补充了传统经济技术，着重于精确和最优解决方案，并因此局限于相对简化的设置。我们提出了三个用户友好的分析工具：平滑型不等式、扩展定理和组合定理，将这些工具结合起来，为许多广泛使用的拍卖格式的均衡提供了严格的最坏情况近似保证。

Jul, 2016

使用深度学习工具，将拍卖建模为多层神经网络，将最优拍卖设计作为约束学习问题，并演示如何使用标准机器学习管道解决此问题。

Jun, 2017

通过两个步骤，我们提出了一个框架来证明从样本中学习最优拍卖问题的多项式样本复杂性界限，该框架捕捉了包括匿名和非匿名项目和捆绑定价在内的所有最突出的简单拍卖类型，并具有低维度的收益函数。

Apr, 2016