考虑了一个单一的买家想要从不同供应商购买相关产品和服务的组合偏好问题，其中每个供应商只提供一个产品，模型广泛适用于复杂的众包或自动定价等情况，研究了供应商游戏和纳什均衡相关问题。

Jan, 2014

该论文提出了一种模拟现实世界数据市场的模型，研究了买家之间存在的负向外部性问题，进而探讨了不同干预市场方式下的 Nash 均衡状态及社会福利最优的情况，并给出了一种适用于未知估值的在线学习算法。

Feb, 2023

研究算法定价问题中的单位需求情况，根据不同物品的估值和消费者的择做函数，使用虚估值的概念和单参数贝叶斯机制设计，提出一种常数逼近方法，使得卖家能够在已知消费者偏好的情况下最大化利润。

Aug, 2008

研究了多家销售商在售卖同质化产品时的价格竞争策略，其中每个销售商只能销售给一些买家子集，不能实施差别定价；利用图（或超图）模拟了竞争结构，并研究了销售商间的平衡策略，证明了平衡都存在，并给出了它们的各种结构、定量和计算结果；对少数情况的平衡进行了完全分析，但目前仍有许多问题待解决。

Apr, 2013

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

考虑具有有限供应的动态定价问题，研究非依赖事先信息的机制，与依赖事先信息的机制进行对比分析，最终利用多臂老虎机方法提出了可行的动态定价机制，该机制的收益与离线基准相差最多 O ((k log n)^(2/3))，在 k/n 足够小的情况下，该机制的表现可以被提高到 O (√k log n)。

Aug, 2011

该论文研究了在重复多单位拍卖中基于均匀定价的两个变体，并分析了在线和离线设置下的问题。作者提出了离线最优策略算法，并设计了高效的在线算法，同时通过博弈理论探究了平衡的质量。

May, 2023

云市场的竞争性质使定价政策成为企业的关键任务。因此，本研究设计了一个正常形式的游戏来处理云服务提供商之间的竞争，采用委员会注册的方式来提高竞争基于定价的政策。通过应用博弈论设计动态定价策略，本论文定量建模云市场并验证了游戏存在并且纳什均衡是唯一的。

Sep, 2023

该论文研究了基于数据驱动市场中较少被研究的领域，介绍了一种市场模型，发现市场竞争不能完美地使市场结果与用户效用相一致，具有一定的偏差。

Aug, 2022

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