Nov, 2015

拍卖带附加信息的样本复杂度

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TL;DR本论文提出了一种新的拍卖模型，通过使用拍卖者在拍卖时获得的某些侧面信息来区分事先相同的竞标人，通过拓展 Dhangwatnotai et al. 和 Cole 和 Roughgarden 的样本复杂度方法来获得了几乎匹配的上限和下限，使用经验风险最小化技术来改进 Cole 和 Roughgarden 的样本复杂度界限。
bayesian optimal auction designbidder valuesidentifiable biddersclassification of biddersempirical risk minimization techniques
发现论文，激发创造
  • 收益最大化的样本复杂性

    本文通过研究直接基于分布进行收益最大化拍卖的样本复杂度，探讨了数据量在何种程度下可以保证期望收益最大化接近最优，并且构建了一个解释了拍卖、非常接近最优的收益、参与竞标者出价的估值分布之间相互作用的下界。

    Feb, 2015

  • 学习简单拍卖

    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

  • 自动机制设计的样本复杂度

    本研究探讨自动机制设计算法在组合拍卖中的应用，提供了关于组合拍卖类的样本复杂度分析，为自动机制设计奠定了坚实基础并推进了学习理论的边界。

    Jun, 2016

  • 一级定价拍卖中均衡计算的复杂性

    本文研究在连续价值分布和离散竞标空间的第一价格拍卖中计算贝叶斯 - 纳什均衡的问题，并证明当投标人对其他竞标人的价值分布有独立的主观先验信念时，计算该拍卖的 ε- 均衡是 PPAD - 完全的，而计算精确均衡是 FIXP - 完全的。此外，我们还提供了一个有效的算法来解决该问题的特殊情况，即有固定数量的投标人和可用的报价。

    Mar, 2021

  • 充分利用样本

    研究在不知道估值分布的情况下为潜在买家设定价格的问题，并证明不同分布类型所需的样本数量及最优价格策略，为拍卖领域提供参考。

    Jul, 2014

  • 统一分布的拍卖的二重性和最优性

    该研究提出了一个通用的二元性理论框架，用于在贝叶斯加法拍卖中实现收入最大化，应用线性规划的二元性和补充性到具有偏导数限制的约束中，将对偶系统用于推导最佳机制，并提出一种叫做 SJA 的确定性销售机制，经证明在最多 6 件物品的情况下是最优的。

    Apr, 2014

  • 组合拍卖的贝叶斯清算机制

    本文基于贝叶斯框架，提出了一种组合拍卖设计方法，采用生成模型和估计最大后验概率算法，通过多次拍卖迭代过程实现过程收敛。实验结果表明，该方法在收敛迭代次数方面比组合时钟拍卖机制更具有竞争力。

    Dec, 2017

  • 多品项拍卖中的 n 对 1 投标人减少及其应用

    本文在 $k$ 个物品 $n$ 个竞标人拍卖中引入了一种新颖的方法，可以将其简化为 $k$ 个物品 $1$ 个竞标人拍卖。这种被称为 “最佳猜测” 的方法可以应用于拍卖理论中的若干核心问题，并且可以通过任何随机机制获得至少最优收益的确定性机制。

    Jun, 2014

  • 多单位拍卖中的在线学习

    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

  • 拍卖中的混沌代价

    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