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

在复杂拍卖场景中，我们提出了一种在线学习方法，通过利用投标方的效用结构和部分反馈，为拍卖算法提供对最佳固定竞标的遗憾率，这对于行动空间的依赖程度来说比应用通用的贝叶斯智能带宽算法要快指数级收敛，同时又几乎等同于在完全信息环境下所实现的收敛，这些结果是通过分析这一新的基于反馈的在线学习方法实现的。

Nov, 2017

本文提出了针对单个买方的拍卖问题，探讨了在买方使用 no-regret 学习算法的情况下，卖方进行售价策略和收益最大化的方法。作者通过详细的论证和实验对不同算法和竞标策略下的最优拍卖方式进行了完整的刻画和比较。

Nov, 2017

该研究采用在线学习的方法，使用无差别反馈模型对 Vickrey 拍卖中的策略进行建模，对随机模型和对抗模型进行研究并设计相应的出价策略，为参与此类拍卖的竞标者提供了第一个完整的策略集。

Nov, 2015

针对在线拍卖 / 定价问题的收益最大化问题，我们通过将专家学习和多臂赌博机问题推广到多尺度版本来推导出可缩放最佳固定价格而非价值范围的遗憾界，并且当与需要市场份额下限的基准进行比较时，可以获得几乎无尺度的遗憾界，同时满足离线样本复杂性。

May, 2017

本研究探讨了如何学习在首价拍卖中进行出价，针对这一问题开发了首个达到最小化一般策略集的竞标算法，能够显著提升现有竞标算法的效果。这一算法利用专家策略和层级策略，取得了不错的效果，在三个真实场景的测试中表现出了优越性。

Jul, 2020

学习在重复的一价拍卖中进行投标是博弈论和机器学习之间的一个基本问题，我们提出了一种新颖的凸形式用于分析一价拍卖中的纯策略投标，并证明了我们的算法可以有效鼓励拍卖买家真实报价并且无法被巧言利用。

Feb, 2024

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

本文研究拍卖中的无悔出价算法的收敛性，发现如果投标人使用任何基于均值的学习规则，则投标人定价会在第二价格拍卖中高概率收敛到单纯纳什均衡，在多个物品拍卖的 VCG 拍卖中以及在第一价格拍卖中收敛到贝叶斯纳什均衡，实验证实了这些理论发现。

Sep, 2020

本研究针对非近视竞标者在重复拍卖中可能会采取策略性出价以获得未来回合利益的情况下，研究了学习最优保留价格的问题和相关算法。我们提出的算法可以在市场较大（即没有竞标者出现在一组回合的固定比例）或竞标者不耐心的情况下（即他们将未来效用打折，其因子在 1 附近）实现小的后悔率，该方法精细控制每个标注者所可见的信息，并借鉴了差分隐私在线学习和联合差分隐私算法的技术。

Apr, 2018