- 基于一致性预测的无操纵拍卖策略
利用可区分经济学、遗憾预测模型和一种能确保拍卖机制具有战略不可篡改性的拍卖接受规则，本研究提出了一种新方法来确保拍卖过程中买家被鼓励出真实估值，以实现最优且公平的拍卖结果，并通过数值实验证明了该方法的适用性和有效性。
- 利用点过程进行 RTB 建模
我们提出了一个通用的随机框架，用于模拟实时竞价生态系统中的重复拍卖，该框架利用点过程进行建模。该框架的灵活性允许各种拍卖场景，包括为玩家提供的信息配置，确定拍卖获胜者以及量化每次拍卖所获得的效用。我们提出了有关如何将该过程的形式化近似为泊松 - 多平台广告市场中使用非 IC 拍卖的预算管理
本文提出了一种针对在线广告买卖市场的方法，以最大化广告主的总实用效益且满足预算限制，解决预算限制下不确定的、可能存在证明问题的一组拍卖中的投标最优策略问题，并对在线出价的情况进行了调查，算法在完全信息情况下的拍卖后悔为 $O (T^{3/4 - 机器人群体中基于领域约束的联盟形成的可行性研究
通过模拟，本文比较了 3 种 auction 和 hedonic 游戏算法应用于同构和异构机器人集合的效果，探讨了 coalition formation algorithm 在大型机器人集合中分配任务的挑战和转化路径。
- 无需出价，无悔选择：基于成对反馈的数字商品与数据竞拍机制
本文提出了一种使用配对比较的机制设计，该机制设计针对变量质量的定制商品，在任何具有定制商品的场景中具有广泛适用性，并在多标签毒性注释数据上进行了实验。
- 重复关键字拍卖中人性化策略的推理
本文提出在不完全信息的背景下采用自然策略解决在线广告关键字拍卖竞价策略博弈问题。文中提出一定量的自然策略逻辑，用于展示竞价拍卖的对策建模并证明相关属性。同时，对比了有与无记忆策略的博弈逻辑优劣及其可区分性、表达能力和模型检查复杂度。
- WWW遗憾最小化代理人之间的拍卖
本文研究一种情景，软件代理机器人实施后悔最小算法，代表他们的用户进行重复拍卖。研究一价和二价拍卖及其广义版本。使用理论分析和模拟，结果表明在二价拍卖中，玩家有激励向其自己的学习代理机器人提供不真实的估值，而在一价拍卖中，对于所有玩家真实报告 - 自动竞标世界中的有效拍卖
本文针对在线广告中的自动竞价进行了研究，提出了一种拥有加速法的拍卖家族，以改善竞价市场中的福利和收入。实证研究结果表明，适当选择加速法的权重可以改善市场福利和收入。
- 重复拍卖中无悔竞标算法的收敛分析
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。
- 估计近似激励兼容性
本文探讨在现实生活中的许多售卖、购买、匹配以及投票机制并不完全契合于激励兼容这一原则，提出了基于样本的技术来估算机制偏离激励兼容的程度，主要应用于单项商品拍卖、组合式先价拍卖以及各种其他拍卖方式，并且测算估算代理人在给定价值分布时通过误报自 - 使用交叉学习的上下文策略带
本研究提出了一种解决上下文相关性及跨上下文学习问题的算法，可在拍卖等有战略设置中实现更高性能的结果。
- 有限未知估值的动态定价
本文提出了针对动态定价情况下买家分组的拍卖模型，通过对分布无关和分布相关情况进行分析，得到了买家估价分布的上下界，提出了一种上界近似算法，并给出了其退化情况的解法。
- 基于神经网络的自动化机制设计
本文介绍的是一个名为 MenuNet 的神经网络框架，它可以自动化地设计出最优拍卖机制，且在实验中得到的机制都是 incentive-compatible 的，能够在多项收入最优设计中应用，并经过理论证明的机制是最优的。
- 不知道自己价值的情况下学习投标
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， - 竞拍市场中的乘法配速均衡
该研究介绍了一种基于竞拍市场的平滑过程，使用 pacing multipliers 和 pacing equilibrium 理念，通过混合整数规划 (Mixed-integer programming, MIP) 找到优化平衡的策略，以达 - 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 - 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。
- WWW个性化储备价格指南
本研究探讨了单品拍卖中设置和测试保留价值的问题，并比较了延迟版本和迫切版本之间的性能差异，发现即使在相关投标的情况下，两种情况的总收入总是相差不超过两倍，但迫切拍卖在独立或对称投标人时总是优于延迟拍卖。
- 预言书记
本文介绍一种自然结合了 prophet inequality 和 secretary problem 的问题 ——Prophet Secretary，对于一些类似拍卖的场景，研究优化一个不确定情况下的分配过程中停止规则空间内的目标函数。发现 - 大型博弈中的混乱代价
本文开发了一个框架，为计算机科学应用中涉及到的包含多个参与者的博弈论模型提供了红利保障，以减小其混沌的程度，实现了对多个经典模型的实例化，包括 “同时出价单项竞拍”、“贪婪组合式拍卖” 和 “路由博弈”，并鉴定了在什么情况下多方博弈的 PO