A Reinforcement Learning Approach in Multi-Phase Second-Price Auction Design
多阶段第二价格拍卖设计中的强化学习方法
机构 * Institute for Data, Systems, and Society（数据、系统与社会研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Booth School of Business（博世商学院） ； The University of Chicago（芝加哥大学） ； Department of Industrial Engineering and Management Sciences（工业工程与管理科学系） ； Northwestern University（西北大学） ； Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Yale University（耶鲁大学） ； Department of EECS, Department of Statistics（电子工程与计算机科学系、统计学系） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 本文提出CLUB算法，通过缓冲期和LSVI-UCB扩展，解决多阶段拍卖中保留价优化的三个挑战，实现不同噪声条件下收入遗憾的最优控制。
