Simple Mechanisms for Profit Maximization in Multi-item Auctions
我们研究了一个经典的贝叶斯机制设计问题，卖方是多个项目销售给多个买家。我们考虑的情况下，卖方有成本生产的项目，这些成本是私人信息的卖方。卖方如何设计一个机制来最大化她的利润？两个研究得很好的问题，收入最大化的多项目拍卖和信号在广告拍卖，是我们的问题的特殊情况。我们发现，存在一个简单的机制，其利润至少是$\frac{1}{44}$的最优利润多个买家矩阵秩估值函数。当只有一个买家时，对于一般约束-可加估值，近似因子为$11$;对于可加估值，近似因子为$6$。即使卖方的成本在不同商品之间是相关的，我们的结果也是成立的。我们引入了一类新的机制，称为销售机制。对于单一买方的情况下，这些机制是很简单的：有两个阶段。对于每个项目$j$，我们创建一个单独的许可证，允许买方在第二阶段购买该项目。在第一阶段，我们出售许可证，但不透露任何有关成本的信息。在第二阶段中，卖方披露所有费用，并且如果买方在第一阶段中购买了物品$j$的许可证，则买方可以通过支付物品价格来购买物品$j$。我们发现，无论是单独出售的许可证或作为一个大捆绑足以实现常数因子近似的最优利润（6添加剂，和11约束添加剂）。对于多个买家，我们出售的许可证顺序，并获得常数因子近似。我们的证明是通过构建一个基准的最佳利润相结合的新的双重解决方案与现有的事前放松技术。
2020-04-16 cs.GT
Diversification in the Internet Economy:The Role of For-Profit Mediators
我们调查的市场力量，将导致出现新的球员在赞助搜索市场。我们报告了3倍的多样化发起的赞助搜索市场的两个固有特征，即能力限制和当前机制的合谋脆弱性。在第一种情况下，我们提出了一个比较研究的两个模型的动机容量限制-一个额外的能力是由营利性代理商，谁竞争的插槽在原来的拍卖，吸引流量，并运行自己的子拍卖，和其他的，其中的额外容量是由拍卖人自己提供的，基本上作为一个调解人，并运行一个单一的组合拍卖。本研究是由我们在\cite{SRGR07}发起的，在那里研究了基于中介的模型。在目前的工作中，我们研究了基于拍卖的模型，并表明，这种模式似乎不如基于中介的模型在收入或效率保证方面，由于增加了容量。在第二种情况下，我们发起了一个博弈论的研究，目前赞助搜索拍卖，涉及激励驱动的调解人利用这些机制是不抗合谋的事实。特别是，我们表明，广告商可以提高他们的回报，通过使用的调解人的服务相比，直接参与拍卖，调解人也可以获得金钱上的好处，而不违反激励约束的广告商谁不使用其服务。我们还指出，拍卖人不能做很多通过机制设计，以避免这种营利性的调解，而不损失严重的收入，因此，调解人很可能会占上风。
2007-11-02 cs.GT
Prior-free Auctions for Budgeted Agents
我们认为优先级自由拍卖收入和福利最大化时，代理人有一个共同的预算。我们考虑的抽象环境是有一个向下封闭的和对称的可行性约束的代理服务的概率。这些环境包括位置拍卖，其中具有降低的点击率的位置被拍卖给广告商。我们将Hartline和Yan（2011）的无嫉妒基准推广和表征到有预算的环境中，并表征福利和收入的最佳无嫉妒结果。我们给出了近似这些基准的无先验机制。在我们的机制的一个组成部分是一个成交拍卖的位置拍卖环境。该拍卖是Dobzinski et al.（2008）的多单位成交拍卖的推广，也是Goel et al.（2012）的多面体成交拍卖的特例。对于福利最大化，我们表明，这种成交拍卖是一个很好的近似的嫉妒无最优福利的位置拍卖环境。对于利润最大化，我们推广了Fiat等人（2002）的随机抽样利润提取拍卖，用于数字商品，以给出对称下闭环境中无嫉妒最优收入的10.0近似值。即使没有预算，利润最大化问题也很有趣，我们的机制是一个7.5近似，改进了Ha和Hartline（2012）的30.4界限。
2012-12-23 cs.GT
Auctions: a new method for selling bbjects with bimodal density functions
针对估值呈双峰密度函数的物品，提出Draw拍卖机制，能实现真实出价的贝叶斯纳什均衡，收益优于第二价格拍卖、接近最优Myerson拍卖且更易实现。
2024-02-07 cs.GT
Just-in-Time Resale in an Ahead-of-Time Auction for Faster Execution
Flashbots；Offchain Labs；Entropy Advisors
本文研究了Kairos采纳后Arbitrum的Timeboost机制，发现提前拍卖的竞争显著下降，Arbitrum捕获的价值份额减小，且付费投标仅占最高投标的14.8%。
2026-08-11 cs.GT
Competitive Auctions for Markets with Positive Externalities
在数字商品拍卖中，拍卖师向一组潜在买家出售无限量供应的物品，目标是设计真实的拍卖以使拍卖师的总利润最大化。从观察的动机，该项目的买家的价值可以通过社交网络相互连接，我们研究了数字商品拍卖与买家之间的正外部性。这定义了一个多参数拍卖设计问题，其中每个买家的私人估价是其他获胜买家的函数。本文的主要贡献是一个真实的竞争机制，次可加估值。我们的竞争结果是相对于一个新的解决方案基准$\mathcal{F}^{(3)}$ ;另一方面，我们显示了一个令人惊讶的不可能的结果，如果比较基准$\mathcal{F}^{(2)}$，后者已被成功地用于数字商品拍卖没有外延\cite{Goldberg2006}。我们从$\mathcal{F}^{(2)}$到$\mathcal{F}^{(3)}$的结果可以被认为是以外部性为代价的最优利润的损失。
2011-07-26 cs.GT
Shill-Proof Auctions
MIT（麻省理工学院）；Harvard Business School, Harvard University（哈佛商学院，哈佛大学）；a16z crypto（a16z 加密）；Columbia University（哥伦比亚大学）
本文研究了防欺诈拍卖机制，证明了带有保留价的荷兰拍卖是唯一强防欺诈且收益最优的拍卖形式。
2025-12-31 cs.GT econ.TH
Generalization Guarantees for Multi-item Profit Maximization: Pricing, Auctions, and Randomized Mechanisms
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Optimized Markets, Inc.（优化市场公司）；Strategic Machine, Inc.（战略机器公司）；Strategy Robot, Inc.（战略机器人公司）；Stanford University（斯坦福大学）
本文针对仅能获取买家估值样本的多物品利润最大化场景，利用利润关于机制参数分段线性的结构，证明了多类机制的泛化样本复杂度新界，部分结果优于现有最优保证。
2023-05-06 cs.GT cs.LG
Auctions with Contract Design
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）；Huawei Taylor Lab（华为泰勒实验室）；Huawei Ads（华为广告）
研究含合同设计的拍卖模型，投标人质量投资存在道德风险。通过设计转移规则激励其高投入，考虑二价和一价拍卖，证明有对称贝叶斯纳什均衡，得出最优奖励因子，表明合同使用能提高拍卖人收益，且与拍卖规则无关。
2026-07-16 cs.GT
A Multi-Dimensional Fairness Combinatorial Double-Sided Auction Model in Cloud Environment
在云投资市场中，消费者正在寻找最低的成本和理想的公平性，而提供商正在寻找实现最高利润和回报的策略。现有的云环境下基于拍卖的资源分配模型大多只考虑整体利润的增长，而忽略了每个参与者的利润或贫富参与者之间的差异。提出了一种多维公平组合双向拍卖模型，该模型在收益和参与者之间的公平性之间取得了平衡。我们解决了赢家确定问题（WDP），通过整数规划，它结合了公平性属性的基础上，参与者的历史存储在一个存储库。我们的评估结果表明，该模型增加了参与者参加下一轮拍卖的意愿。此外，资源利用的平均百分比也有所增加。
2016-09-21 cs.DC cs.GT
A single-item continuous double auction game
引入了一个买卖双方数量无限的双边拍卖博弈。所有的卖家都想买一个单位的商品，所有的买家都想买一个单位的商品。每一个卖方和买方都有一个对货物的私人估价。估值的分布定义了供给函数和需求函数。一个单位的货物被拍卖。在连续的、离散的时间实例中，随机选择一个玩家进行出价（买方）或要价（卖方）。当最大出价大于最小要价时，交易发生，拍卖结束。玩家必须在拍卖开始前选择他们的出价或要价的值，并在被选中时使用此值。假设供给和需求函数是已知的，预期利润作为战略的功能，以及预期的交易价格。证明了对于线性供求函数，最多存在一个贝叶斯纳什均衡。竞争行为不是博弈的均衡。对于线性供求函数，对于贝叶斯纳什均衡和参与者竞争的市场，卖方和买方的期望利润之和是相同的。与ZI-C交易者模型和$k$ -双向拍卖的连接。
2012-10-19 cs.GT
Capacity constraints and the inevitability of mediators in adword auctions
赞助搜索广告框架中的一个自然约束来自于以下事实：存在对可用槽的数量的限制，特别是对于流行关键字，并且因此，大量广告商被排除在外。我们研究了这种容量限制引发的广告市场多样化的出现，在这个意义上，新的市场机制，以及新的营利性代理可能会出现打击或从广告空间库存短缺所创造的机会中获利。我们提出了一个模型，其中额外的容量是由营利性代理商（或调解员），谁在原来的拍卖竞争插槽，吸引流量，并运行自己的子拍卖。中介体提供的额外能力的质量由其{ \it适应度}因子来衡量。当基于中介的模型由谷歌和雅虎目前使用的机制操作时，我们计算所有不同方在{ \it对称纳什均衡}（SNE）的收入和收益，然后将这些数字与在相同机制的相应SNE处获得的那些数字进行比较，但是在拍卖中不涉及任何中介。这样的计算使我们能够确定额外容量的价值。我们的研究结果表明，拍卖商的收入，以及社会价值（即效率），总是增加时，调解人的参与;此外，甚至{ \em所有}投标人的收益将增加，如果调解人有足够高的适应度。因此，我们的分析表明，在互联网经济中存在着巨大的多元化机会，我们应该期待它继续发展更丰富的结构，为不同类型的代理人和机制提供共存的空间。
2007-09-03 cs.GT
Welfare Maximization with Deferred Acceptance Auctions in Reallocation Problems
我们使用Milgrom和Segal的延迟接受拍卖框架为资源重新分配问题设计了近似的弱组策略证明机制：采购拍卖设置中的无线电频谱和网络带宽重新分配问题和销售拍卖设置中的集合覆盖约束的成本最小化问题。我们的延迟接受拍卖是来自简单的贪心算法的基本优化问题，并保证近似最优的社会福利（成本）的代理人保留他们的权利（合同）。在重新分配问题中，我们设计了采购拍卖来购买代理的广播/访问权，以释放一些资源，这样未购买的权利仍然可以行使剩余的资源。在成本最小化问题中，我们设计了一个出售拍卖出售提前终止权与现有的合同，使一些最小的约束仍然满足剩余的合同代理。在这些问题中，当“被分配的”代理人进行交易、交换权利和支付时，客观和可行性约束是在“被拒绝的”代理人身上。
2015-09-20 cs.GT
A dynamic auction for multilateral collaboration
针对可转移效用下智能体的多边合作，提出一种动态拍卖，在原始合同为总互补品时求得稳定结果。
2024-11-10 cs.GT econ.TH
Bid Optimization in Broad-Match Ad auctions
赞助搜索中的广告拍卖支持“广泛匹配”，允许广告客户瞄准大量查询，同时只对有限的数量进行出价。在为广告商提供更多表现力的同时，此功能使优化出价以最大化其回报具有挑战性：选择对查询进行出价作为广泛匹配，因为它提供高利润，而对相关查询的一次出价可能产生低利润甚至负利润。我们抽象和研究的{ \em出价优化问题}，这是确定一个广告客户的关键字的子集上的出价（可能使用广泛的匹配），使她的利润最大化的复杂性。在查询语言模型中，当广告商被允许对所有的查询作为广泛的匹配出价时，我们提出了一个基于线性规划（LP）的多项式时间算法，以获得最佳的利润。在广告商只能对关键词出价的模型中，一个子集的关键字作为一个确切的或广泛的匹配，我们表明，这个问题是不可近似的任何合理的近似因子，除非P=NP。为了处理这个困难的结果，当最佳利润显着超过成本时，我们提出了一个常数因子近似。该算法是基于舍入的自然LP制定的问题。最后，我们研究了预算的问题的变体，并表明，在查询语言模型中，可以找到两个预算约束的广告活动在多项式时间，实现最优的投标策略。我们的研究结果是第一个解决出价优化下的广泛匹配功能，这是常见的广告拍卖。
2009-01-23 cs.DS cs.GT
Simulation-Based Game Theoretic Analysis of Keyword Auctions with Low-Dimensional Bidding Strategies
本文以关键字拍卖为研究对象，以不完全信息的一次性博弈为模型，对关键字拍卖的一系列机制设计问题进行了仿真分析。我们的第一个问题解决的程度，激励相容性失败的广义第二价格（普惠制）拍卖。我们的研究结果表明，真诚的投标在普惠制拍卖是一个惊人的穷人的战略和穷人的预测均衡结果。接下来，我们证明了收入排名机制是福利最优的，证实了过去的结果。最后，我们分析了利润作为拍卖机制在一系列可供选择的设置下的函数。当价值和质量分数呈强正相关时，我们的结论与Lahaie和Pennock [2007]的结论一致：在这种情况下，按出价排名规则显然更优越。然而，我们的分歧在于，几乎不重视质量分数的拍卖几乎普遍主导了纯收入排名计划。
2012-05-09 cs.GT
Auctioning Future Services in Edge Networks with Moving Vehicles: N-Step Look-Ahead Contracts for Sustainable Resource Provision
针对边缘车载网络中移动车辆导致的资源需求不确定性和实时拍卖延迟问题，提出基于LSTM预测和N步前瞻合同的拍卖框架，在规划期生成合同，实时执行，提升时间效率、能源使用和社会福利。
2025-10-06 cs.GT cs.SY eess.SY
Servers Placement Scheme Based on All-pay Auction Framework in Mobile Edge Computing
针对移动边缘计算中服务器部署收益优化问题，提出基于全支付拍卖框架的服务器部署方案，实验得出服务器用户比约25%时服务提供商利润最大。
2024-04-15 cs.GT
Profitable Bayesian implementation in one-shot mechanism settings
在机制设计理论中，设计者希望实现一个期望的社会选择函数，该函数为所有代理类型的每个可能简档指定她最喜欢的结果。传统上，设计者可能处于一种两难的境地，即使她对一些低利润的结果不满意，她也必须宣布，因为她必须服从自己设计的机制。在本文中，我们调查的情况下，设计师可以诱导每个代理调整他的类型在一个一次性的机制。我们提出，对于一个有利可图的贝叶斯可实现的社会选择函数，设计者可以摆脱上述困境，通过花费最优调整成本，并获得更高的利润。最后，我们构造了一个例子来说明设计者可以突破传统的最优拍卖模型中她所能获得的最大期望利润的限制。
2019-06-01 cs.GT
Bundling Customers: How to Exploit Trust Among Customers to Maximize Seller Profit
我们考虑将相同的数字商品拍卖给客户，客户的估值独立于已知的分布。迈尔森的经典结果确定了最大化卖方预期利润的真实机制。假设在小组客户可以了解对方的估值，我们展示了如何迈尔森的结果可以得到改善，以产生更高的回报，卖方使用的机制，提供客户群购买捆绑的项目。
2012-04-04 cs.GT
Decentralized LLM Workflows via Sequential Auctions
Google DeepMind（谷歌DeepMind）；Google Research（谷歌研究）；University of Waterloo（滑铁卢大学）
该研究提出基于序贯拍卖的去中心化LLM工作流框架，针对不完全竞争场景，通过四种出价算法在三类拍卖协议中验证，可维持智能体利润率并保障高任务成功率。
2026-10-16 cs.AI cs.GT cs.MA
Shill Bidding Prevention in Decentralized Auctions Using Smart Contracts
University of Salento（萨莱诺大学）；Brunel University of London（伦敦布鲁内尔大学）；National School of Artificial Intelligence (ENSIA)（国立人工智能学院）
本文提出利用区块链智能合约的动态惩罚机制，通过评估九种不同竞价行为的Bid Shill Score，防止拍卖欺诈，同时保持交易成本和响应时间在可控范围内。
2025-05-30 cs.CR cs.GT cs.SE
Non-Cash Auction for Spectrum Trading in Cognitive Radio Networks: A Contract Theoretical Model with Joint Adverse Selection and Moral Hazard
在认知无线电网络中，频谱交易是次用户实现动态频谱接入并为主用户带来经济效益的有效途径。现有的方法要求SU全额付款，这阻止了许多潜在的“买家”，从而限制了PU的预期收入。为了更好地提高用户在CRN中的频谱交易收入，我们引入了一个融资合同，它类似于一个密封的非现金拍卖，允许SU进行融资。与CRN之前的机制设计不同，融资合同允许SU在合同签订时只支付总金额的一部分，即首付款。然后，在频谱被释放和使用之后，SU从使用频谱产生的收入中支付剩余的付款，称为分期付款。融资合同的执行方式和密封非现金拍卖的运作方式类似。因此，契约理论在这里作为数学框架来解决非现金拍卖问题，并形成互惠互利的关系，PU和SU。由于公用事业单位可能不完全了解公用事业单位的财务状况，也不完全了解公用事业单位的创收能力，因此在这两种情况下分别出现了逆向选择和道德风险问题。因此，本文考虑了一个联合逆向选择和道德风险模型。特别是，我们提出了三种情况下，逆向选择和道德风险中的一个或两个存在于交易过程中。此外，本文还提供了离散模型和连续模型。通过大量的模拟，我们表明，逆向选择和道德风险的情况下，作为一般情况下，这两个问题都存在的上限和下限。
2017-09-25 cs.GT cs.NI
Contracts under Moral Hazard and Adverse Selection
在经典的委托代理问题中，委托人必须设计一个合同来激励代理人代表委托人执行一项行动。我们研究经典的委托代理问题的设置，代理人可以是几种类型之一（影响他们可能采取的行动的结果）。这结合了契约理论中的“道德风险”现象（关于行为的不完全信息）和“逆向选择”现象（关于类型的不完全信息）。我们通过计算透镜来研究这个问题。我们表明，在这种情况下，APX很难计算利润最大化的单一合同或利润最大化的合同菜单（而不是在没有类型的情况下，人们可以有效地计算最优合同）。然后，我们表明，最好的线性合同的性能尺度特别好的类型的数量：如果代理有$n$可用的行动和$T$可能的类型，最好的线性合同实现了$O(n\log T)$近似的最佳可能的利润。最后，我们应用我们的框架来证明严格的最坏情况下的近似边界之间的各种基准机制的主要。
2020-10-14 cs.GT
Optimal Competitive Auctions
我们研究了无限量出售相同物品的真实拍卖的设计（例如，数字商品）到n个单位需求买家。这个经典问题从利润最大化拍卖设计文献中脱颖而出，因为它不需要对买家的估价进行概率假设，并采用竞争分析的框架。我们的目标是优化拍卖的最坏情况下的性能，通过给定的基准和拍卖产生的收入之间的比率来衡量。我们建立了一个充分必要条件，所有单调基准的竞争比的特点。该特征确定了最坏情况下的分布情况，并揭示了竞争分析中的竞争比和基准之间的内在关系。与表征在手，我们表现出最优的竞争性拍卖两个自然的基准。研究最多的基准测试$\mathcal{F}^{(2)}(\cdot)$衡量了至少有两个买家获胜的无嫉妒的最佳收入。Goldberg等人。[13]显示了每个购买者数量n的竞争比的下界序列。他们强调所有这些界限都是严格的。我们表明，最优竞争性拍卖符合这些界限。因此，我们证实了猜想，并解决了一个中心开放的问题，在设计的数字商品拍卖。作为另一个应用程序，我们研究了另一个具有经济意义的基准，它衡量了所有有限供应的Vickrey拍卖的最佳收入。我们确定的最佳竞争比是$(\frac{n}{n-1})^{n-1}-1$为每个数量的买家n，即$e-1$作为$n$接近无穷大。
2014-01-05 cs.GT
Objective Variables for Probabilistic Revenue Maximization in Second-Price Auctions with Reserve
Columbia University（哥伦比亚大学）
许多在线公司在第二价格拍卖中出售广告空间。在本文中，我们开发了一种概率方法来学习一个有利可图的策略，以设置保留价。我们使用历史拍卖数据与功能，以适应最佳保留价的预测。这个问题是微妙的-拍卖的结构是这样的，保留价定得太高比保留价定得太低更糟糕。为了解决这个问题，我们开发了目标变量，一个新的框架相结合的概率建模与最优决策。客观变量是“幻觉观测”，它将收入最大化任务转化为正则化的极大似然估计问题，我们用期望最大化算法解决这个问题。该框架允许各种预测机制来设定保留价。作为例子，我们研究了目标变量方法与回归，核化回归，和神经网络的模拟和真实数据。我们的方法在可扩展性和利润方面都优于以前的方法。
2015-06-24 cs.AI cs.GT cs.LG
Profit Sharing Contracts between Content and Service Providers for Enhanced Network Quality
互联网服务提供商（ISP）长期以来一直要求内容提供方（CP）分享他们的利润，用于网络基础设施的投资。在本文中，我们研究了一个CP与多个ISP之间的利润分享合同。每个ISP都致力于通过更高的投资努力来提高最终用户的服务质量（QoS）。CP同意分享由于对其内容的更高需求而产生的利润。我们首先模型的CP和ISP之间的非合作互动作为一个两阶段的Stackelberg游戏。CP是决定其利润的哪一部分将与ISP分享的领导者。然后，每个ISP同时决定提高网络质量的努力（投资）量。在这种情况下，CP无法观察ISP的单独努力，这对CP决定如何与每个ISP分享利润构成了挑战。因此，我们也研究了一个合作的情况下，CP只决定它给ISP的总份额，每个ISP之间合作分享利润。我们通过建立一个基于纳什讨价还价的模型来研究ISP之间的这种合作的效果。我们表明，这种合作提高了ISP的总工作量和CP的回报。
2021-11-02 cs.GT cs.NI
Profit Incentive In A Secondary Spectrum Market: A Contract Design Approach
在本文中，我们制定了一个合同设计的问题，一个主要的许可证持有人希望从其多余的频谱容量出售给潜在的二级用户/买家的利润。它需要确定如何对多余频谱进行最佳定价，以使其利润最大化，因为知道这种多余容量本质上是随机的，不具有排他性，并且不能向买方提供确定性的服务保证。同时，购买者属于不同的{ \em类型}，其特征在于不同的沟通需求、对渠道不确定性的容忍度等等，这些都是购买者的隐私信息。然后，许可证持有人必须设法设计不同的合同，以满足不同类型的买家，以最大限度地提高其利润。我们解决这个问题，通过采用作为参考的传统频谱市场，买方可以购买独家访问与固定/确定性的保证。我们充分表征的情况下，有一个单一的买家类型的最佳解决方案，当多种类型的买家共享相同的，已知的渠道条件作为主要用户活动的结果。在最一般的情况下，我们构建了一个算法，生成一组合同的计算效率的方式，并表明，这一套是最佳的买方类型时，满足单调性条件。
2012-07-27 cs.CE cs.GT
Regret Minimization for Piecewise Linear Rewards: Contracts, Auctions, and Beyond
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
研究在相关模型参数未知且由概率分布确定时，如何优化未知随机分段线性奖励函数。提出通用在线学习框架，设计算法达\(\widetilde{O}(\sqrt{nT})\)遗憾值，解决了微观经济学习文献中的两个开放问题。
2026-07-21 cs.GT cs.LG
A Real-time Group Auction System for Efficient Allocation of Cloud Internet Applications
越来越多的基于云的互联网应用需要高效的资源和成本管理。提出了一种面向云实例市场的实时的【形】群组拍卖系统。该系统是基于组合双向拍卖设计的，其适用性和有效性是根据拍卖参与者的资源效率和货币收益来评估的（例如，云用户和提供商）。拟议的拍卖系统帮助他们决定何时以及如何将资源分配给用户。此外，我们提出了一个分布式算法，使用一个组形成游戏，确定哪些用户和供应商将交易资源，他们的合作决定。为了解决资源分配问题，将效用优化问题转化为一个二进制整数规划问题，并采用具有二次时间复杂度的启发式算法求解。在比较研究中，所提出的具有合作的实时的【形】组拍卖系统在资源效率方面优于单个拍卖（例如，用户的请求接受率和提供商的资源利用率）和货币收益（例如，用户的平均支付和提供商的总利润）。
2013-04-02 cs.GT cs.NI
A Pareto-metaheuristic for a bi-objective winner determination problem in a combinatorial reverse auction
University of Bremen（不来梅大学）
运输合同组合采购拍卖的双目标中标者确定问题（2 WDP-SC）的特征在于一个捆绑投标集合B，其中B中的每个捆绑投标b由投标承运人c_b、投标价格p_b和运输合同集合tau_b组成，所述运输合同集合tau_b是投标运输合同集合T的子集。此外，给出了运输质量q_{t,c_b}，当运输合同t由承运人c_b执行时，期望实现该运输质量。拍卖师的任务是找到一组X中标（X子集B），使得每个运输合同至少是一个中标的一部分，总采购成本最小化，总运输质量最大化。本文提出了一种元启发式方法的2 WDP-SC集成贪婪随机自适应搜索过程与两阶段的候选组件选择过程，大邻域搜索，自适应参数设置，以找到一个有竞争力的一组非支配的解决方案。启发式优于所有现有的方法。对于七个小的基准测试实例，启发式是唯一的方法，找到所有帕累托最优的解决方案。对于30个大型实例中的28个，现有的方法都不能计算出主导所提出的启发式算法找到的解决方案的解决方案。
2013-04-22 cs.AI cs.GT math.OC
The Simple Economics of Approximately Optimal Auctions
利润通过边际收益最大化而最优化的直觉是微观经济学的指导原则。在具有线性效用和一维偏好的代理人的经典拍卖理论中，Bulow和Roberts（1989）表明，Myerson（1981）的最优拍卖实际上是优化边际收益。特别是迈尔森的虚拟价值，正是一个适当的收入曲线的衍生物。本文研究了多智能体多维非线性偏好环境下的机制设计问题。了解这些环境下的好拍卖被认为是贝叶斯最优机制设计的主要挑战。在这些环境中，最大化边际收益可能不是最优的，有时没有直接的方法来实现边际收益最大化。我们的贡献有三个方面：我们的特点的设置，边际收入最大化是最佳的（通过确定一个重要的条件，我们称之为收入线性），我们给出了简单的程序，实现边际收入最大化的一般，我们表明，边际收入最大化是近似最优的。我们的近似因子在一个量化环境离理想（边际收入最大化是最优的）有多远的术语中平滑地下降。由于边际收益机制是最佳的单维代理，我们的推广立即近似扩展了许多单维代理的结果。贝叶斯算法机制设计中最大的开放问题之一是开发在代理类型空间的大小上不具有蛮力的方法。我们的方法确定了一个子问题，例如，对于具有从产品分布中提取的值的单位需求代理，启用在维度上为多项式的近似机制。
2014-06-05 cs.GT
Welfare and Profit Maximization with Production Costs
组合拍卖是市场机制设计中的一个核心问题：为具有复杂偏好的买家定价和分配商品，以最大化某些期望目标（例如，社会福利、收入或利润）。在有限供应的情况下（每件商品一份），以及在数字商品的情况下（卖方可以免费生产额外的副本），这个问题已经得到了很好的研究。然而，在资源的情况下-石油，劳动力，计算周期等-这两种抽象都不是正确的：可以找到这些资源的额外供应，但随着资源的耗尽，难度（边际成本）越来越大。在这项工作中，我们开始研究的算法机制设计问题的边际成本递增的组合定价。我们的目标是出售这些商品给买家未知的和任意的组合估值函数，以最大限度地提高社会福利，或卖方的利润，特别是我们专注于设置\emph{posted item prices}与买家到达网上。我们给出的算法，实现{ \em常数因子}近似的一类自然成本函数-线性，低次多项式，对数-并给出对数近似更一般的边际成本函数（随着必要的附加损失）。我们表明，这些界限基本上是最好的可能，这些设置。
2011-10-22 cs.GT
Peer-to-Peer Energy Trading in a Microgrid Leveraged by Smart Contracts
目前的电力网络最初并不是为高度集成可变发电技术而设计的。由于化石燃料的燃烧、长距离输电以及电力到电网的分配，它们遭受重大损失。最近，\emph{prosumers}，无论是消费者还是生产者，都越来越有能力投资于家用太阳能系统。生产者可以在其社区内进行贸易，以更好地管理其需求和供应，并提供社会和经济利益。在本文中，我们探讨了使用区块链技术和拍卖机制来促进微电网内的自主对等能源交易。我们设计了两个框架，利用以太坊中的智能合约功能，分别采用连续双向拍卖和统一价格双边拍卖机制。我们通过进行A/B测试来验证我们的设计，以比较不同框架在真实数据集上的性能。这两个框架的主要特点和几个成本分析比较。我们的研究结果表明，集成区块链技术和基于代理的系统的P2P交易平台有望补充当前的集中式能源网。我们还确定了一些限制，替代解决方案，以及未来工作的方向。
2021-12-07 cs.GT cs.MA
The Bidding Games: Reinforcement Learning for MEV Extraction on Polygon Blockchain
Independent Researcher（独立研究者）；Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院）；Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃科学与技术研究所）；HSE University（俄罗斯伏尔加格勒国立高等经济大学）
本文针对Polygon Atlas拍卖中MEV提取的策略难题，提出强化学习框架，构建匹配拍卖特性的模拟环境与PPO竞拍代理，实证显示其利润表现优于静态策略与历史市场领导者。
2026-08-21 cs.AI cs.DC cs.GT
How to sell a service with uncertain outcomes
针对机器学习训练服务等场景，提出一种两阶段支付合同机制，卖方承诺行动，买方根据结果决定是否接受，并证明该机制在利润最大化中的必要性，给出近似算法和单参数情形下的最优合同。
2026-06-25 cs.GT
True-MCSA: A Framework for Truthful Double Multi-Channel Spectrum Auctions
我们设计了一个真实的双多通道频谱拍卖框架，每个卖方（或买方）可以出售（或购买）多个频谱通道，根据他们的个人需求。开放的、基于市场的频谱交易促使现有频谱所有者（作为卖方）将其选择的空闲频谱信道出租给迫切需要频谱的新频谱用户（作为买方）。最重要的要求是如何使拍卖经济稳健（特别是真实），同时使频谱重用，以提高频谱利用率。此外，在实践中，卖方和买方都需要同时交易多个渠道，同时保证各自的盈利能力。不幸的是，现有的设计都不能同时满足所有这些要求。我们解决这些要求，提出真正的MCSA，一个框架，真正的双多通道频谱拍卖。True-MCSA将任何可重用性驱动的频谱分配算法作为输入，引入新的虚拟买方组（VBG）分裂和投标算法，并应用获胜者确定和定价机制来实现真实性和其他经济属性，同时提高频谱利用率并成功处理来自买方和卖方的多信道请求。研究结果表明，在不同的实验设置下，拍卖效率受经济因素的影响，效率下降幅度在30%以内。此外，实验结果表明，我们可以提高拍卖效率，通过选择一个合适的出价算法和使用一个基本出价。True-MCSA在实现频谱重用以提高多信道情况下的拍卖效率方面做出了重要贡献。
2012-08-02 cs.GT cs.NI
Multi-keyword multi-click advertisement option contracts for sponsored search
在赞助搜索中，广告（缩写为ad）位通常由搜索引擎通过广告商对关键词进行竞价的拍卖机制出售给广告商。理论上，拍卖机制具有许多理想的经济性质。然而，关键词拍卖有许多局限性，包括：广告客户支付价格的不确定性;搜索引擎收入的波动性;以及广告客户和搜索引擎之间的忠诚度较低。在本文中，我们提出了一个特殊的广告选项来缓解这些问题。在我们的建议中，广告客户可以通过支付预付费（称为期权价格）提前从搜索引擎购买期权。然后，他有权利，但没有义务，在指定的时间段内以固定的每次点击成本（CPC）为指定的点击次数在预先指定的关键字集合中购买。建议的期权与金融中的一种特殊的奇异期权密切相关，该期权包含多个基础资产（多关键字），并且也是多个可执行的（多次点击）。这种新颖的结构具有许多好处：广告商可以减少广告中的不确定性;搜索引擎可以提高广告商的忠诚度以及随着时间的推移获得稳定且增加的预期收入。由于建议的广告选项可以与现有的关键字拍卖一起实施，因此必须设置选项价格和相应的固定CPC，以便在两个市场之间没有套利。期权定价方法进行了讨论，我们的实验结果验证了发展。与关键字拍卖相比，搜索引擎可以通过出售广告选项来增加预期收入。
2015-12-09 cs.GT cs.IR
Continuous Double Auction Mechanism and Bidding Strategies in Cloud Computing Markets
云计算已经成为一种新兴的模式，其旨在允许客户利用由云服务提供商（CSP）托管的计算资源。越来越多的消费者一方面依赖于CSP提供计算和存储服务，另一方面CSP试图以优惠的条件吸引消费者。在竞争如此激烈的云计算市场中，定价政策对市场效率至关重要。虽然CSP通常会公布其价格并根据用户消耗的资源量向用户收费，但拍卖机制很少应用。事实上，一个可行的拍卖机制是最有效的资源配置方法，特别是双向拍卖更有效率和灵活性，因为它使买方和卖方可以同时出价和出价。本文提出了一种基于云的电子拍卖平台，并在此平台上设计了一种云连续双向拍卖（CDA）机制来匹配订单，促进交易。定义了一些评价标准来分析市场和策略的有效性。此外，竞价策略的选择对于每个参与者实现自身收益最大化起着非常重要的作用，因此我们提出了一种新的云CDA竞价策略BH-策略，这是一种两阶段博弈竞价策略。最后设计了三个仿真场景，比较了BH策略与其他主要竞价策略的性能，证明了BH策略在剩余、成功交易和市场效率方面具有更好的性能。此外，我们讨论了我们的云CDA机制是可行的云计算资源分配。
2013-07-23 cs.DC cs.GT
Foundations of Platform-Assisted Auctions
本文提出平台辅助拍卖的新模型，研究在无需许可环境中实现买家、卖家、平台及联盟诚实行为为最优策略的理想拍卖，并借助效用主导仿真和密码学设计拟线性效率的高效协议。
2025-01-06 cs.CR cs.GT econ.TH
Online Learning in a Contract Selection Problem
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；University of Michigan（密歇根大学）
在一个在线合同选择问题中，有一个卖方提供一组合同给顺序到达的买方，这些买方的类型来自一个未知的分布。如果在提供的集合中存在对买方有利的合同，即，一个合同的收益高于不接受任何合同的收益，买方选择最大化其收益的合同。本文研究了以卖方利润最大化为目标的在线合同选择问题。假设买方的支付函数的结构属性称为有序的偏好，我们提出了在线学习算法，具有次线性遗憾的最佳合同集的分布在买方的类型。这个问题有许多应用，包括频谱合同，无线服务提供商的数据计划和推荐系统。
2013-05-15 cs.GT cs.LG math.OC
Double Auctions with Two-sided Bandit Feedback
Google（谷歌）；AWS（亚马逊云科技）
本文首次研究买卖双方均需学习自身估值的双重拍卖市场，提出基于置信界出价和平均定价的去中心化学习算法，实现高效价格发现，并给出个体遗憾与社会遗憾的上下界。
2023-07-10 cs.GT cs.LG
Credible AUctions via MPC Gadgets: Bounding Information Leakage Under Abort
University of Virginia（弗吉尼亚大学）
本文提出MPC分解原则，将胜者确定隔离为最小MPC小工具以限制信息泄露，结合顺序揭示和有限惩罚设计顺序揭示拍卖，解决了可靠拍卖中免费期权问题，实现常数轮、激励兼容且收益最优的可靠拍卖。
2026-09-24 cs.CR cs.GT econ.TH
Does a Toehold Make a Bidder Bolder? Preemption and Multiplicity in Multi-Round Takeover Auctions
Sparq
本研究将收购拍卖建模为多轮博弈，发现立足点的威慑效应在多轮中消失，激进出价源于公开轮流出价规则，而非立足点，解释了立足点罕见的原因。
2026-08-11 cs.AI cs.GT cs.LG
Effective Two-Stage Double Auction for Dynamic Resource Provision over Edge Networks via Discovering The Power of Overbooking
本文提出一种基于超额预订理念的两阶段双向拍卖方法（OPDAuction和RBDAuction），以应对边缘网络中供需的动态不确定性，在保证真实性、个体合理性和预算平衡的同时最大化社会福利，并在实验中超越传统方法。
2025-10-13 cs.DC cs.GT
Optimal Dynamic Contract for Spectrum Reservation in Mission-Critical UNB-IoT Systems
频谱预留正在成为满足大量无线物联网（IoT）设备通信需求的潜在解决方案之一，这些设备具有可靠性约束，特别是在关键任务场景中。在大多数关键任务系统中，预订的真正效用可能无法提前完全知道，因为不可预见的事件可能无法完全预测。在本文中，我们提出了一个动态的合同方法，预付款是在保留的基础上的频谱预留效用的部分信息的时间。一旦获得了完整的信息，如果预订被释放，付款将获得折扣。在本文中，我们提出了一种契约理论方法来设计一种激励机制，该机制强制应用程序揭示其真实的应用程序类型，从而提高物联网网络运营商的盈利能力。运营商提供了一个合同菜单，其中包含对物联网应用程序的预付款和回扣，而不了解应用程序的类型。应用在选择合同中的决定导致向运营商揭示它们的真实类型，这允许其产生比传统频谱拍卖机制更高的利润。在应用效用分布的假设下，给出了最优动态频谱预留契约的封闭解，并分析了其对系统参数的敏感性.
2018-03-21 cs.GT cs.NI
Payment Design under Belief Disagreement: Rent Placement, Bid Resolution, and Auction Choice
HKUST Business School, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学商学院）
本文研究信念分歧下拍卖的支付设计，通过线性规划刻画租金配置，并基于eBay数据校准发现拍卖格式优势依赖于出价带划分，强调界面分辨率与支付规则需联合设计。
2026-10-06 cs.GT econ.TH math.OC
Adaptive Agents in Spatial Double-Auction Markets: Modeling the Emergence of Industrial Symbiosis
IRIT, UMR 5505 CNRS, Université Toulouse Capitole（IRIT，CNRS 5505，图卢兹大学）
本文提出一个基于代理的空间双拍卖模型，研究自适应企业行为如何在空间约束下促成工业共生的形成。
2026-02-16 cs.AI cs.GT cs.MA
