On Welfare Approximation and Stable Pricing
我们研究的权力项目定价作为一种工具，近似优化社会福利在一个组合市场。我们考虑具有$m$不可分割项目和$n$买家的市场。我们的目标是设置价格的项目，使代理人购买他们最需要的同时，没有冲突的出现，并获得分配具有接近最优的福利。对于总替代品估值，众所周知，以这种方式实现最佳福利是可能的。我们要问的是：除了总替代品之外，人们能否实现近似有效的估值结果？我们表明，即使是次模估值，即使只有两个买家，不能保证近似优于$Ω(\sqrt{m})$。同样的下限也适用于一心一意的买家。除了福利近似的负面结果之外，我们的结果对这些估值类别的收入近似也产生了令人畏惧的影响：为了获得对所收集收入的良好近似，人们必须放弃将收入与最佳福利进行比较的常见方法;需要一种全新的方法。
2015-11-07 cs.GT
Reducing Revenue to Welfare Maximization: Approximation Algorithms and other Generalizations
最近在[http：//arxiv.org/abs/1207.5518]中表明，在具有任意（可能是组合的）可行性约束和具有任意（可能是组合的）需求约束的独立可加投标人的所有多维贝叶斯拍卖问题中，收入优化可以在计算上有效地简化为福利优化。这种减少提供了一个多时间的解决方案，以最佳的机制设计的问题，在所有的拍卖设置福利优化可以有效地解决，但它是脆弱的近似，不能提供解决方案的福利最大化只能是可追踪的近似设置。在本文中，我们扩展的减少，以适应近似算法，提供一个近似保持减少（真实的）收入最大化（不一定是真实的）福利最大化。通过我们的减少输出的机制选择分配通过黑盒调用福利近似随机选择的输入，从而也推广了我们以前的结构结果最优多维机制近似最优机制。与[http：//arxiv.org/abs/1207.5518]不同，我们的结果是通过在{ \em非凸区域}上使用椭球算法和其他优化技术获得的。
2013-05-17 cs.DS cs.GT
Price Doubling and Item Halving: Robust Revenue Guarantees for Item Pricing
我们研究了基于静态物品定价的收益最大化的近似算法。在静态物品定价中，卖方为市场上的各种商品选择价格，然后买方以这些给定的价格购买效用最大化的捆绑产品。我们制定了两个有点通用的技术，设计良好的定价算法，这种设置：价格加倍和项目减半。使用这些技术，我们统一了许多现有的结果，在一个共同的框架下的项目定价文献，以及提供了几个新的项目定价算法近似的收入和社会福利。更具体地说，对于各种设置与项目定价，我们表明，它是可以确定性地获得一个对数近似的收入和一个常数近似的社会福利同时：因此，一个不需要牺牲收入，如果目标是仍然有体面的福利保障。%此外，我们提供了一个新的黑盒减少从收入到福利的基础上项目定价，这立即给我们新的收入-近似算法（例如，替代品估值）。本文的主要技术贡献是一个$O((\log m + \log k)^2)$ -近似算法的收入最大化的基础上，项目减半技术，设置买家有XoS估值，其中$m$是商品的数量和$k$是平均供应。令人惊讶的是，我们的是第一个已知的项目定价算法与多对数近似这样的一般类的估值，并部分解决了一个重要的公开问题，从算法定价文献的存在项目定价算法与对数因子的一般估值。我们还使用项目减半的框架，以形成羡慕免费项目定价机制的流行设置的多单位市场，提供了一个对数近似的收入在这种情况下。
2017-05-02 cs.GT
Efficiency-Revenue Trade-offs in Auctions
当代理独立的先验投标的一个项目，迈尔森的最优拍卖最大化的预期收入，而Vickrey的第二价格拍卖优化社会福利。我们解决的自然问题之间的权衡两个标准，也就是说，拍卖优化，收入的约束下，福利高于给定的水平。如果考虑到随机机制，很容易看出存在多项式时间机制，可以实现收入和福利之间的权衡（帕累托曲线）中的任何点。我们调查是否可以实现相同的保证使用确定性机制。我们提供了一个否定的答案，这个问题表明，这是一个（弱）NP-困难的问题。在积极的一面，我们提供了多项式时间的确定性机制，近似任意精度的情况下，这两个基本目标之间的权衡两个投标人，即使当估值是任意相关的任何点。我们的工作留下的主要问题是，是否有这样一个算法，为三个或更多的独立的估值分布的投标人。
2012-05-14 cs.GT
On Approximate Welfare- and Revenue-Maximizing Equilibria for Size-Interchangeable Bidders
在瓦尔拉斯均衡（WE）中，所有投标人都是无嫉妒的（EF），这意味着他们的分配使他们的效用最大化;市场出清（MC），这意味着未分配商品的价格为零。EF是确保市场长期生存的理想选择。MC确保需求满足供应。作为WE一部分的任何分配也是福利最大化的;然而，它不一定是收入最大化的。此外，我们不需要存在，例如，在市场上，投标人有组合估值。同时解决存在和低收入的传统方法是放松MC条件，而不是要求未分配商品的价格为某个正的底价。由此产生的解决方案概念，称为无嫉妒定价（EFP），已经在一些特殊情况下进行了研究，例如，一心一意的投标人。在本文中，我们更进一步，我们放宽EF以及MC。我们建议放宽EF条件，只有赢家是羡慕免费的，并进一步放宽MC条件，使未分配的商品的价格至少在储备。我们将这种新的解决方案概念称为限制性无嫉妒定价（REFP）。我们调查REFP需要一心一意的投标人，并表明，大小可互换的投标人（本文介绍的一根筋），我们可以计算REFP在多项式时间，给定一个固定的分配。在EFP的研究中，我们仍然对最大化卖方收入感兴趣。人们可以先求解出一个考虑保留价格的分配方案，然后再求解出一组相应的支持价格，每一个价格都至少是保留价格，而不是计算出一个同时产生分配方案和相应价格的结果。这两步过程在EFP的情况下失败了，因为给定一个固定的分配，没有嫉妒的价格不需要存在。然而，受限制的无嫉妒价格总是存在的......
2017-08-10 cs.GT
An Efficient $\varepsilon$-BIC to BIC Transformation and Its Application to Black-Box Reduction in Revenue Maximization
我们考虑从多维收益最大化到虚拟福利最大化的黑箱约简。Cai等人给出了一个多项式时间近似保持约简，然而，由他们的约简产生的机制仅近似与贝叶斯激励相容（$\varepsilon$ -BIC）。我们提供了两个新的多项式时间转换，转换任何$\varepsilon$ -BIC机制，一个确切的BIC机制，只有一个微不足道的收入损失。我们的第一个转换适用于任何机制设计设置与向下封闭的结果空间，只需要样本访问代理的类型分布。我们的第二个转换适用于完全一般的结果空间，消除了向下封闭的假设，但需要完全访问代理的类型分布。这两种转换都只需要对原始$\varepsilon$ -BIC机制进行查询访问。其他$\varepsilon$ -BIC到BIC的收入转换存在于文献中，但在我们考虑的两种设置下都需要指数时间来运行。作为我们变换的应用，我们改进了Cai等人的约化，得到了一个精确的BIC机制。
2020-11-05 cs.DS cs.GT
Revenue vs. Welfare: A Comprehensive Analysis of Strategic Trade-offs in Online Food Delivery Systems
本文通过静态与动态模型及多智能体模拟，分析在线外卖平台中短期GMV与长期社会福利的权衡，发现以社会福利为导向的策略更可持续，为平台和政策制定者提供平衡增长的见解。
2025-02-13 cs.CY cs.GT
Disrupting Bipartite Trading Networks: Matching for Revenue Maximization
本文研究在线平台在二分交易网络中的收入最大化匹配问题，证明一般情形计算难解，并给出特殊情形的高效算法及收入与福利的对数近似保证。
2024-06-11 cs.CC cs.GT
Tight Inapproximability for Welfare-Maximizing Autobidding Equilibria
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Google DeepMind（谷歌DeepMind）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
该研究证明了在自动竞价拍卖中，计算接近最优福利和收益的均衡是NP难的，并揭示了近似性阈值与价格无效率之间的紧密联系。
2026-02-09 cs.GT
Welfare and Revenue Guarantees for Competitive Bundling Equilibrium
研究了具有$m$异质不可分商品和具有组合偏好的$n$消费者的市场均衡。众所周知，当估值不是总替代品时，竞争均衡并不能保证存在。由于捆绑在现实生活中的市场中的广泛使用，我们研究它作为一个稳定和协调设备的作用，考虑的概念\emph{competitive bundling equilibrium}：一个竞争均衡的市场分割成固定的捆绑销售的商品。与其他涉及捆绑的均衡概念相比，这个概念具有同时简洁（$O(m)$价格）和市场出清的优点。我们的第一组结果涉及福利保障。我们表明，在市场中，消费者只关心他们收到的商品数量（称为多单元或同质市场），即使存在互补性，总是存在一个竞争性捆绑均衡，保证对数分数的最优福利，这种保证是紧的。我们还建立了一般市场，两个消费者的市场，和市场的消费者的估值是添加到一个固定的预算（非可加性）的非平凡的福利保证。我们的第二组结果涉及收入保障。出于这样一个事实，即在一个标准的竞争性均衡中提取的收入可能是零（即使是简单的单位需求的消费者），我们表明，对于总替代品估值的自然子类，总是存在一个竞争性捆绑均衡，提取对数分数的最佳福利，这种保证是紧的。因此，竞争性捆绑均衡的概念甚至在具有标准竞争均衡的市场中也是有用的。
2014-06-03 cs.DS cs.GT
Revenue-Optimal Deterministic Auctions for Multiple Buyers with Ordinal Preferences over Fixed-price Items
在本文中，我们介绍了一个贝叶斯收益最大化机制设计模型中的项目有固定的，外生给定的价格。购买者是单位需求，并有一个有序的排名购买这些项目之一，在其给定的价格，或购买什么。这个模型自然产生的分类优化问题，在确定性机制的单一买家优化问题减少到决定的项目分类“显示”。我们研究了它的多买家泛化在最简单的设置单赢家拍卖，或更广泛地说，任何服务约束的环境。我们的主要结果是，如果买方排名独立于马尔可夫链排名模型，那么最优机制是计算上易于处理的，在结构上是一个虚拟的福利最大化。我们还表明，排名分布不诱导马尔可夫链，最优机制可能不是一个虚拟的福利最大化。
2020-10-14 cs.GT
Optimal Multi-Dimensional Mechanism Design: Reducing Revenue to Welfare Maximization
我们提供了一个减少从收入最大化福利最大化的多维贝叶斯拍卖任意（可能组合）的可行性约束和独立投标人与任意（可能组合）的需求约束，适当地扩展迈尔森的结果，这种设置。我们还表明，每个可行的贝叶斯拍卖可以实现为虚拟VCG分配规则的分布。虚拟VCG分配规则具有以下简单形式：每个投标人的类型t_i通过投标人特定函数转换为虚拟类型f_i（t_i）。然后，选择虚拟福利最大化的分配。使用这个特性，我们展示了如何找到和运行的收入最优拍卖只黑盒访问的VCG分配规则的实现。我们将这一结果推广到任意相关的投标人，引入二阶VCG分配规则的概念。我们得到我们的减少收入福利优化通过两个算法的结果，减少形式的设置与任意的可行性和需求约束。首先，我们提供了一个分离预言机，用于确定一个简化形式的可行性。其次，我们提供了一个几何算法来分解任何可行的减少形式到虚拟VCG分配规则的分布。此外，我们将展示如何执行这两个算法只给予黑盒访问的实现的VCG分配规则。我们的结果是计算效率的所有多维设置的投标人是添加剂。在这种情况下，我们的机制在投标人类型总数的时间多项式中运行，但不是类型配置文件。对于一般相关分布，这是问题的自然描述复杂性。通过使用最新的技术，运行时可以进一步改进为项目对称设置中的poly（#items，#biders）。
2012-07-23 cs.DS cs.GT
Efficiency Loss in Revenue Optimal Auctions
我们研究贝叶斯收益最优拍卖的效率损失。我们将其量化为最坏情况下已实现社会福利的损失与有效拍卖所能实现的社会福利之比。我们的重点是拍卖单参数买家和买家的估价集是有限的。对于二进制值的单参数买家独立（不一定是同分布）的私人估值，我们表明，最坏情况下的效率损失比（ELR）并不比它是只有一个买家，而且，它是最多1/2。超越的情况下，二进制的估值，但限制到单个项目拍卖，买家的私人估值是独立和同分布的，我们得到的最坏情况下ELR的界限作为一个功能的买家，买家的估值集的基数，和最大到最小的可能值，买家可以为该项目。
2010-09-13 cs.GT
Beyond Revenue and Welfare: Counterfactual Analysis of Spectrum Auctions with Application to Canada's 3800MHz Allocation
本文提出了一种基于行为模型的频谱拍卖反事实分析方法，通过模拟替代拍卖机制提升偏远地区覆盖。
2025-12-08 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
Bayesian Incentive Compatibility via Fractional Assignments
最近，Hartline和Lucier研究了贝叶斯环境下的单参数机制设计问题。他们提出了一种黑箱约简，将贝叶斯近似算法转换为贝叶斯激励兼容（BIC）机制，同时保留社会福利。它仍然是一个主要的悬而未决的问题，如果一个人可以找到类似的减少在更重要的多参数设置。本文在先验分布具有有限小支集的情况下，对这一问题给出了肯定的回答。我们提出了一个黑盒约简设计BIC多参数机构。该约简将任何算法转换为eps-BIC机制，仅具有社会福利的边际损失。因此，对于次可加代理的组合拍卖，我们得到了一个eps-BIC机制，实现常数近似。
2010-12-15 cs.GT
Persuasion with Limited Communication
我们研究信息结构设计，也称为“说服”或“信号”，在存在的限制的通信量。我们专注于双边贸易的基本设置，在其最简单的形式涉及一个卖方与一个单一的项目定价，买方的项目的价值是从一个共同的先验分布超过$n$不同的可能值，和一个接受它或离开它提供协议。可以访问买方类型的中介器可以部分地向卖方揭示这样的信息，以便促进诸如社会福利或卖方收入之类的某些目标。在双边贸易下的福利最大化的设置，我们表明，$O(\log(n) \log \frac{1}ε)$信号足以为$1-ε$近似的最优福利，这个界是紧的。作为我们的主要结果，我们表现出一个有效的算法计算$\frac{M-1}{M} \cdot (1-1/e)$近似福利最大化计划最多M个信号。对于收入的目标，我们表明，$Ω(n)$信号需要一个常数因子近似的收入完全知情的卖方。然而，从计算的角度来看，问题变得更容易：我们表明，一个简单的动态程序计算M个信号的信号方案最大化卖方的收入。观察到双边贸易中的信号问题是卡梅尼卡和根茨科的基本贝叶斯说服模型的一个特例，我们还研究了通信约束信号的问题更普遍。在这个模型中，有一个发送者（中介），一个接收者（卖方）希望采取行动（设定价格），以及一个从共同先验中得出的自然状态（买方的类型）。我们表明，它是NP-难的近似最佳发送者的效用在任何常数因子中存在的通信约束。
2020-03-05 cs.GT
A Multi-Dimensional Online Contention Resolution Scheme for Revenue Maximization
本文研究多买家多物品顺序定价机制逼近事前最优收入，通过构建新的多维OCRS对最优事前解进行在线舍入，在次可加买家设置下实现了 $O(\log^2 m)$ 因子的买多收入逼近，并证明了对数依赖的必要性。
2024-04-23 cs.GT
Simple Pricing Schemes for the Cloud
由于云计算和云服务的广泛使用，云的定价问题最近引起了广泛的关注。从理论的角度来看，已经设计了几种机制，提供强有力的效率或公平保证和理想的激励属性。然而，这些机制往往依赖于一个刚性模型，需要精确地知道几个参数，以便保证。在本文中，我们考虑一个随机模型，并表明，它是可能的，以获得良好的福利和收入保证，简单的机制，不利用这些参数的信息。特别是，我们证明了一个机制，设置相同的价格，每一个时间步的任何长度的工作，实现了至少50%的福利和收入的机制，可以设置不同的价格，不同的长度的工作，并可以改善的比例，如果我们有更具体的知识，一些参数。类似地，与允许为不同服务器设置不同价格的机制相比，即使服务器可能接收不同种类的作业，也为所有服务器设置相同价格的机制可以提供合理的福利和收入近似值。
2017-11-12 cs.GT
The Complexity of Black-Box Mechanism Design with Priors
本文研究了不完全信息下福利最大化从机制设计到算法设计的黑箱约简问题。给定Oracle访问底层优化问题的算法，目标是模拟激励相容机制。该机制将根据其预期福利（相对于所提供的算法）进行评估，其复杂性由在任何输入上模拟该机制所需的时间（和查询）来衡量。虽然它是已知的，黑箱减少是不可能的，在许多先验的设置，设置与先验似乎更有前途：有已知的减少贝叶斯激励兼容（BIC）机制设计的一般类的福利最大化问题。这种二分法引出了一个问题：哪些机制设计问题允许黑箱简化，哪些不允许？我们的主要结果是，黑盒机制设计是不可能的两个最简单的设置没有捕获已知的积极的结果。首先，对于分配$n$货物的问题，一个单一的买家，其估值是添加剂和独立的货物，受可行的分配向下封闭的约束，我们表明，没有多时间（在$n$）BIC黑箱减少预期的福利最大化。其次，对于多个单参数代理的设置-其中多时间BIC减少是已知的-我们表明，没有多时间减少存在时，激励要求收紧到最大分布范围。在每种情况下，我们表明，实现一个子多项式近似的预期福利需要指数许多查询，即使是已知的可行分配集是向下关闭的。
2019-06-26 cs.GT
Truthful Fair Division under Stochastic Valuations
Google Research（谷歌研究院）；Purdue University（普渡大学）；Harvard University（哈佛大学）
在随机估值下，研究了诚实机制在公平分配和效率上的表现，提出DSIC机制在不同情况下实现福利近似和公平性。
2026-02-12 cs.GT
A Truthful Referral Auction Over Networks
研究了网络环境下的一个机制设计问题，其中代理人只能通过推荐参与。Bulow-Klemberer定理提出，扩大参与者的数量是比修改拍卖形式更有效的增加收入的方法。然而，代理商缺乏邀请其他人的动力，因为这样做会加剧他们之间的竞争。另一方面，误报社交网络也是一个常见的问题，可能会减少收入。误报的例子包括Sybil攻击（一个代理假装是多个投标人）和联盟组（多个代理假装是一个代理）。为了应对这些挑战，我们引入了一种新的机制，称为真实的引用扩散机制（TRDM）。TRDM激励代理商如实报告他们的社交网络，其中一些代理商因提高收入而受到卖方的奖励。尽管有些代理人在TRDM中出价过高，但收入是固定的，高于任何没有推荐的机制的收入。TRDM是非负平衡的（非负收入），并产生一个有效的结果（最大化的社会福利），使其对卖方和买方都有吸引力，因为它提高了收入和回报。
2023-03-16 cs.GT
Sample Complexity of Posted Pricing for a Single Item
本文研究单品销售中标价机制的样本复杂度，针对独立与相关买家分布及福利与收益最大化目标，给出了匹配的上下界（相差对数因子）。
2024-11-04 cs.DS cs.GT
Rethinking Incentives in Recommender Systems: Are Monotone Rewards Always Beneficial?
该研究揭示了推荐系统中基于功绩的单调奖励机制必然导致福利损失，并提出回溯奖励机制（BRMs）利用势博弈结构引导创作者竞争，使平台能够直接优化任意福利目标。
2023-07-09 cs.GT
Maximizing revenue in the presence of intermediaries
本文研究了将$k$物品出售给单位需求购买者的机制设计问题。买受人或者直接参加拍卖，或者由中间人代表，中间人代表一部分买受人。我们的目标是设计强大的机制，独立于需求结构（即买家如何在中介机构之间划分），并在中介机构和买家之间的各种可能的合同下表现良好。我们首先研究的情况下，$k$相同的项目，每个买家提请其私人估价的项目i.i.d.从已知的$λ$-正则分布。我们构建了一个强大的机制，独立于需求结构，并在一定的条件下，中间商和买家之间的合同，获得一个恒定的因素的收入，机制设计者可以获得她知道买家的估值。换句话说，我们的机制的预期收入实现了一个常数的最优福利的因素，而不管需求结构。我们的机制是一个简单的标价机制，它根据$k$和购买者的总数来设定每件商品的价格，但不依赖于需求结构或下游合同。接下来，我们将我们的结果推广到项目不相同的情况。我们假设项目估值是可分离的。对于这种情况下，我们设计了一种机制，通过使用一个菜单的价格，获得至少一个恒定的分数的最优福利。这种机制也独立于需求结构，但对中介和买方之间的合同做出了相对更强的假设，即每个中介都倾向于其所代表的买方子集的效用总和更高的结果。
2021-11-19 cs.GT econ.TH
Randomized Revenue Monotone Mechanisms for Online Advertising
在线广告是许多互联网公司的主要收入来源。在线广告的一个核心组成部分是为给定广告位选择获胜广告并为其定价的基本机制。在本文中，我们研究设计一种机制的组合拍卖与相同的项目（CAII），我们有兴趣出售$k$相同的项目，一组投标人，每个要求一定数量的项目之间的$1$和$k$。CAII概括了重要的在线广告场景，如图像-文本和视频-pod拍卖[GK 14]。在图像-文本拍卖中，我们希望用$k$文本广告或单个图像广告来填充发布者网页上的广告位，而在视频-吊舱拍卖中，我们希望用可能不同持续时间的视频广告来填充$k$秒的广告间隙。我们的目标是设计满足收入单调性（RM）的真实机制。RM是一个自然约束，它指出，如果参与者的数量增加，或者如果一个参与者增加她的出价，机制的收入不应该减少。[GK 14]表明，对于CAII，没有确定性RM机制可以获得小于$\ln(k)$的PoRM，即，没有确定性机制可以获得大于最大社会福利的$\frac{1}{\ln(k)}$部分。[GK 14]还设计了一种基于PORM的$O(\ln^2(k))$的CAII机制。在本文中，我们试图克服[GK 14]的不可能性结果确定性机制，通过使用随机化的力量。我们表明，通过使用随机化，可以达到一个常数PoRM。特别是，我们设计了一个随机RM机制，PORM为$3$的CAII。
2015-07-01 cs.GT
Randomized Mechanisms for Selling Reserved Instances in Cloud
Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Microsoft Research（微软研究院）
销售预留实例（或虚拟机）是云计算中的一项基本服务。在本文中，我们考虑一个更灵活的定价模型，例如保留，客户可以提出的时间长度和资源的数量，她的请求，而在今天的行业，客户只能选择从几个预定义的预订包。在这个模型下，我们设计了随机机制，为客户上网，以优化社会福利和供应商的收入。我们首先考虑一个简单的情况，其中来自客户的请求在长度和值密度方面没有太大的变化。我们设计了一个随机机制，实现了竞争比$\frac{1}{42}$为\emph{social welfare}和\emph{revenue}，这是一个改进，因为通常没有收入保证在以前的作品，如\cite{azar2015ec,wang2015selling}。当我们对每个请求使用的最大资源数量施加实际约束时，这个比率可以提高到$\frac{1}{11}$。在硬度方面，我们显示了一个上限$\frac{1}{3}$的竞争比的任何随机机制。然后，我们将我们的机制扩展到一般情况下，并实现一个竞争比$\frac{1}{42\log k\log T}$的社会福利和收入，其中$T$是最大的请求长度的比例，以最小的请求长度和$k$是最大的请求值密度的比例，以最小的请求值密度。该结果优于确定性机制\cite{wang2015selling}的上界$\frac{1}{CkT}$。我们还证明了一个上限$\frac{2}{\log 8kT}$的任何随机机制。我们…
2016-11-22 cs.AI cs.GT
Revenue-Optimal Efficient Mechanism Design with General Type Spaces
该研究在一般多维机制设计场景下，针对可刻画复杂信息约束的一般类型空间，基于分配与连通分量结合网络流结构给出两种收益最优高效机制刻画，拓展了领域研究边界与智能体信息的可用范围。
2025-05-19 cs.GT econ.TH
Gaps and Augmentations in Bayesian Scheduling
本研究探讨贝叶斯调度中先验信息、随机化与资源增强对真机制近似比的影响，证明随机化BIC机制存在4/3下界及8/7完整性间隙，并给出MinWork机制在特定条件下O(m/ε)采样层实现1+ε近似的资源增强结果。
2026-09-29 cs.GT
Pareto-Efficient Multi-Buyer Mechanisms: Characterization, Fairness and Welfare
Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）；Peking University（北京大学）；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文研究了多买家机制的帕累托效率，证明在特定分布下，KS解在公平性和效率上表现更优。
2026-02-12 cs.GT
Revenue Maximization and Ex-Post Budget Constraints
我们考虑的问题，收入最大化的卖方m个项目出售给n个添加剂投标人与硬预算约束，假设卖方有一些先验分布的投标人的价值和预算。先验可以跨同一投标人的项目和预算相关，但假设跨投标人独立。我们的目标机制是贝叶斯激励兼容，但事后个人理性和事后预算尊重。事实上，目前还没有一种机制能够满足所有这些条件，并保证任何收入近似值，即使只有一个项目。我们提供了一个计算效率高的机制，这是一个$3$-近似所有BIC，事后IR，和事后预算尊重机制。请注意，该问题是NP难的，即使在先验是点质量\cite{ChakrabartyGoel}的情况下，也要比16/15的因子更好地近似。我们进一步描述了在这种情况下的最优机制，表明它可以被解释为虚拟福利最大化的分布。我们证明了我们的结果，利用黑箱减少机制的算法设计由\cite{CaiDW13b}。我们的主要技术贡献是一个计算效率高的$3$-近似算法的算法问题，结果由他们的框架应用到这个问题。算法问题具有混合符号目标，并且是NP-难精确优化的，因此令人惊讶的是，计算效率的近似是可能的。在一个单一的项目（$m=1$）的情况下，算法问题可以通过穷举搜索精确地解决，导致计算效率高的精确算法和更强的特性的最佳机制作为分布在虚拟值最大化。
2016-05-06 cs.GT
An n-to-1 Bidder Reduction for Multi-item Auctions and its Applications
在本文中，我们介绍了一种新的方法，减少$k$ -项目$n$ -投标人拍卖与附加估价$k$ -项目$1$ -投标人拍卖。这种方法，称为\emph{Best-Guess}减少，可以应用于解决最优收益拍卖理论中的几个核心问题，如随机化的力量，贝叶斯与显性策略的实现。首先，当项目有独立的估值分布，我们提出了一个确定性的机制，称为{ \it确定性最佳猜测}，产生至少一个恒定的分数的最佳收入的任何随机机制。第二，如果所有的$nk$估值随机变量是独立的，最佳的收入可实现的{ \it主导战略激励兼容性}（DSIC）被证明是至少一个常数的分数，可实现的{ \it贝叶斯激励兼容性}（BIC）。第三，当所有的$nk$值是相同的分布，根据一个共同的一维分布$F$，最佳的收入被证明是可表达的封闭形式$Θ(k(r+\int_0^{mr} (1-F(x)^n) \ud x))$其中$r= sup_{x\geq 0} \, x(1 - F(x)^n)$和$m=\lceil k/n\rceil$ ;这个收入是可实现的一个简单的机制称为\emph{2nd-Price Bundling}。我们的所有结果适用于任意分布，规则或不规则。
2014-06-23 cs.GT
Selective Response Strategies for GenAI
Technion—Israel Institute of Technology（技术学院—以色列理工学院）
针对 GenAI 削弱人类论坛高质量数据生产的负反馈问题，论文提出选择性响应策略，并给出收入最大化近似算法及福利改善的充要条件。
2025-06-08 cs.AI cs.GT cs.SI
Discrete Single-Parameter Optimal Auction Design
本文利用LP对偶、多面体理论和KKT条件，在离散单参数拍卖中刻画最优拍卖为广义虚拟福利最大化，并证明全幺模性保证整数分配最优，应用于树上可行流拍卖。
2025-01-24 cs.DM 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
Welfare Approximation in Multilateral Trade
Tel Aviv University（特拉维夫大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；Stanford University（斯坦福大学）
该研究针对需所有代理人一致参与的多边贸易机制设计问题，提出DSIC与BIC机制并给出福利近似比，还扩展至部分同意场景，得到匹配上下界。
2026-08-13 cs.GT
Mechanism Design for Quality-Preserving LLM Advertising
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
本文提出一种质量保持拍卖框架，通过检索增强生成技术，结合KL正则化和筛选VCG机制，在保证内容忠实性的同时提升广告收益。
2026-05-07 cs.GT
Understanding Incentives: Mechanism Design becomes Algorithm Design
我们提供了一个计算效率的黑箱减少机制设计算法设计在非常一般的设置。具体来说，我们给出了一个近似保持减少如实最大化\emph{any}目标下\emph{arbitrary}可行性约束与\emph{arbitrary}投标人类型（不一定如实）最大化相同的目标加虚拟福利（在相同的可行性约束）。我们的减少是基于一个全新的方法：我们间接地描述一个机制的行为，只在预期价值，它授予投标人的某些行为，从来没有直接访问的分配规则。将我们的新方法应用于收入，我们展示了我们的减少持有\emph{both ways}的设置。也就是说，我们还提供了一个近似敏感的减少（非真实）最大化虚拟福利（真实）最大化收入，因此这两个问题是计算等价的。有了这个等价的手，我们表明，这两个问题是NP-难近似在任何多项式因子，即使是一个单一的单调子模投标人。我们进一步证明了我们的减少的适用性，通过提供一个真实的机制，最大限度地提高分数最大最小公平。这是第一个优化非线性目标的真实机制的实例。
2013-05-17 cs.DS cs.GT
The Sample Complexity of Up-to-$\varepsilon$ Multi-Dimensional Revenue Maximization
Microsoft Research（微软研究院）；Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
我们认为，在无限制的多维设置多个投标人的收入最大化的样本复杂性。具体来说，我们研究了$n$添加剂投标人的$m$异质项目的价值独立绘制的标准模型。对于任何这样的实例和任何$\varepsilon>0$，我们表明，它是可以学习的$\varepsilon$贝叶斯激励兼容拍卖的预期收入是在$\varepsilon$的最佳$\varepsilon$ -BIC拍卖只有多项式多个样本。我们的完全非参数的方法是基于相当普遍的想法，并完全回避了困难的特点，这些设置的最佳（或接近最佳）拍卖。因此，我们的结果很容易扩展到一般的多维设置，包括估值，甚至不一定是次加性，和任意的分配约束。对于单个投标人和许多商品，或单个参数（好）和许多投标人的情况下，我们的分析产生确切的激励相容性（和后者也计算效率）。虽然单参数的情况已经很好地理解，我们的推论这种情况下稍微扩展了国家的最先进的。
2021-04-09 cs.GT cs.LG
Implementation in Advised Strategies: Welfare Guarantees from Posted-Price Mechanisms when Demand Queries are NP-hard
具有$m$项目的子模块化投标人的最先进标价机制实现了$O((\log \log m)^3)$的近似保证[Assadi和Singla，2019]。然而，他们的真实性，要求投标人计算一个NP-难的需求查询。这种形式的某些计算复杂性是不可避免的，因为对于真实机制来说，即使是保证任何$\varepsilon > 0$的$m^{1/2-\varepsilon}$近似也是NP难的[Dobzinski and Vondrák，2016]。总之，这些建立了计算高效和通信高效的真实机制之间的鲜明区别。我们发现，这种区别随着真实性的轻微放松而消失，我们称之为建议策略的实施，并且先前已经研究了与“非支配策略的实施”有关的问题[Babaioff et al，2009]。具体地说，建议将一个试探性策略映射到同一个策略本身，或者映射到支配它的策略，我们说，只要参与者不采取被建议支配的行动，他们就遵循建议。多时间机制保证$α$ -近似在执行建议的策略，如果存在多时间的建议，为每个球员，这样一个$α$ -近似实现时，所有的球员都遵循的建议。使用近似需求查询（可以在多时间中计算）的适当双关键字概念，我们确定[Assadi和Singla，2019]机制（稍微修改）在建议策略的实现中实现了相同的$O((\log \log m)^3)$近似。
2020-08-04 cs.GT
Rigidity in Mechanism Design and its Applications
我们在拍卖设计中引入了刚性的概念，并用它来分析机制设计的一些基本方面。我们专注于单一物品拍卖，其中投标人的价值是从一些（可能相关的）分布$\mathcal F$。令$f$是用于$\mathcal F$的最优机制的分配函数。非正式地，$S$在$\mathcal F$中是（线性）刚性的，如果对于具有分配函数$f'$的每个机制$M'$，其中$f$和$f'$同意至多分配$x$ -$S$实例的一部分，则$M'$的预期收益至多是最优收益的$x$一部分。我们用刚性来解释克里默和麦克莱恩拍卖的独特成功。回想一下，如果分配服从某个“满秩”条件，Cremer和McLean拍卖的收入就是最优福利，但是如果这个条件不成立，就没有类似的构造。注意，克里默和麦克莱恩拍卖的分配函数的柯尔莫哥洛夫复杂度是对数的，而我们使用刚性来表明，对于某些不服从满秩条件的分布，每个提供常数近似的机制的分配函数的柯尔莫哥洛夫复杂度几乎是线性的。我们进一步研究刚性假设不同的个人理性的概念。假设事后个人理性，如果存在刚性集合，最优机制的结构很简单：具有最高价值的玩家“通常”赢得物品并贡献大部分收入。相反，假设临时个体理性，存在具有刚性集合$S$的分布，其中最优机制没有明显的分配模式（即，其Kolmogorov复杂度高）。我们的研究结果有助于解释为什么我们几乎没有希望在过渡的个人理性世界中开发出良好的，简单的和通用的近似机制。
2022-12-19 cs.GT
Mechanism Design with Predicted Task Revenue for Bike Sharing Systems
本文研究共享单车系统调度问题，提出具备真实性与预算可行性的激励机制 TruPreTar，在支付受限于预测收入时实现供需平衡，理论保证收入不低于预算或达到2-近似，实验验证其优于多种基准机制。
2023-07-03 cs.GT cs.MA
Discrete & Bayesian Transaction Fee Mechanisms
针对标准性质下加密货币交易费机制收益低的问题，本研究通过离散费用设计满足扩展性质且渐近收益最优的机制，还证明放宽性质后比特币TFM经显示原理可实现近似收益最优，并刻画了多物品防链下协议机制类别。
2024-05-22 cs.GT econ.TH
A General Framework for Evaluating Callout Mechanisms in Repeated Auctions
出于在线展示广告交易所，我们研究了一种设置，在这种设置中，交易所反复与有配额的投标人进行交互，决定哪些投标人的子集被称为参与广告位特定的拍卖。具有配额的投标人每秒不能响应超过一定数量的呼叫。在实践中，随机节流是强制执行这些约束的主要解决方案。鉴于与投标人互动的重复性，交易所可以访问包含每个投标人感兴趣的部分信息的数据。这些信息可以被用来设计更智能的交易机制--具有提高交易所长期收入的潜力。在这项工作中，我们提出了一个一般的框架，评估和比较各种拍卖机制的性能，只使用历史拍卖数据。为了衡量长期收入的影响，我们提出了一个战略模型，捕捉交易所和投标人之间的反复互动。我们的模型将我们引向两个绩效指标：即时收入影响和社会福利。接下来，我们提出了一个经验框架，从历史数据中估计这两个指标。对于要比较的基线，我们考虑随机节流，以及具有一定理论保证的贪心算法。我们提出了几种自然的拍卖机制，并通过我们的框架对合成和真实的拍卖数据进行研究。我们的特征的条件下，每个启发式的表现良好，并表明，除了计算速度更快，在实践中，我们的启发式一致和显着优于基线。
2017-02-06 cs.GT
Learning Payment-Free Resource Allocation Mechanisms
J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究院）；Samsung Data Systems（三星数据系统）
针对无支付场景下自利智能体资源分配中真实性与社会福利难以同时兼顾的问题，提出融合“烧钱”思想的端到端神经网络ExS-Net，给出有限样本下的泛化界，并通过实验验证了该近似机制的有效性。
2024-08-14 cs.GT cs.LG
Truthful Aggregation of LLMs with an Application to Online Advertising
University of Zurich（苏黎世大学）；ETH AI Center（ETH人工智能中心）；Harvard University（哈佛大学）
针对在线广告中广告商与用户偏好冲突、广告商可能谎报偏好的问题，提出无需LLM微调或模型权重的MOSAIC拍卖机制，确保真实报告为占优策略，提升社会福利与收益，可推广至货币转移场景。
2025-02-12 cs.AI cs.GT
Ex-Ante Truthful Distribution-Reporting Mechanisms
本文针对拍卖者不知买家真实价值分布的事前分布报告场景，提出阈值增强机制和 Peer-Max 机制，在保证事前激励相容的同时实现先验无关的收入近似最优，并给出匹配的收入上界及多单位扩展。
2025-07-05 cs.GT econ.TH
Neural Auctions Compromise Bidder Information
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）；University of Zurich（苏黎世大学）
单次拍卖通常被用作销售商品的一种手段，例如在销售广告空间或分配无线电频率时，但是为多个投标人和多个物品设计拍卖机制可能会很复杂。研究表明，神经网络可以用来逼近最优机制，同时满足拍卖是防策略的和个体理性的约束。我们发现，尽管这样的拍卖收入最大化，他们这样做的成本透露私人投标人的信息。虽然随机性通常用于建立隐私，但在这种情况下，如果不小心进行，就会带来并发症。具体而言，它可能违反合理性和可行性约束，从根本上改变机制的激励结构，和/或损害收入和社会福利等顶层指标。我们提出了一种方法，采用随机性，以提高隐私，同时满足拍卖机制的要求，只有一个适度的牺牲收入。我们分析了成本的拍卖行，引入不同程度的隐私，在共同的拍卖设置。我们的研究结果表明，尽管目前的神经拍卖的能力，以近似最佳的机制，由此产生的脆弱性，依赖于神经网络必须考虑。
2023-02-28 cs.CR cs.GT cs.LG
The Competition Complexity of Auctions: A Bulow-Klemperer Result for Multi-Dimensional Bidders
Bulow和Klemperer [1989]的一个开创性的结果证明了竞争在获取收入方面的力量：当向$n$投标人出售单个物品时，其价值是i.i.d.。从一个规则的分布，简单的福利最大化的VCG机制（在这种情况下，第二价格拍卖）与一个额外的投标人提取至少尽可能多的收入预期的最佳机制。这个定理的美妙之处在于，VCG是一个{ \em prior-independent}机制，其中卖方不拥有关于分布的信息，然而，通过招募一个额外的投标人，它比任何精确地针对手头的分布（没有额外的投标人）的先验依赖机制表现得更好。在这项工作中，我们建立了第一个{ \em全Bulow-Klemperer}结果在{ \em多维}环境中，证明了通过招募额外的投标人，VCG机制的收入超过了最优（可能是随机的，贝叶斯激励兼容）机制。对于给定的具有i.i.d.投标人，我们称之为实现这一保证环境的{ \em竞争复杂性}所需的额外投标人的数量。使用Cai et al. [2016]最近的基于对偶的框架来推理最优收益，我们证明了$n$投标人在$m$独立的常规项目上具有附加估值的竞争复杂性至多为$n+2m-2$，至少为$\log(m)$。我们扩展我们的研究结果，投标人的附加估值受到向下封闭的约束，这些显着更一般的估值增加了竞争的复杂性，最多的一个附加$m-1$因素。我们进一步提高了这个限制的特殊情况下的拟阵约束，并提供额外的扩展。
2016-12-28 cs.DS cs.GT
On the Robustness of Mechanism Design under Total Variation Distance
研究在总变差距离下机制设计的鲁棒性，证明DSIC和BIC机制对接近先验的分布强鲁棒，并应用于收入最优、相关性鲁棒及先知不等式等场景。
2023-10-11 cs.DS cs.GT
