Tight Liquid Welfare Guarantees for Auctions with Budgets
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)（数学与计算机科学中心）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文通过线性规划对偶框架，为带预算约束的多种拍卖格式推导出紧致的流动性福利无政府状态价格界，并匹配了统一价格拍卖的已知上界。
2026-11-13 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
Improved Efficiency Guarantees in Auctions with Budgets
我们研究的效率保证在简单的拍卖环境中，拍卖人有一个单位的可分割的好分配给一些预算受限的代理。由于预算的限制，社会福利不可能用比任何真实机制的代理人数量更好的因素来近似。因此，我们遵循Dobzinski和Leme最近的工作（ICALP 2014）来近似流动福利，这是每个代理人的福利，每个代理人都有自己的预算。我们设计了一个新的真实拍卖的近似比$\frac{\sqrt{5}+1}{2} \approx 1.618$，提高了最佳的前一个比例的$2$时，代理人的预算是公共知识，他们的估值是线性的（加性）。在私人预算设定下，我们提出近似比为$34$的第一常数近似拍卖。此外，这种拍卖适用于任何估值函数。以前，只有$O(\log n)$近似是已知的线性和递减边际（凹）估值，和$O(\log^2 n)$近似是已知的次加性估值。
2015-02-13 cs.GT
Machine Learning-powered Iterative Combinatorial Auctions
提出了一种基于机器学习的迭代组合拍卖方法。将机器学习（ML）集成到拍卖中的主要目标是改善偏好诱导，这是大型组合拍卖（CA）中的主要挑战。与之前的工作相比，我们的拍卖设计使用值查询而不是价格来驱动拍卖。ML算法用于帮助拍卖决定在每次迭代中询问哪些值查询。虽然在CA中使用ML带来了新的挑战，但我们展示了如何获得一个单独理性的设计，满足无赤字，具有良好的激励，并且在计算上是实用的。我们将我们的新拍卖与著名的组合时钟拍卖（CCA）进行比较。我们的研究结果表明，特别是在大型领域，MLCA可以实现显着更高的分配效率比CCA，即使只有少量的值查询。
2021-09-02 cs.GT
Mechanism Design for Auctions with Externalities on Budgets
本文针对预算外部性拍卖提出真实且个体理性的机制，实现流动性福利1/3近似比，并证明任何真实机制无法优于1/2。
2025-04-21 cs.GT
Deterministic Budget-Feasible Clock Auctions
我们重新审视了研究充分的问题，不可行的采购，在严格的预算约束的买方寻求从一组战略供应商（卖方）获得服务。在过去的十年中，已经提出了几个策略验证的不可行的采购拍卖，旨在最大限度地提高买方的价值，同时引出每个卖方的真实成本提供他们的服务。这些解决方案主要采取随机密封投标拍卖的形式：他们要求卖方报告他们的私人成本，然后使用随机化来确定将采购哪些服务子集以及向每个选定的供应商支付多少，以确保总付款不超过预算。我们在本文中的主要结果是一种新的方法来设计不可行的拍卖，导致解决方案，优于以前提出的拍卖在多个方面。首先，我们的解决方案采用递减时钟拍卖的形式，从而满足一系列属性，如明显的防策略性，群体防策略性，透明度和无条件的赢家隐私;这使得这些拍卖更有可能在实践中使用。第二，与以前的结果，严重依赖于随机性，我们的拍卖是确定性的。其结果是，我们提供了一个肯定的答案，在这方面的文献中的一个主要的公开问题，询问是否确定性的strategyproof拍卖可以实现一个恒定的近似时，买方的估值函数是submodular的一组服务。此外，我们还提供了第一个确定性的不确定性可行的拍卖，匹配的近似界的最有名的随机拍卖类的次可加性估值。最后，利用我们的方法，我们改进了单调子模赋值的最佳逼近因子，这是大多数先前工作的焦点。
2021-07-21 cs.GT
Meta-mechanisms for Combinatorial Auctions over Social Networks
本文提出元机制，将经典拍卖机制统一转换为社交网络环境下的机制并保留关键性质，首次解决单一意向买家与一般单调估值两类网络组合拍卖问题。
2024-08-08 cs.GT
Beyond Equilibria: Mechanisms for Repeated Combinatorial Auctions
我们研究了组合拍卖域中的机制设计。我们专注于重复拍卖的设置，其动机是拍卖许可证或广告空间。我们认为代理行为模型，他们要么采用常见的学习技术，以尽量减少他们的投标策略的遗憾，或采用短视的最佳对策。我们要求：什么时候可以将基本拍卖问题的黑盒近似算法转换为在多次迭代中平均保持原始算法的近似因子的机制？我们提出了一个广泛的一类算法时，代理最小化外部遗憾的一般减少。我们还提出了一个新的机制，达到平均$O(\sqrt{m})$近似的组合拍卖问题时，代理应用最佳响应动态。
2009-09-30 cs.GT
Sequential Auctions of Identical Items with Budget-Constrained Bidders
在本文中，我们研究了两个预算受限的投标人和任何数量的相同的项目的顺序拍卖。所有关于这种拍卖的先前结果只考虑两个项目。我们构造了一个规范的拍卖结果，这是唯一的自然均衡，是唯一的子博弈完美均衡下的细化。我们展示了这个均衡的某些有趣的性质;例如，我们展示了价格随着拍卖的进行而下降。这种现象已经在许多实验中观察到，以前的理论工作将其归因于供应或风险规避投标人的不确定性等特征。我们表明，这种现象不需要这样的功能，它纯粹是从最基本的功能：预算限制和拍卖的顺序性。有点令人惊讶的是，我们还表明，在这个均衡中，一个代理人赢得了他的所有项目在开始，然后其他代理人赢得了其余的。分析这种顺序拍卖的主要困难在于理解前几轮的销售价格如何影响后面几轮中代理人的效用。我们通过确定拍卖的某些关键属性来解决这个困难，并且通过对所有这些属性的联合归纳来证明。
2012-09-08 cs.GT
An Optimal Multi-Unit Combinatorial Procurement Auction with Single Minded Bidders
最优组合拍卖中的现有技术限于处理多个物品的单个单元的情况，其中每个投标人对恰好一个捆绑出价（单一的投标人）。本文扩展了现有的技术，提出了一个最优拍卖采购多个单位的多个项目时，投标人是一心一意的。该拍卖在满足贝叶斯激励相容性和个体过渡理性的前提下，最小化了采购成本。在适当的正则性条件下，这种最优拍卖也满足优势策略激励相容性。
2010-04-24 cs.GT
Knightian Analysis of the VCG Mechanism in Unrestricted Combinatorial Auctions
我们考虑的拍卖中，球员有非常有限的知识，他们自己的估值。具体地说，一个博弈者$i$所拥有的关于真实估值的信息$θ^*$由一组分布组成，其中$θ_i^*$是从其中一个分布中得出的。VCG机制保证了非常高的社会福利在单一和多好的拍卖，只要Boghtian球员不选择的策略，是劣势的。然而，我们证明了这样的Boghtian球员，VCG机制保证非常差的社会福利在不受限制的组合拍卖。
2014-03-25 cs.GT
Auctions with Heterogeneous Items and Budget Limits
我们研究个人理性，帕累托最优，激励兼容机制的拍卖异质项目和预算限制。对于多维估值，我们表明，可以有没有确定性的机制，这些属性的可分项目。我们用它来表明，也可以没有随机机制，实现这一点，无论是可分或不可分的项目。对于单维估值，我们表明，不可能有确定性的机制，这些属性的不可分割的项目，但有一个随机机制，实现这一点，无论是可分割的或不可分割的项目。不可能的结果适用于公共预算，而机制允许私人预算，这在两种情况下都是更难证明的变量。虽然所有的正结果都是多项式时间算法，但所有的负结果都与复杂性因素无关。
2012-09-28 cs.GT
Polyhedral Clinching Auctions and the Adwords Polytope
拍卖理论在实践中应用的一个中心问题是如何处理受约束的代理人。在实践中，一个理想的目标是设计激励相容，个人理性，帕累托最优拍卖，同时尊重预算约束。实现这一目标是特别具有挑战性的存在下，非平凡的组合约束的一组可行的分配。为了实现这一目标和AdWords拍卖的动机，我们提出了一个拍卖{ \em polymatroidal}环境满足上述属性。我们的拍卖采用了一种新颖的钉牢技术，一个干净的几何描述，只需要一个预言机访问的子模函数定义的多拟阵。因此，这次拍卖不仅简化和概括了所有以前的结果，它适用于几个新的应用程序，包括AdWords拍卖，带宽市场和视频点播。特别是，我们的特征的AdWords拍卖polymatroidal约束可能是独立的利益。这使我们能够设计第一个机制，同时考虑到预算，多个关键字和多个插槽的广告拍卖。我们表明，这是不可能的，将这一结果推广到一般的多面体约束。这也意味着一个不可能的结果，在预算约束的存在下，边际效用递减的多单位拍卖。
2012-05-18 cs.GT
Liquid Welfare and Revenue Monotonicity in Adaptive Clinching Auctions
本文研究自适应落槌拍卖在投标人数量变化下的单调性，证明对称预算下新增投标人使流动福利和收益弱递增，并指出非对称预算下该性质不成立。
2025-02-10 cs.GT
iMLCA: Machine Learning-powered Iterative Combinatorial Auctions with Interval Bidding
针对大型组合拍卖中精确出价成本高的问题，提出支持区间出价的iMLCA机制，通过基于价格的活动规则引导估值区间收紧，在保持与精确出价ML拍卖同等分配效率的同时，优于组合时钟拍卖。
2025-05-22 cs.GT
Optimal Strategies for Simultaneous Vickrey Auctions with Perfect Substitutes
我们得出最优策略的投标代理人，参与多个，同时第二价格拍卖与完美的替代品。我们证明，如果其他人出价本地在一个单一的拍卖，全球投标人应始终将非零出价在所有可用的拍卖，提供了没有预算限制。然而，在有预算的情况下，如果预算等于或小于估值，最佳策略是在当地投标。此外，对于广泛的估值分布，我们证明了找到最佳出价的问题减少到两个维度，如果所有的拍卖是相同的。最后，我们讨论了顺序拍卖和同时拍卖、非等同拍卖以及市场分配效率的市场。
2014-01-15 cs.GT
Combinatorial Auctions with Budgets
我们考虑预算约束的组合拍卖，投标人$i$有一个私人价值$v_i$，预算$b_i$，并感兴趣的所有项目在$S_i$。项目集合$R$的代理$i$的值是$|R \cap S_i| \cdot v_i$。这样的拍卖捕获了广告词拍卖，其中广告商响应于依赖于广告商的一组广告词而提供广告出价，并且广告商有预算。众所周知，即使所有项目都是相同的，所有预算都是公开的，也不可能做到真实和有效。我们的主要结果是一种新的拍卖，运行在多项式时间，是激励兼容，并确保帕累托最优的拍卖时，估值是私人和预算是公共知识。这将Dobzinski等人（FOCS 2008）关于多个{ \sl相同}物品和公共预算拍卖的结果扩展到了具有公共预算的单值{ \sl组合}拍卖。
2010-04-20 cs.DS cs.GT
Polyhedral Clinching Auctions with a Single Sample
针对带买方预算约束的双边市场拍卖问题，基于卖方估值先验与流动性福利目标，提升了多面收紧拍卖的效率保证，并扩展出适用于可分/不可分物品、多拟阵约束的高效单样本机制。
2024-11-04 cs.GT
Truth Revelation in Approximately Efficient Combinatorial Auctions
微观经济学和博弈论中考虑的一些重要的经典机制需要解决一个困难的优化问题。这是真实的组合拍卖，这在最近几年承担了实际的重要性，特别是组合拍卖的黄金标准，广义维克瑞拍卖（GVA）的机制。对这些机制的传统分析--特别是它们的真理揭示属性--假设优化问题得到了精确的解决。实际上，这些优化问题通常只能以近似的方式解决。我们调查的影响，这样的机制，取代精确解的近似。具体来说，我们来看看一个特定的贪婪优化方法。我们表明，GVA支付计划不提供真相揭示机制。我们引入另一个计划，保证真实性的限制类的球员。我们证明后一个属性，确定自然属性的组合拍卖，并表明，对于我们的限制类的球员，他们意味着真实的策略占主导地位。这些特性的适用性超出了所研究的具体拍卖。
2002-02-15 cs.GT
Optimal Parametrization of the Gale-Shapley Preallocation Method for Combinatorial Auction-based Channel Assignment
针对组合拍卖信道分配算法计算量随用户和资源数快速增长的问题，研究多对多Gale-Shapley预分配方法的最优参数化，通过限制投标信道数降低计算量，数值评估表明其对性能和计算需求影响显著。
2024-04-16 cs.GT
Rate of Price Discovery in Iterative Combinatorial Auctions
研究了一类迭代组合拍卖问题，该问题可以看作是求解供需平衡的定价问题的次梯度下降方法。我们提供了具体的收敛速度拍卖在这个类中，边界的拍卖轮数需要达到清算价格。我们的分析允许各种定价方案，包括项目，捆绑，多项式定价，和各自的收敛速度确认，更有表现力的定价方案来的成本较慢的收敛。我们考虑两个模型的投标人的行为。在第一个模型中，投标人的行为随机根据随机效用模型，其中包括标准的最佳反应投标作为一种特殊情况。在第二种模式中，投标人的行为是任意的（甚至是敌对的），而有意义的收敛依赖于设计合理的活动规则。
2016-05-31 cs.GT
Clinching Auctions Beyond Hard Budget Constraints
代理人的支付能力的限制发挥了重要作用，在拍卖设计的任何设置的金融交易的规模是足够大的。这些约束在机制设计中传统上被建模为\emph{hard budget}，即，机构不允许收取代理超过一定量。然而，真正的拍卖系统（如Google AdWords）允许对代理商的支付能力进行更复杂的限制，如\emph{average budgets}。在这项工作中，我们研究了设计帕累托最优和激励兼容的拍卖代理\emph{constrained quasi-linear utilities}，它捕捉更现实的模型的流动性约束的代理可能有。我们的研究结果适用于一个非常一般的类的分配约束称为polymatroidal环境，包括许多设置的兴趣，如多单位拍卖，匹配市场，视频点播和广告系统。我们的设计是基于Ausubel的\emph{clinching framework}。激励措施的兼容性和支付能力限制方面的可行性是敲定框架的直接后果。另一方面，帕累托最优则更具挑战性，因为它的无交易条件不仅取决于代理人的预算是否耗尽，还取决于商品分配的价格。为了控制这些价格，我们引入了降价和饱和的新概念。这些概念导致我们的主要结构的结果，这是一个表征紧集成交拍卖结果及其关系到价格下跌。
2014-04-20 cs.GT
An End-to-end Argument in Mechanism Design (Prior-independent Auctions for Budgeted Agents)
本文考虑先验独立的机制设计，即确定一个单一的机制，具有接近最优性能的每个先验分布。我们发现，具有说真话均衡的机制，启示机制，并不总是给最优的先验独立的机制，我们定义的启示差距量化的启示机制的非最优性。这项研究表明，重要的是要发展一个理论设计的非启示机制。我们的分析集中在福利最大化的单项目拍卖的代理人的预算和自然规律性的假设，他们的价值分布。全付费拍卖（一种非揭示机制）是贝叶斯最优机制;由于它是先验独立的，因此它也是先验独立的最优机制（1-近似）。我们证明了一个下界的先验独立近似的启示机制的1.013和成交拍卖（启示机制）是一个先验独立的$e \approx 2.714$近似。因此，与公共预算代理人的单项福利最大化的启示差距是在$[1.013, e]$。我们的一些分析延伸到收入目标，位置环境和不规则分布。
2018-07-30 cs.GT
The Computational Complexity of Truthfulness in Combinatorial Auctions
拍卖机制设计的一个基本问题是真实性和计算易处理性之间是否存在内在的冲突：特别是，多项式时间的组合拍卖真实机制在近似比方面是否比非真实机制弱。这个问题是最近回答普遍真实的组合拍卖机制\cite{D11}，甚至为真实的预期机制\cite{DughmiV11}。然而，这两个结果都是基于信息理论的参数值预言给出的估值，并留下了简洁描述类估值多项式时间真实机制的可能性。本文是第一个证明{ \em计算硬度}结果的真实机制的组合拍卖与简洁描述的估值。我们证明，有一类简洁地表示子模块的估值，没有确定性的真实机制提供了一个$m^{1/2-ε}$ -近似常数$ε>0$，除非$NP=RP$（$m$表示的项目数）。此外，我们证明了，即使是真实的预期机制不能近似组合拍卖与某些简洁描述的子模块估值优于$n^γ$内，其中$n$是投标人和$γ>0$一些绝对常数的数量，除非$NP \subseteq P/poly$。此外，我们证明了两个相关问题的计算硬度的结果。
2012-02-13 cs.GT
Combinatorial Auctions via Posted Prices
我们在贝叶斯框架下研究了组合拍卖的匿名标价机制。在公布价格机制中，商品价格被公布，然后消费者以任意顺序依次接近卖家，每个人都以公布的价格从未售出的商品中购买她最喜欢的捆绑。这些机制是简单、透明和平凡的主导战略激励兼容（DSIC）。我们表明，当代理人的偏好是分数次加性（其中包括所有的子模块功能），总是存在的价格，在预期中，获得至少一半的最优福利。我们的结果是建设性的：给定对组合拍卖算法A的黑盒访问、对先验分布的样本访问以及对采样估值的适当查询访问，可以在多时间中计算保证A的预期福利的至少一半的价格。作为一个推论，我们获得了第一个多时间（在n和m）常数因子DSIC机制贝叶斯子模块组合拍卖，访问需求查询预言。我们的研究结果也扩展到估值与互补，其中的近似因子线性下降的互补性的水平。
2014-11-18 cs.GT
Risk-Free Bidding in Complement-Free Combinatorial Auctions
研究了不完全信息下组合拍卖中的无风险投标策略。具体地说，在多物品组合拍卖中，无互补（次可加）投标人能保证的最大利润是多少？假设存在$n$投标者，并且$B_i$是投标者$i$对于整个项目集合具有的值。本文从第一投标人Bidder~1的角度对上述问题进行了研究。在这种情况下，最坏的情况下的利润保证出现在一个duopsony，也就是说，当$n=2$，所以这个问题，然后对应于发挥拍卖对预算对手与预算$B_2$。我们提出了两个简单的和广泛研究的组合拍卖，即顺序拍卖和同时拍卖，第一价格和第二价格的情况下，最坏情况下的保证。在一般情况下，不同的项目，我们的主要结果是为类的{ \em分数次加性}（XOS）投标人，我们表明，无论是第一价格和第二价格顺序拍卖投标人~ $1$有一个策略，保证利润至少$(\sqrt{B_1}-\sqrt{B_2})^2$时，$B_2 \leq B_1$，这个界是紧的。同时拍卖可以获得更多的利润保证，其中在第一价格的情况下，投标人$1$有一个策略，保证至少$\frac{(B_1-B_2)^2}{2B_1}$的利润，并在第二价格的情况下，$B_1-B_2$的界限是可实现的。我们还考虑了特殊情况下的顺序拍卖相同的项目，我们提供了严格的保证，投标人的次加性估值。
2021-11-29 cs.GT
Bundling Equilibrium in Combinatorial auctions
本文分析了VC（Vickrey-Clarke）组合拍卖的个体理性事后均衡。如果$Σ$是一系列捆绑商品，组织者可以限制参与者，要求他们只对$Σ$中的捆绑商品提交投标。通过这种方式得到的$Σ$ -VC组合拍卖（多商品拍卖）被认为是个体理性的诚实机制。与此相反，本文讨论了无限制的VC拍卖，其中买方限制自己的出价捆绑在$Σ$，因为它是理性的，他们这样做。也就是说，当购买者报告他们在$Σ$中对捆绑的估价时，他们可能处于均衡状态。我们充分刻画了那些在每一次风险投资拍卖中诱导个体理性均衡的$Σ$，并将相关均衡称为捆绑均衡。$Σ$中的束的数量表示均衡的通信复杂性。捆绑均衡的一个特例是基于划分的均衡，其中$Σ$是一个场，即它是由划分生成的。我们分析了捆绑均衡的通信复杂性和经济效率之间的权衡，特别侧重于基于分区的均衡。
2002-01-14 cs.GT
On Multiple Round Sponsored Search Auctions with Budgets
在赞助搜索拍卖中，搜索结果页面上的广告位通常按点击率排序。投标人有一个估值，通常假设点击率是线性的，这是一个预算约束，每个搜索结果页面（轮）最多只能获得一个位置。我们研究多轮赞助搜索拍卖，不同的回合是通过投标人的预算约束和投标人的所有回合的估值是个别回合的估值的总和。到目前为止，所有发表的机制要么研究一轮赞助搜索拍卖，要么研究每轮只有一个位置，所有位置都有相同的点击率，这与多项拍卖相同。本文主要研究了以下三个方面的问题：（1）给出了多轮赞助商搜索问题的第一种机制，其中不同的时隙具有不同的点击率。我们的机制是激励相容的期望，个人理性的期望，帕累托最优的期望，也是事后帕累托最优的每一个实现的结果。(2)此外，我们研究的组合设置，每个投标人只感兴趣的一个子集的轮。我们给出了一个确定性的，激励兼容的，个人理性的，帕累托最优的机制设置，所有插槽有相同的点击率。(3)我们提出了一个不可能的结果，投标人的边际估值递减拍卖。具体而言，我们表明，即使是多单位（每轮一个插槽）设置有没有激励兼容，个人理性，帕累托最优机制，私人边际估值和公共预算。
2011-12-29 cs.GT
The Combinatorial World (of Auctions) According to GARP
显示偏好技术被用来测试一个数据集是否与理性行为相容。它们也被纳入机制设计的约束，以鼓励在应用程序，如组合拍卖的真实行为。在拍卖设置中，我们提出了一个有效的组合算法来找到一个虚拟的估价函数的最佳（添加剂）的合理性保证。此外，我们还证明了存在这样一个估值函数，它既是个体理性的，又是最小的（也就是说，它是由任何其他个体理性的，近似拟合数据的虚拟估值函数支配的）。同样地，给定估值函数的上限约束，我们展示了如何用最优的加性合理性保证拟合最大虚拟估值函数。在实践中，显示偏好投标约束是非常苛刻的。我们解释了如何近似理性可以用来创建宽松的显示偏好约束在拍卖。然后，我们将展示如何组合的方法可以用来实现这些放松的约束。使用这种机制所产生的最坏/最好情况下的福利保障可通过最小/最大虚拟估值函数加以量化。
2015-07-27 cs.GT
Budget Pacing in Repeated Auctions: Regret and Efficiency without Convergence
Duke University（杜克大学）；Cornell University（康奈尔大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）；Northwestern University（西北大学）
本文研究了重复拍卖中预算节奏算法的福利和效率保障，证明了无需动态收敛即可获得至少一半最优液体福利，并展示了动态遗憾界限及对核心拍卖的鲁棒性。
2026-01-05 cs.GT
Walrasian's Characterization and a Universal Ascending Auction
我们引入了一个新的刻画所有瓦尔拉斯价格向量的禁止过和下的需求集单调总替代组合拍卖。对于上升和下降拍卖，我们提出了一个通用的框架，找到最小或最大瓦尔拉斯价格向量的单调总替代组合拍卖。一个上升（下降）拍卖保证找到最小（最大）瓦尔拉斯当且仅当它遵循建议的框架。
2016-05-12 cs.GT
Budget-Feasible Mechanisms for Submodular Welfare Maximization in Procurement Auctions
School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院）；School of Rail Transportation, Soochow University（苏州大学轨道交通学院）
本文提出BFM-SWM机制，首次在采购拍卖中实现子模福利最大化的预算可行机制，具有可证明的近似保证，同时改进了效率和效果。
2026-09-17 cs.GT
The Cost of Simple Bidding in Combinatorial Auctions
我们研究一类操纵组合拍卖投标人根本歪曲什么样的商品，他们感兴趣的。以前的工作在很大程度上假设投标人只提交他们感兴趣的捆绑，我们称之为简单的投标投标：投标金额的战略，但不是捆绑的身份。然而，我们发现，存在着一个完整的类的拍卖情况下，简单的出价从来没有最佳的贝叶斯-纳什均衡，总是严格由复杂的出价（投标人出价的商品，他们不感兴趣）。我们证明了这一结果的两个最广泛使用的拍卖机制：第一价格和VCG最近。我们还探讨了导致这种现象的获胜者确定问题的结构特性，并利用所获得的见解来研究复杂投标的影响力。我们发现，在最坏的情况下，投标人的最佳复杂的出价可能需要投标的指数数量的捆绑，即使投标人只感兴趣的一个好。因此，这一现象可以极大地影响拍卖的结果，不应该被投标人和拍卖设计师忽视。
2021-09-10 cs.GT
Adaptive Bidding Policies for First-Price Auctions with Budget Constraints under Non-stationarity
本文研究预算受限的投标人如何在重复的第一价格拍卖中自适应出价以最大化累积收益，提出基于双梯度下降的出价策略，并分析了在不同信息环境下性能损失与非平稳性之间的关系。
2026-04-11 cs.GT
Combinatorial Auctions with Interdependent Valuations: SOS to the Rescue
我们研究了具有相互依赖估值的组合拍卖。在这样的设置中，每个代理$i$具有捕获她的私人信息的私人信号$s_i$，并且每个代理的估价函数取决于整个信号简档${\bf s}=(s_1,\ldots,s_n)$。经济学文献表明，相互依赖模型产生了强烈的不可能性结果，并确定了可以获得最优解的假设。计算机科学文献提供了简单的单参数设置的近似结果（主要是单一物品拍卖，或拟阵可行性约束）。这两种文献主要集中在满足称为{ \em单杂交}（或其变体）的技术条件的估值上。我们认为类{ \em submodular over signals}（SOS）的估值（不施加任何单交叉类型的假设），并提供第一福利近似保证多维组合拍卖，实现普遍的事后IC-IR机制。我们的主要结果是：$(i)$ 4-具有一维信号和SOS估值的任何单参数下闭设置的近似; $(ii)$ 4-具有多维信号和{ \em可分离}-SOS估值的任何组合拍卖的近似;和$(iii)$ $(k+3)$ -和$(2\log(k)+4)$ -近似，用于具有一维信号的任何组合拍卖，具有$k$大小的信号空间，用于SOS和强SOS估价，分别我们所有的结果扩展到SOS的参数化版本，$d$-SOS，而失去了一个因素，依赖于$d$。
2019-06-02 cs.GT
Generalized Prophet Inequalities for Online Auctions
Institute for Logic, Language and Computation, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学逻辑、语言与计算研究所）
本文推广先知不等式至智能体有预算和混合目标的在线拍卖，提出广义平衡价格机制，证明常数竞争比并建立权衡与归约。
2026-10-01 cs.GT
Fast Iterative Combinatorial Auctions via Bayesian Learning
迭代组合拍卖（CA）通常用于数十亿美元的领域，如频谱拍卖，收敛速度是为实际应用选择特定设计的关键因素之一。为了实现快速收敛，目前的CA需要仔细调整的价格更新规则，以平衡收敛速度和分配效率。Brero和Lahaie（2018）最近介绍了一种贝叶斯迭代拍卖设计，用于单一投标人的设置。贝叶斯方法使他们能够将先验知识纳入价格更新算法，减少了收敛的回合数，并具有最小的参数调整。在本文中，我们将他们的工作推广到对投标人估价没有限制的情况。我们引入了一个新的贝叶斯CA设计，使用蒙特卡罗期望最大化更新价格在每一轮的拍卖。我们评估我们的方法通过模拟CATS实例。我们的研究结果表明，我们的贝叶斯CA甚至优于一个高度优化的基准，在清除百分比和收敛速度。
2019-07-10 cs.GT
Incentive Compatible Budget Elicitation in Multi-unit Auctions
在本文中，我们考虑的问题，设计多个（同质）单位的好，当投标人有私人估价和私人预算约束的激励相容拍卖。Dobzinski { \em et al}证明了当只有估价是私人的而预算是公开的时，{ \em adaptive clinching}拍卖是唯一的激励相容拍卖，达到了Pareto最优.他们进一步表明，不存在确定性的帕累托最优拍卖与私人预算。我们的主要贡献是显示以下的预算单调性性质的拍卖：当只有一个无限可分的好，投标人不能提高她的效用报告预算小于真相。这意味着随机修改的自适应成交拍卖是激励兼容和帕累托最优的私人预算。预算单调性属性还意味着在此上下文中的其他改进结果。对于收入最大化，相同的拍卖提高了最有名的竞争比，由于艾布拉姆斯的一个因素4，渐近接近的最优单一价格拍卖的性能。最后，我们考虑贝叶斯环境下的收入最大化（或社会福利）问题。我们允许投标人有公共规模的限制（在他们愿意购买的商品数量），除了私人预算的限制。我们展示了一个简单的多时间可计算的5.83近似的最佳贝叶斯激励兼容机制，这是可实现的优势策略。我们的技术再次至关重要地需要能够防止投标人通过随机化多报预算。
2009-04-22 cs.GT cs.MA
On the Complexity of Computing an Equilibrium in Combinatorial Auctions
我们研究组合拍卖，每个项目分别出售，但同时通过第二价格拍卖。我们问是否有可能有效地计算在这个游戏中的纯纳什均衡与社会福利接近最优的。我们表明，当投标人的估值是次模块化的，在许多有趣的设置（例如，投标人数量恒定，预算附加投标人）计算具有良好福利的均衡基本上与计算完全忽略激励问题的具有良好福利的分配一样容易。另一方面，对于次可加估值，我们证明了计算均衡需要指数通信。最后，对于XOS（又名分数次加性）估值，我们表明，如果存在一个有效的算法，找到一个均衡，它必须使用的技术，是非常不同的，从我们目前的。
2015-06-09 cs.GT
Combinatorial Auctions with Decreasing Marginal Utilities
在大多数微观经济学理论中，消费者被假定为边际效用递减。本文考虑组合拍卖的子模块的买家。这些买家的估值被放置在一个没有互补性的估值层次中，这个层次还包括单个估值的OR和XOR组合，以及满足总替代属性的估值。这些最后的估值被证明是形成一个零测量子集的子模估值，有积极的措施。虽然我们表明，分配问题之间的子模估值是NP-困难的，我们提出了一个有效的贪婪2-近似算法这种情况下，并推广到有限的互补性的情况下。在允许任意互补的设置中不存在这样的近似算法。最后给出了边际效用递减参与者之间组合拍卖策略的一些结果。
2002-09-12 cs.GT
An Impossibility Result for Truthful Combinatorial Auctions with Submodular Valuations
我们发现，每一个普遍真实的随机机制的组合拍卖与子模块的估值，提供$m^{\frac 1 2 -ε}$近似的社会福利和使用值查询只必须使用指数许多值查询，其中$m$是项目的数量。与此相反，忽略激励，存在常数比近似算法为这个问题。我们的方法是基于一种新的\emph{direct hardness}方法，并完全跳过了臭名昭著的硬表征步骤。表征步骤是迄今为止机制设计算法中证明不可能结果的主要障碍。我们证明了我们的新技术的两个额外的应用：（1）普遍真实的多项式时间灵活的组合公共项目的不可能性结果和（2）准确的组合公共项目的真实预期机制的不可能性结果。后者是第一个结果，约束的权力多项式时间的真实性在任何设置的期望机制。
2010-11-08 cs.GT
SBBA: a Strongly-Budget-Balanced Double-Auction Mechanism
McAfee（1992）在其开创性的论文中首次提出了双向拍卖的优势策略真实机制。当市场足够大时，他的机制几乎可以获得最优的交易收益。然而，他的机制可能会留下钱在桌子上，因为买方支付的价格可能高于支付给卖方的价格。这笔钱包括在交易收益中，在某些情况下，它几乎占了所有的交易收益，几乎没有给交易者留下任何交易收益。我们提出SBBA：McAfee的机制，这是强烈的不平衡的一个变种。有一个单一的价格，所有的钱都在买家和卖家之间交换，没有钱留在桌子上。这意味着所有的贸易收益都由贸易商享有。我们将这种变体推广到具有运输成本的空间分布市场。
2016-07-18 cs.GT
Efficiency Guarantees in Auctions with Budgets
在参与者获得流动性的机会有限的情况下，表现为预算限制，效率最大化已被证明是一个具有挑战性的目标。特别是，社会福利不能用比玩家数量更好的因素来近似。因此，文献主要诉诸帕累托效率作为一种方式来实现效率在这样的设置。虽然在一些重要的场景中是成功的，但在许多情况下，我们知道，要么只有一个激励相容的拍卖总是输出帕累托有效的解决方案，要么没有真实的机制可以始终保证帕累托有效的结果。传统上，不可能的结果可以通过考虑近似来避免。然而，帕累托效率是一个二元属性（满足或不满足），不允许近似。在本文中，我们提出了一个新的概念的效率，称为\emph{liquid welfare}。这是一个无所不知的卖家能够从某个实例中获得的最大收入。我们解释了这个目标函数背后的直觉，并表明它可以通过两个不同的拍卖2-近似。此外，我们表明，没有真实的算法可以保证近似因子优于4/3的液体福利，并提供一个真实的拍卖，达到这个界限在一个特殊的情况下。重要的是，流动福利基准还克服了某些情况下的不可能性。虽然这是不可能的设计帕累托有效的多单位拍卖的球员有递减的边际价值，我们给出了一个确定性的$O(\log n)$ -近似的流动福利在这种情况下。
2013-04-26 cs.GT
A Bridge between Liquid and Social Welfare in Combinatorial Auctions with Submodular Bidders
我们研究了组合拍卖中投标人具有子模块（或XOS）估值且受约束的激励兼容机制。我们的目标是最大化\emph{liquid welfare}，这是Dobzinski和Paes Leme（2014）提出的一个针对受约束投标人的效率概念。我们发现，一些已知的真实机制，最好的近似社会福利的组合拍卖与子模块投标人通过需求查询预言机可以适应，使他们保持真实性，并实现渐近相同的近似保证的液体福利。更具体地说，对于具有子模块投标人的组合拍卖中的液体福利优化问题，我们通过修改Kenda和Vöcking（2012）的机制，获得了普遍真实的随机$O(\log m)$近似机制，其中$m$是物品的数量。此外，出于大市场假设经常使用的机制设计，我们引入了竞争性市场的概念，并表明在这样的市场中，流动性福利可以近似在一个恒定的因素由一个随机的普遍真实的机制。最后，在贝叶斯设置中，我们通过调整Feldman，Gravin和Lucier（2014）的结果，获得了一个真实的$O(1)$近似机制，用于投标人估值作为来自已知分布的独立样本生成的情况。
2018-12-12 cs.GT
Throttling Equilibria in Auction Markets
Columbia University（哥伦比亚大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本研究分析广告拍卖中所有广告商同时采用节流策略的均衡，发现一价拍卖存在唯一高效可计算的均衡，而二价拍卖的均衡计算困难，且节流均衡的液体福利无政府状态价格至多为2。
2026-10-01 cs.GT
Strategic Cyber Defense via Reinforcement Learning-Guided Combinatorial Auctions
提出基于强化学习Q值导出估值，利用可微Transformer组合拍卖（CAFormer）在真实网络环境中分配防御动作包，实现近似激励兼容且对误报鲁棒，证明了拍卖规划可行性及价值结构可解释性。
2025-09-13 cs.GT
Single Parameter Combinatorial Auctions with Partially Public Valuations
我们考虑的问题，设计真实的拍卖，投标人的估价有一个公共和私人的组成部分。特别是，我们考虑组合拍卖的估价代理$i$为一组$S$的项目可以表示为$v_if(S)$，其中$v_i$是一个私人的单一参数的代理，和功能$f$是众所周知的。我们研究这个问题的动机有两个方面：（a）这种估值函数在电视和电台等广播媒体的广告时段中自然出现。对于在广告时隙的集合$S$中示出的广告，$f(S)$是例如广告所到达的{\em unique}观看者的数量，并且$v_i$是每唯一观看者的估价。(b)从理论的角度来看，这种估值函数的因式分解简化了投标语言，并使组合拍卖更适合于更好的近似因子。我们提出了一个通用的技术，最大范围内的机制，转换任何$α$近似非真实算法（$α\leq 1$）为这个问题到$Ω(\fracα{\log{n}})$和$Ω(α)$-近似真实的机制，分别在多项式时间和准多项式时间运行。
2010-07-20 cs.GT
Understanding the Relationship Between Core Constraints and Core-Selecting Payment Rules in Combinatorial Auctions
组合拍卖（CA）允许投标人表达复杂的偏好捆绑的货物拍卖。然而，不同支付规则下的投标人行为往往不清楚。在本文中，我们的目标是了解核心约束如何与不同的核心选择支付规则相互作用。特别是，我们研究的自然和理想的非递减属性的支付规则，它指出，投标人不能减少他们的付款增加他们的出价。以往的工作表明，在一般情况下，广泛使用的VCG最近的支付规则违反了非减性质的一心一意CA。我们证明了在单个有效核约束下，VCG最近支付规则是非减的。为了确定在哪些拍卖单有效的核心约束发生，我们引入了一个冲突图表示的一心一意CA和CA中的单有效的核心约束的充分条件。最后，我们研究的结果对投标人的行为，并表明，没有过度出价存在于任何纳什均衡的非递减核心选择支付规则。
2022-04-27 cs.GT
Prophet Inequalities for Subadditive Combinatorial Auctions
本文综述了次可加组合拍卖中的先知不等式，介绍了$O(\log m)$与$O(\log \log m)$界限的构造性明码标价机制，并重点解析了最新解决常数因子先知不等式核心开放问题的非构造性方法。
2023-05-22 cs.GT
Simultaneous All-Pay Auctions with Budget Constraints
本文研究带预算约束的多物品全支付拍卖中两个参与者的纳什均衡，刻画了单物品情形并构造了两物品和三物品场景的联合分布纳什均衡，揭示预算约束可能导致均衡不存在。
2025-07-23 cs.GT econ.TH
Towards Optimal Prior-Free Permissionless Rebate Mechanisms, with applications to Automated Market Makers & Combinatorial Orderflow Auctions
本文针对区块链MEV问题，提出一种确定捆绑交易用户补偿的正式方法，探讨Shapley值在公平补偿中的应用，并研究MEV返利与拍卖机制以削弱区块生产者权力。
2023-06-29 cs.GT
Computing Bayes-Nash Equilibria in Combinatorial Auctions with Verification
本文提出了一种新的算法来计算连续价值空间和行动空间的组合拍卖中的纯策略$\varepsilon$ -贝叶斯-纳什均衡（$\varepsilon$ -BNEs）。我们的算法的一个重要创新是分离算法的搜索阶段（用于找到$\varepsilon$ -BNE）从验证阶段（用于计算$\varepsilon$）。使用这种方法，我们得到了一个算法，这是非常快的，并提供理论上的保证$\varepsilon$它发现。我们的主要技术贡献是一种验证方法，它允许我们在整个连续值空间上界的$\varepsilon$，而无需对机制进行假设。使用我们的算法，我们现在可以计算$\varepsilon$ -BNE在多思想领域，这是显着更复杂的比以前可能解决。我们在开源许可下发布代码，使研究人员能够对拍卖进行算法分析，使投标人能够分析不同的策略，并促进许多其他应用程序。
2020-07-24 cs.GT
Learning vs. Optimizing Bidders in Budgeted Auctions
Cornell University（康奈尔大学）；Google Research（谷歌研究院）
本文研究预算拍卖中学习者与优化者在贝叶斯设定下的重复交互，提出预算Stackelberg均衡概念，证明在预算约束下优化策略需时间分层，并证明比例控制器在预算下具有战略鲁棒性。
2026-11-05 cs.GT
Valuation Compressions in VCG-Based Combinatorial Auctions
经典机制设计的重点一直是真实的直接揭示机制。在组合拍卖的背景下，使社会福利最大化的真实直接揭示机制是VCG机制。然而，对于许多估值空间，计算VCG机制的分配和支付是一个计算困难的问题。因此，我们研究的VCG机制的性能时，投标人被迫选择出价从子空间的估值空间，VCG的结果可以有效地计算。我们证明了改进的上限福利损失的限制添加剂出价和上限和下限限制非添加剂出价。这些界限表明，福利损失增加的表现力。我们所有的界限都适用于可以在多项式时间内计算的均衡概念以及学习结果。
2013-10-11 cs.GT
