Open Problems in Differentiable Social Choice: Learning Mechanisms, Decisions, and Alignment
本文探讨了可微社会选择中的18个开放问题，研究如何将投票规则、机制和聚合过程作为可学习模型进行优化，揭示了经典公理在机器学习中的新应用。
2026-02-20 cs.AI cs.LG
No Bidding, No Regret: Pairwise-Feedback Mechanisms for Digital Goods and Data Auctions
Stanford（斯坦福大学）
针对效用售后揭示、生产成本高的数据与数字商品重复拍卖，提出基于成对比较和 epsilon-greedy 的无出价反馈机制，并证明其真实性、个体理性及福利收入最优。
2023-06-02 cs.AI cs.GT cs.LG
Differentially Private Double Spectrum Auction with Approximate Social Welfare Maximization
频谱拍卖是提高频谱利用率的一种有效方法，它将空闲频谱从主用户租给次用户。近年来，一些差异隐私频谱拍卖机制被提出，但据我们所知，他们都没有解决差分隐私在设置双频谱拍卖。本文将差分隐私的概念与双频谱拍卖设计相结合，提出了一种近似社会福利最大化的差分隐私双频谱拍卖机制（DDSM）。具体地说，我们设计了一种指数机制来选择与相关社会福利值成指数关系的双频谱拍卖的出清价格，并在拍卖算法、效用函数和买方分组算法的设计等方面对该机制进行了改进。通过理论分析，证明了DDSM实现了差分隐私、近似真实、近似社会福利最大化。大量的实验评估表明，DDSM实现了良好的性能方面的社会福利。
2018-10-18 cs.CR 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
PPS: Privacy-Preserving Strategyproof Social-Efficient Spectrum Auction Mechanisms
针对频谱分配问题，人们提出了许多频谱拍卖机制，但遗憾的是，这些机制都没有保护投标者的投标隐私，也没有取得良好的社会效益。在本文中，我们提出了PPS，一个隐私保护策略证明频谱拍卖框架。然后，我们设计了两个方案分别基于PPS 1）单单元拍卖模型（SUA），只有一个信道被出售的频谱市场; 2）多单元拍卖模型（MUA），其中的主用户转租多个单位的信道的次用户和每个次用户都希望访问多个单位的信道。由于社会效率最大化问题在这两个拍卖模型中都是NP难问题，我们分别给出了近似因子为$(1+ε)$和32的SUA和MUA分配机制，并在此基础上设计了具有隐私保护的防策略拍卖机制.我们广泛的评估表明，我们的机制实现了良好的社会效率和低的计算和通信开销。
2013-07-30 cs.GT cs.NI
Combinatorial Procurement Auction in Social Networks
本文研究了一种新兴的采购拍卖场景，其中市场是建立在社交网络。在一个由多个智能体、智能手机或计算机组成的社会网络中，一个请求者向供应商发布她对商品或任务的需求，然后鼓励已经进入市场的供应商邀请其他供应商加入，网络中的所有供应商都可以竞争业务。这种网络拍卖的关键问题是如何激励每个参与拍卖的节点不仅要真实地使用自己的能力，还要将任务转发给她的邻居。近年来，通过社交网络进行的拍卖吸引了相当大的兴趣。然而，现有的大多数工作集中在经典的远期拍卖。此外，目前还没有考虑多个商品/任务的有效网络拍卖。本文首次研究了社交网络中同质和异质商品或任务的采购拍卖问题。通过理论证明和实验仿真，证明了所提出的机制具有个体理性和激励相容的特点，同时降低了系统和请求者的成本。
2022-08-31 cs.GT econ.TH
Multi-unit Auction over a Social Network
本文针对社交网络多单位扩散拍卖提出图探索技术，设计 MUDAN 和 MUDAN-m 两种机制，在满足激励相容性和 1/m-弱效率的同时实现无奖励扩散拍卖的最优社会福利。
2023-09-25 cs.GT
Strategy-Proof and Non-Wasteful Multi-Unit Auction via Social Network
由Li et al.（2017）开创的通过社交网络的拍卖在拍卖的机制设计文献中引起了相当大的关注。然而，没有已知的机制，满足防策略，无赤字，无浪费，和个人理性的多单位单位需求拍卖，除了一些幼稚的。在本文中，我们首先提出了一种机制，满足所有上述性质。然后，我们与两个天真的机制进行了全面的比较，表明所提出的机制在社会剩余，卖方的收入，并鼓励买方说实话。我们还分析了社会剩余的特点和收入所取得的建议机制，包括不断逼近的最坏情况下的效率损失和优化收入的复杂性，从卖方的角度来看。
2019-11-20 cs.GT econ.TH
Corruption in Auctions: Social Welfare Loss in Hybrid Multi-Unit Auctions
本文首先研究了在单物品拍卖和多物品拍卖中，腐败拍卖人造成的社会福利损失。在我们的模型中，拍卖人可能会与中标人串通，让他们降低出价，以换取（可能取决于投标人）剩余的一小部分$γ$。我们考虑不同的腐败计划。在最基本的一种情况下，所有获胜的投标人都将其出价降低到最高的失败出价。我们表明，这种设置是等价于一个$γ$混合拍卖的付款是一个凸组合的第一价格和第二价格付款。更一般地说，我们认为腐败的计划，可以与$γ$ -近似的第一价格拍卖（$γ$ -FPA），其中的付款恢复至少$γ$ -分数的第一价格付款。我们的目标是获得一个准确的了解强大的无政府无政府代价（POA）的拍卖。如果没有限制的出价，我们证明了一个界限上的强大POA的$γ$ -FPA是紧的（在整个范围内的$γ$）的单项目和多单位拍卖设置。另一方面，如果出价满足无过度出价假设，则会出现一个更细粒度的无政府状态无政府代价景观，这取决于拍卖设置和均衡概念。虽然更具挑战性，我们得到（几乎）紧边界的拍卖设置和几个均衡的概念，基本上只留下一些开放的粗相关的无政府代价价格的差距。
2022-05-09 cs.GT
Social Surplus Maximization in Sponsored Search Auctions Requires Communication
本文证明在赞助搜索拍卖中，即使投标人可自由通信，计算最优社会剩余仍需网站与投标人之间Ω(mn)比特的通信，其中n为广告位数量，2^{-m}为最小报价单位。
2023-05-12 cs.GT cs.IT econ.TH
Social Welfare Maximization Auction in Edge Computing Resource Allocation for Mobile Blockchain
区块链是一种新兴的去中心化安全系统，已被应用于许多应用，如比特币，智能电网和物联网。然而，运行挖掘过程可能会消耗太多的能量消耗和手持设备上的计算资源使用，这限制了区块链在移动环境中的使用。在本文中，我们考虑部署边缘计算服务来支持移动区块链。提出了一种基于拍卖的边缘计算服务提供商的边缘计算资源市场。由于矿工之间存在竞争，模型中考虑了分配外部性（正和负）。在我们的拍卖机制中，我们最大化的社会福利，同时保证真实性，个人理性和计算效率。基于区块链挖掘实验结果，我们定义了一个哈希幂函数来表征成功挖掘区块的概率。通过大量的模拟，我们评估了我们的拍卖机制的性能，这表明我们的边缘计算资源市场模型可以有效地解决边缘计算服务提供商的社会福利最大化问题。
2017-11-20 cs.GT
Towards Barter Double Auction as Model for Bilateral Social Cooperations
本文的思想是一个先进的博弈概念。这一概念有望成为自利主体之间非货币双边合作的模型。这种非金钱的情况是社会合作，如分配高级工作或人类之间的性关系。在易货双向拍卖中，存在大量的代理人。每个代理人都有一个向量的参数，指定他的需求和向量，指定他的报价。两个代理人可以通过物物交换来达成承诺。代理人的主观满意度（0%到100%之间的数字）与他的需求和接受的报价之间的距离一样高。本文介绍了这个复杂的游戏概念的一些方面。
2009-05-22 cs.GT
Multi-Unit Diffusion Auctions with Intermediaries
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；ShanghaiTech University（上海科技大学）
本文研究了由中间人驱动的多单位拍卖，其中每个中间人拥有一组私人的单位需求购买者，并且所有中间人都是网络化的。我们的目标是激励中介机构将拍卖信息传播给他们可以接触到的个人，包括他们的私人买家和邻近的中介机构，以便更多的潜在买家能够参与拍卖。为此，我们建立了一个基于扩散的拍卖框架，其中包括中间商的战略互动。研究表明，该框架内的经典Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制可以实现最大的社会福利，但可能会减少卖方的收入甚至导致赤字。为了克服收益问题，我们提出了一种新的拍卖，称为临界邻域拍卖，它不仅最大化的社会福利，但也提高了卖方的收入相比，VCG机制有/无中介。
2022-03-15 cs.AI cs.GT
Efficiency in Truthful Auctions via a Social Network
在本文中，我们研究了通过社会网络的真实拍卖的效率，其中卖方只能通过买方的网络向买方传播拍卖的信息。在单一物品拍卖，我们表明，没有一种机制是防策略的，个人理性的，有效的，弱预算平衡。此外，我们提出了$α$ -APG机制，一类机制，经营效率和弱预算平衡之间的权衡。在多物品拍卖中，当所有买家只需要一个物品时，已经存在一种防策略机制。然而，我们指出了一个反例，在这个机制中的防策略性，并尽我们所知，找到一个防策略机制的问题仍然是开放的。我们假设所有的买家都有递减的边际效用，并提出了一个广义的APG机制，是防策略和个人理性，但不是有效的。重要的是，我们表明，该机制实现了最大的效率措施之间的所有防策略机制。
2019-04-29 cs.GT econ.TH
Multi-Unit Auctions: Beyond Roberts
我们展示了激励兼容的多单位拍卖，不是仿射最大化（即，不属于VCG家族），但社会福利近似在$1+ε$的因子内。对于两个项目的两个投标人拍卖的情况下，我们表明，这些拍卖，被称为分类拍卖，是唯一的可扩展的近似因子优于2。“可扩展”意味着分配不依赖于衡量估值的单位。我们由此推断，任何可扩展的计算效率的激励兼容的拍卖$m$项目和$n \ge 2$投标人不能近似的社会福利的一个因素内优于2。这与仅在计算约束条件下就可以达到的任意好的近似值形成对比，也与仅在激励约束条件下就可以获得最优社会福利的事实形成对比。
2010-11-08 cs.GT
Draft Auctions
我们引入了选秀拍卖，这是一种顺序拍卖格式，在每次迭代中，玩家都以固定价格竞标购买物品的权利。我们发现，草案拍卖提供了一个指数级的改善，在社会福利在均衡的顺序项目拍卖，预定的项目在每个时间步拍卖。具体来说，我们表明，任何subadditive估值的社会福利在均衡是一个$O(\log^2(m))$ -近似的最优社会福利，其中$m$是项目的数量。我们还提供了更严格的近似结果的几个子类。我们的福利保证贝叶斯纳什均衡和无悔的学习结果，通过平滑机制框架。独立的兴趣，我们的技术表明，在组合拍卖设置，效率保证的机制，通过平滑度为一个非常有限的一类基数估值，扩展与一个小的退化，次加性估值，最大的互补类的估值。草案拍卖的变体已在实践中使用，并已通过实验证明优于其他拍卖。我们的研究结果提供了理论依据。
2013-11-12 cs.GT
Autobidding Auctions in the Presence of User Costs
我们研究自动出价广告拍卖与用户成本，其中每个投标人是价值最大化的投资回报率（ROI）的约束下，卖方的目标是最大化的社会福利考虑到用户的观看广告的成本。我们发现，在最坏的情况下，运行的香草VCG拍卖与用户成本的社会福利的近似比可以坏到0。为了提高VCG的性能，我们提出了一种基于适当选择成本乘数的VCG的新变体，并证明了存在拍卖依赖和投标依赖的成本乘数，它们分别保证社会福利的近似比为1/2和1/4.
2023-02-01 cs.GT
Deep Learning Based Auction Design for Selling Agricultural Produce through Farmer Collectives to Maximize Nash Social Welfare
Plaksha University（普拉克斯哈大学）；Indian Institute of Science（印度科学学院）
本文提出一种基于深度学习的体积折扣拍卖机制，通过农民合作社销售农产品以最大化纳什社会福利，优于传统拍卖机制。
2025-12-26 cs.GT
Strategyproofness and Monotone Allocation of Auction in Social Networks
SCSE, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院）；AI-HSS, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学人工智能与社会科学学院）；SCSE, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学信息工程学院）；University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文首次提出网络拍卖中两类单调分配规则ID-MON和IP-MON，刻画了相应策略防护性支付规则的存在条件，并证明收入最大化规则可计算，从而解决了单一意向竞拍者组合网络拍卖的难题。
2025-07-19 cs.AI cs.GT cs.MA
Incentive-Compatible Diffusion Auctions
扩散拍卖是拍卖设计中的一种新模型。它可以激励已经加入拍卖的买家通过社会关系将出售信息进一步传播给其他人，从而提高卖家的收入和社会福利。扩散拍卖本质上是一个非典型的多维机制设计问题，参与者的社会关系复杂地影响着他们的出价。在这样的拍卖中，激励相容性（IC）意味着每个代理人最好诚实地报告她的估价，并将销售信息完全传播给她的所有邻居。现有的工作确定了一些具体的扩散拍卖机制，而一个一般的理论特征的所有激励兼容的扩散拍卖仍然是失踪。在这项工作中，我们确定了一个充分和必要条件，所有的主导策略激励兼容（DSIC）扩散拍卖。我们制定的单调分配政策在这样的多维问题，并表明任何单调分配政策可以实现在DSIC扩散拍卖机制。在给定单调分配策略的情况下，得到了使卖方收益最大化的最优支付策略。
2020-04-27 cs.GT econ.TH
Auctioning Attention on Social Networks
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
针对社交媒体注意力分配冲突，提出基于拍卖的信息流构建机制，引入税收政策平衡生产者与消费者福利，在实证与合成网络模拟中提升生产者福利并优化注意力分配公平性。
2026-08-10 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
Characterizations of Network Auctions and Generalizations of VCG
本文研究社交网络中的拍卖问题，针对单件设置刻画了网络拍卖在弱预算平衡、个体合理性、激励兼容性及效率等方面的性质，并利用奖励等新概念设计了有效且尽可能满足激励兼容性的机制，为理解社交网络拍卖提供了见解。
2023-08-02 cs.DS 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
Fair Diffusion Auctions
ShanghaiTech University（上海科技大学）；Kyushu University（九州大学）
针对现有扩散拍卖无法兼顾公平效用分配与激励相容性的问题，本文提出满足1/(k+1)-Shapley公平性的排列扩散拍卖PDA，可适配同质物品售卖及通用组合拍卖场景。
2025-11-13 cs.GT
Mechanism Design in Social Networks
本文研究了一个拍卖设计问题，在一个社会网络中，卖方出售商品，其中每个人（卖方或买方）只能与她的邻居沟通。卖方面临的挑战是设计一种机制来激励知道拍卖的买方进一步将信息传播给他们的邻居，以便更多的买方将参与拍卖，因此，卖方将能够获得更高的收入。我们提出了一种新的拍卖机制，称为信息扩散机制（IDM），它激励买家不仅如实报告他们对商品的估价卖方，但也进一步传播拍卖信息给所有他们的邻居。相比之下，将著名的Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制在社交网络中直接推广，虽然也能激励信息扩散，但会降低卖家的收益，有时甚至导致亏损。问题的形式化还没有在文献中的机制设计和我们的解决方案是非常重要的存在下，大规模的在线社交网络。
2017-02-13 cs.GT
Envy, Regret, and Social Welfare Loss
激励相容性（IC）是拍卖机制最基本的属性之一，包括那些用于在线广告的拍卖机制。Feng等人和Lahaie等人最近的方法表明，不同出价的拍卖机制的反事实运行可以用来确定拍卖是否是IC。在本文中，我们表明，类似的结果可以通过查看广告商的嫉妒，这可以计算与一个单一的执行拍卖。我们引入了两个指标来评估拍卖的激励相容性：IC-后悔和IC-羡慕。对于位置拍卖环境，我们表明，对于一个大类的定价方案（其中包括例如VCG和GSP），IC-Envy $\ge$ IC-Regret（和IC-Envy = IC-Regret时，出价是不同的）。我们考虑Colini-Baldeschi等人的广告类型环境中的不可分离折扣，其中我们表明，对于GSP的推广，IC-羡慕$\ge$ IC-后悔。我们最终的理论结果是，在所有这些设置IC嫉妒被用来约束损失的社会福利由于广告商误报。最后，我们表明，IC-Envy是有用的功能，预测IC-Regret拍卖环境超出了我们的理论结果。特别是，使用IC-Envy比仅使用价格和价值特征的训练模型产生更好的结果。
2019-07-17 cs.GT
Discrimination-Based Double Auction for Maximizing Social Welfare in the Electricity and Heating Market Considering Privacy Preservation
提出了一种在电力和供热市场中以社会福利最大化为目标的带有价格歧视的双边拍卖机制。在该机制中，能源服务提供商（ESP）和负荷聚合商（LA）分别向能源交易中心（ETC）提交报价和投标，以实现各自效用最大化;而无私的ETC作为拍卖人，利用区分性价格权重来规范ESP和LA的行为，将各利益相关者的个体利益与整体社会福利相结合，以实现全局最优。纳什博弈被用来描述具有相同市场角色的参与者之间的相互作用。在理论上，首先证明了纳什均衡的存在唯一性;然后，考虑到博弈参与者对隐私保护的要求，提出了一种基于乘数交替方向法的分布式算法实现分布式竞价，并采用解析目标级联算法实现供需平衡。我们验证了所提出的机制，城市一级的分销系统的案例研究。实验结果表明，与其他机制相比，所实现的SW提高了4%~ 15%，也验证了分布式算法的有效性。
2022-05-28 cs.GT math.OC
Dual Auction Mechanism for Transaction Relay and Validation in Complex Wireless Blockchain Network
本文针对无线区块链网络中轻节点缺乏中继激励的问题，提出一种包含中继子拍卖和验证子拍卖的双重拍卖机制，以高效分配交易费并提升社会福利。
2024-01-24 cs.GT cs.NI
Learning to Bid Long-Term: Multi-Agent Reinforcement Learning with Long-Term and Sparse Reward in Repeated Auction Games
Huawei Technology（华为技术）；Hasso Plattner Institute（哈索·普拉特纳研究院）
我们提出了一种多智能体分布式强化学习算法，该算法在潜在冲突的短期奖励和稀疏、延迟的长期奖励之间进行平衡，并在动态环境中使用部分信息进行学习。我们比较了不同的长期奖励，以激励算法最大化个人收益和整体社会福利。我们在两个模拟拍卖游戏中测试了该算法，并证明：1）我们的算法优于两个基准算法在直接竞争，成本社会福利，和2）我们的算法的积极的竞争行为可以指导与长期奖励信号，以最大限度地提高个人收益和整体社会福利。
2022-04-05 cs.GT cs.LG
Improved Social Welfare Bounds for GSP at Equilibrium
广义第二价格拍卖是赞助搜索广告销售的主要方法。我们研究了这种拍卖的性能在各种均衡的概念。特别是，我们证明了无政府状态的贝叶斯价格是最多$2(1-1/e)^{-1} \approx 3.16$，显着改善以前已知的界限。我们的技术直观简单，并以多种方式扩展。首先，我们的研究结果扩展到一个约束的GSP的性能在粗糙的相关均衡，它捕获（例如）一个重复拍卖的设置中，代理应用后悔最小化投标策略。此外，我们的分析是强大的拜占庭代理人不能被假定为理性参与的存在。此外，我们提出了严格的界限为社会福利在纯NE的特殊情况下的拍卖3插槽，并讨论了潜在的方法，将这种分析扩展到任意数量的插槽。
2010-11-14 cs.GT
Knightian Auctions
我们研究了单一物品拍卖，其中每个参与者只知道自己的估值在（0，1）中的常数乘法因子δ内，并且机制设计者知道δ。经典的优势策略实现和非劣势策略实现的概念自然也适用于这种情况，但它们的力量却大不相同。在消极的一面，我们证明，没有优势策略机制可以保证社会福利，是显着优于所实现的分配好的随机玩家。在积极的一面，我们提供了严格的上限和下限的分数的最大社会福利可实现的非支配策略，无论是确定性或概率。
2011-12-06 cs.GT
Truthful Auction Mechanism for Heterogeneous Spectrum Allocation in Wireless Networks
二次频谱拍卖被广泛应用于无线网络中，以缓解频谱稀缺。在现实的频谱交易市场中，来自次用户的请求通常指定在某个地理区域中使用固定频谱频带，并且要求在固定的可用时间间隔中的持续时间。考虑到次用户的自私行为，必须设计一个真实的拍卖，以最佳匹配的可用频谱和次用户的请求。遗憾的是，现有的设计要么没有考虑频谱异构性，要么忽略了次级用户之间所需时间的差异。本文针对这一问题，研究了如何利用拍卖机制对频谱资源进行分配和定价，使社会效益最大化。我们首先将二级用户的频谱和请求分类到不同的本地市场，以确保本地市场之间没有干扰，然后我们可以专注于单个本地市场的拍卖。我们首先设计了一个基于Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制的最优拍卖，在保证真实性的同时最大化社会效率。为了降低计算复杂性，我们进一步提出了一个真实的次优拍卖多项式时间复杂度，它产生一个近似因子6+4 \surd 2。我们使用真实频谱可用性数据进行的大量仿真结果表明，次优拍卖的社会效率比始终高于最优拍卖的70%。
2012-08-01 cs.DS cs.GT
On the Economic Efficiency of the Combinatorial Clock Auction
自20世纪90年代以来，频谱拍卖已在世界范围内实施。这为实际审查各种各样的拍卖机制提供了条件，其中两种同时进行的价格递增拍卖已证明极为成功。这两种拍卖方式分别是同时多轮递增拍卖（SMRA）和组合时钟拍卖（CCA）。人们早就知道，对于某些类别的估值函数，SMRA提供了良好的理论保证社会福利。然而，共同国家评析没有这种保证。在本文中，我们表明，CCA确实提供了强有力的保证社会福利的价格增量和停止规则是很好的选择。这是非常令人惊讶的，因为价格增量的选择主要用于调整拍卖持续时间，而停止规则很少引起注意。主要结果是一个多对数近似保证社会福利时，由投标人要求$\mathcal{C}$的项目的最大数量是固定的。具体而言，我们表明，无论是CCA的收入至少是一个$Ω\Big(\frac{1}{\mathcal{C}^{2}\log n\log^2m}\Big)$ -分数的最优福利或福利的CCA至少是一个$Ω\Big(\frac{1}{\log n}\Big)$ -分数的最优福利，其中$n$是投标人的数量和$m$是项目的数量。作为推论，福利比率-最优分配的社会福利与CCA分配的社会福利之间的最坏情况比率-至多为$O(\mathcal{C}^2 \cdot \log n \cdot \log^2 m)$。我们强调，后一种结果不需要假设投标人的估值函数。最后，我们证明了这样的依赖$\mathcal{C}$…
2015-07-23 cs.DS cs.GT
Differentially Private Machine Learning-powered Combinatorial Auction Design
本研究提出一种基于差分隐私的机器学习驱动组合拍卖设计方法，利用指数机制等技术保证拍卖真实性的同时保留原拍卖效率，并在两类场景下验证了差分隐私的应用效果。
2024-05-17 cs.GT cs.IT math.IT
Toward an Automated Auction Framework for Wireless Federated Learning Services Market
在传统的机器学习中，中央服务器首先将数据所有者的私有数据收集在一起，然后训练模型。然而，人们对数据隐私保护的担忧正在急剧增加。新兴的联邦学习范式有效地构建了机器学习模型，同时允许将私有数据保存在本地设备上。联邦学习的成功需要足够多的数据所有者共同利用他们的数据、计算和通信资源进行模型训练。在本文中，我们提出了一个基于拍卖的市场模型，激励数据所有者参与联邦学习。我们为联邦学习平台设计了两种拍卖机制，以最大化联邦学习服务市场的社会福利。具体而言，我们首先设计了一个近似的策略证明机制，保证了真实性，个人的理性，和计算效率。为了提高社会福利，我们开发了一种基于深度强化学习和图神经网络的自动化防策略机制。该模型考虑了通信拥塞和联邦学习的独特性。大量的实验结果表明，我们提出的拍卖机制可以有效地最大化社会福利，并提供有效的见解和策略，为平台组织联邦训练。
2020-03-27 cs.GT
Flexible Bidding in Service-Oriented Combinatorial Spectrum Forward Auctions
针对固定投标组合频谱拍卖在动态共享中的福利损失，提出含可调节需求、SEM系数与贪婪匹配的近似真实前向拍卖机制，显著提升社会福利。
2025-07-26 cs.GT cs.SI
Diffusion Mechanism Design in Tree-Structured Social Network
本文为树状社交网络中的多物品销售设计了一种固定价格拍卖机制，通过激励买家邀请更多人参与拍卖，证明了其满足个人理性与激励相容，并通过理论与模拟验证了其相对最优机制的高近似比。
2024-07-30 cs.GT
Pricing Online Decisions: Beyond Auctions
我们认为，在自私的代理人产生在线事件的在线设置中的动态定价方案。先前关于在线机制的工作几乎完全涉及在拍卖设置中最大化社会福利或收入的目标。本文涉及相当一般的设置和社会成本最小化。我们表明，适当计算后的价格允许一个最好的在线算法实现基本相同的性能。这适用于各种各样的环境。与在线算法不同，在线算法了解事件，然后做出可执行的决策，价格在不知道未来事件甚至当前事件的情况下发布，因此本质上是主导策略激励兼容的。特别是，我们可以给有效的发布价格机制计量任务系统，$k$服务器问题的一些实例，和计量匹配问题。我们给出了确定性和随机算法。这种公布的价格机制大大降低了社会成本，而不是自私的行为，因为没有任何决定会产生费用。一个诱人的应用是以指数级方式降低免费停车的社会成本。
2015-04-05 cs.DS cs.GT
Bidding for Preferred Timing: An Auction Design for Electric Vehicle Charging Station Scheduling
本文考虑了电动汽车充电调度设置，车辆用户可以提前预订充电时间在充电站。在此设置中，允许用户明确表达他们对不同开始时间和充电时间长度的偏好，以便为他们的车辆充电。我们的目标是计算最佳的充电时间表，最大限度地提高所有用户的社会福利给定他们的时间偏好和他们的车辆的充电状态。假设用户是自利的代理人，他们可能会采取战略性的行为，以提高自己的利益，而不是所有代理人的社会福利，我们提出了一个迭代拍卖计算高质量的时间表，并在同一时间，保护用户的隐私，逐步引起他们的喜好，必要的。我们进行了博弈论分析，建议迭代拍卖证明其个人的合理性和代理的最佳反应。通过大量的实验，我们证明了迭代拍卖可以获得高效率的解决方案与部分价值信息。此外，我们探讨了调度效率和拍卖中的信息披露之间的关系。
2019-07-20 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
Near-Optimal Truthful Auction Mechanisms in Secondary Spectrum Markets
在这项工作中，我们研究了频谱拍卖问题，每个请求从二级用户的空间，时间和频谱特征。我们的目标是设计真实的机制，使次级用户的请求和初级用户的保留价格最大化的社会效率或最大化的主要用户的收入。由于最优无冲突频谱分配问题是NP-难的，在这项工作中，我们设计了近最优的频谱分配机制分别基于以下技术：从整数规划公式，其线性规划（LP）松弛，和LP的对偶去随机分配。我们从理论上证明了1）我们的近最优分配方法是投标单调的，这意味着真实的拍卖机制; 2）我们的近最优分配方法可以实现社会效率或收益至少分别是最优的$1-\frac{1}{e}$倍。最后，我们进行了大量的模拟来研究所提出的方法的性能（社会效率、收入），模拟结果证实了我们的理论分析。
2013-05-28 cs.DS cs.GT cs.NI
Differentially Private Diffusion Auction: The Single-unit Case
扩散拍卖是一种新兴的在线市场模式，拍卖人利用社交网络吸引潜在买家。扩散拍卖带来了重大的隐私风险。从拍卖结果中，可以推断出买家隐藏的、潜在敏感的偏好。为了降低这种风险，我们开始研究扩散拍卖机制中的差分隐私（DP）。DP是一个完善的隐私概念，可以保护系统免受推理攻击。在扩散拍卖中实现DP是不平凡的，因为设计良好的拍卖规则需要激励买家如实报告他们的邻居。我们研究了单单元的情况下，设计了两个差分私有扩散机制（DPDM）：递归DPDM和分层DPDM。我们证明，这些机制保证差分隐私，激励相容性和个人理性的估值和邻里。然后，我们根据经验比较了它们在真实和合成数据集上的性能。
2023-02-16 cs.GT
Truthful Learning Mechanisms for Multi-Slot Sponsored Search Auctions with Externalities
赞助搜索拍卖是微观经济机制最成功的应用之一。在机制设计中，拍卖通常被设计成激励广告商对他们真实的估价出价，并确保广告商和拍卖商都具有非负效用。尽管如此，在赞助搜索拍卖中，广告商的点击率（CTR）通常是未知的拍卖，因此标准的真实机制不能直接应用，必须与有效的学习算法配对用于估计的CTR。这引入了设计学习机制的关键问题，该学习机制能够在实现真实机制的同时估计CTR，与用真实CTR设计的最优机制相比，该真实机制具有尽可能小的收入损失。以前的工作表明，当采用优势策略的真实性，在单槽拍卖的问题可以解决使用合适的探索-开发机制，能够实现每一步的遗憾（超过拍卖人的收入）的顺序$O(T^{-1/3})$（其中T是拍卖的次数重复）。还已知，当采用期望中的真实性时，可以获得$O(T^{-1/2})$阶的每步后悔（对社会福利）。在本文中，我们将文献中已知的结果扩展到多时隙拍卖的情况。在这种情况下，需要一个用户模型来描述广告商的估价如何在时段上变化。我们采用级联模型，这是最有名的模型在文献中的赞助搜索拍卖。我们证明了一些新的上界和下界的拍卖商的收入损失和社会福利w.r.t.的VCG拍卖，我们报告的数值模拟调查的准确性的界限预测的依赖拍卖参数的遗憾。
2014-05-11 cs.GT
Audited Auctions: Reducing Harms in Advertising
Boston University（波士顿大学）；Boston College（波士顿学院）；Harvard University（哈佛大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
研究广告市场中标准拍卖机制存在的问题，提出拍卖师审计和惩罚机制，该机制可筛选严重外部性，经证明能正式内化外部性，还通过实证探索了社会福利收益。
2026-07-21 cs.GT
Effective Two-Stage Double Auction for Dynamic Resource Provision over Edge Networks via Discovering The Power of Overbooking
Lanzhou University（兰州大学）；Xiamen University（厦门大学）；Western University（韦仕敦大学（西安大略大学））；Zhejiang University（浙江大学）；RMIT University（皇家墨尔本理工大学）
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
An Enhanced Dual-Currency VCG Auction Mechanism for Resource Allocation in IoV: A Value of Information Perspective
本文提出一种融合平均场多智能体强化学习与增强型VCG拍卖机制的方案，以信息价值作为货币度量，在VSP效用未知下最大化社会福利，兼具隐私保护与抗串通性，并显著优于量化VCG机制。
2025-04-21 cs.GT
LLM-Auction: Generative Auction towards LLM-Native Advertising
Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团）
本文提出LLM-Auction，首个基于学习的生成拍卖机制，通过整合拍卖与生成过程，优化LLM输出与机制目标的偏好对齐，实现高效分配并满足关键机制属性。
2026-10-23 cs.AI cs.GT cs.LG
Auction Mechanisms in Cloud/Fog Computing Resource Allocation for Public Blockchain Networks
区块链作为一种新兴的去中心化安全数据管理平台，近年来受到了广泛的关注。为了维护区块链数据记录的规范状态，基于工作量证明的共识协议为网络中的节点（称为矿工）提供激励，以通过解决加密难题的“块挖掘”过程来确认新的交易块。在本地计算资源有限的情况下，例如，移动设备，这是自然的理性矿工，即，共识节点，以将工作量证明的计算任务卸载到云/雾计算服务器。因此，本文针对云/雾计算服务提供商与矿工之间的交易问题，提出了一种基于拍卖的高效计算资源分配市场模型。特别是，我们考虑基于工作量证明的区块链网络。由于区块链网络中矿工之间的竞争，在设计拍卖机制时特别考虑了分配外部性。具体来说，我们考虑两种投标方案：恒定需求方案，每个矿工投标固定数量的资源，和多需求方案，矿工可以提交他们的偏好的需求和出价。对于固定需求的投标方案，我们提出了一个拍卖机制，实现最优的社会福利。在多需求投标方案中，社会福利最大化问题是NP难问题。因此，我们设计了一个近似算法，保证真实性，个人的合理性和计算效率。通过大量的模拟，我们证明了我们提出的两种竞价方案的拍卖机制可以有效地最大化区块链网络的社会福利，并为云/雾计算服务提供商提供有效的策略。
2020-03-27 cs.GT
Inference from Auction Prices
计量经济学推理允许分析者从机制的规则和代理人的出价中收回机制中代理人的价值。本文给出了一个算法来解决在支配策略机制中，从该机制实现的社会选择函数和代理支付的单位价格（代理出价不被观察）来推断代理的价值的问题。对于单维代理，这个推理问题是支付身份的多维反演，并且只有当支付身份是唯一可逆的时才是可行的。对于单一单位比例权重的社会选择函数（例如，在带宽分配中常见），逆是唯一的;并且可以有效地找到它的逆。这种反转并不是唯一的社会选择功能，表现出互补性。独立的兴趣，我们扩展了罗森（1965）的一个结果，即纳什均衡的“凹游戏”是唯一的和纯粹的，一个替代的概念，基于盖尔和Nikaido（1965年）。
2020-03-30 cs.GT
From Resource Auction to Service Auction: An Auction Paradigm Shift in Wireless Networks
在5G及以后，诸如边缘计算/智能服务之类的新兴服务可能需要在多跳分开的网络实体上和跨网络实体提供异构通信、计算和存储（CCS）资源。在这种情况下，传统的面向资源的拍卖方案，其中买家对资源进行投标，可能无法有效地提供端到端（E2 E）的服务质量（QoS）保证。为了克服这些局限性，本文提出了E2 E服务拍卖的概念，拍卖的对象是E2 E服务而不是某种资源。在此框架下，买家只需竞标具有E2 E QoS要求的服务，而不必知道内部工作（落后的资源）。E2 E服务拍卖需要在保证基本经济属性的前提下，同时考虑经济约束和QoS约束，解决网络优化和拍卖设计的联合问题。为了实现机制设计，我们说明了如何设计E2 E服务拍卖的边缘计算系统在各种情况下。我们还确定了其他关键用例（包括边缘智能）的E2 E服务拍卖机制设计的研究机会。
2022-09-11 cs.GT cs.NI
Generalized Second Price Auction with Probabilistic Broad Match
通用第二价格（GSP）拍卖被广泛使用的搜索引擎今天出售他们的广告位。大多数搜索引擎在执行GSP拍卖时已经支持查询和出价关键字之间的广泛匹配，然而，已经揭示了具有它们当前使用的标准广泛匹配机制（表示为SBM-GSP）的GSP拍卖具有若干理论缺陷（例如，其理论特性仅对于单时隙情况和全信息设置是已知的，并且即使在这种简单设置中，对应的最坏情况社会福利也可能相当差）。为了解决这个问题，我们提出了一种新的宽匹配机制，我们称之为概率宽匹配（PBM）机制。与SBM不同，SBM将所有与给定查询匹配的关键字上的广告放在一起用于GSP拍卖，具有PBM的GSP（表示为PBM-GSP）根据预定义的概率分布随机采样关键字，并且仅对该采样关键字上的广告进行GSP拍卖。我们对PBM-GSP的理论性质进行了全面的研究。具体而言，我们研究了它的社会福利在最坏的均衡，在完全信息和贝叶斯设置。结果表明，PBM-GSP比SBM-GSP在温和的条件下产生更大的福利。此外，我们还研究了贝叶斯环境下PBM-GSP的收益保证问题。据我们所知，这是第一个关于普惠制广泛匹配机制的工作，它超越了单槽情况和全信息设置。
2014-04-15 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
Limitations of randomized mechanisms for combinatorial auctions
最近，已经发现了一种随机机制[Dughmi，Roughgarden和Yan; STOC '1-1]，用于组合拍卖，该组合拍卖在期望中是真实的，并且当参与者具有覆盖估值时，保证（1 - 1/e）近似于最优社会福利。即使对于非真实算法，假设$P \neq NP$，该近似比也是最好的。鉴于最近的一系列负面结果组合拍卖下更严格的概念激励兼容性，这一发展提出了一个自然的问题：真实的预期机制兼容多项式时间近似的方式，确定性或普遍真实的机制是不是？特别是，多项式时间真实的期望机制，可以保证一个接近最优的近似比更一般的组合拍卖的变种？我们证明情况并非如此。具体而言，Dughmi，Roughgarden和Yan的结果不能扩展到价值预言模型中的子模块估值的组合拍卖。（在没有战略考虑的情况下，在这种情况下仍然可以实现（1 - 1/e）近似。）更精确地说，我们证明了存在一个常数γ> 0，使得不存在期望真实的或甚至近似期望真实的随机机制，并保证了在价值预言模型中具有子模块估价的组合拍卖的最优社会福利的m ^{-γ}-近似。我们还证明了一个类似的结果，灵活的组合公共项目（CPP）问题。我们的研究结果提出了一个意想不到的分离覆盖功能和子模块功能，这不会发生这些问题没有战略考虑。
2011-09-06 cs.DS cs.GT
