Optimal Dynamic Auctions are Virtual Welfare Maximizers
我们感兴趣的设置，卖方出售顺序到达的项目，每一个时期，通过动态拍卖。在每个时期开始时，每个买家都会对该时期内要出售的物品进行私人估价，该估价在买家和时期之间是独立的。拍卖可以是动态的，在这个意义上，在周期$t$的拍卖可以是有条件的，在该周期和所有先前周期的出价，受到某些适当定义的激励兼容和个人理性的条件。也许并不奇怪，收入最优的动态拍卖是很难找到计算和现有的文献，旨在近似最优拍卖都是基于解决复杂的动态规划。它仍然在很大程度上开放的最优动态拍卖的结构解释。在本文中，我们证明了任何最优的动态拍卖是一个虚拟的福利最大化的单调分配约束。特别地，上述虚价值函数的显式定义通过放松单调约束从原始-对偶分析自然产生。我们进一步开发了一种熨烫技术，摆脱了单调的分配约束。与迈尔森的熨平方法完全不同，由于买家之间虚拟价值函数的相互依赖性，我们的技术在技术上更为复杂。然而，我们表明，熨烫可以近似和有效地完成，这反过来又导致了一个完全多项式时间近似计划的最佳动态拍卖。
2018-12-07 cs.GT econ.TH
Optimizing Affine Maximizer Auctions via Linear Programming: an Application to Revenue Maximizing Mechanism Design for Zero-Day Exploits Markets
仿射最大化拍卖（AMA）是收益最大化机制设计的一种有效方法。AMA机制是防策略和个体理性的（如果代理人对结果的估值是非负的）。每个AMA机制都有一系列参数。通过关注AMA机制，我们将机制设计转化为一个价值优化问题，我们只需要调整参数。我们提出了一个基于线性规划的启发式优化AMA家庭内。我们将我们的技术应用于零日剥削市场的收益最大化机制设计。我们表明，由于零日利用市场的性质，如果只有两个代理人（一个罪犯和一个后卫），那么我们的技术通常会产生一个接近最优的机制：该机制的预期收入接近最优策略证明和个人理性的机制（不一定是AMA机制）实现的最优收入。
2020-06-25 cs.GT
Efficiency of the First-Price Auction in the Autobidding World
我们研究了自动出价世界中第一价格拍卖的无政府状态无政府代价的价格，其中投标人可以是效用最大化者（即，传统投标人）或价值最大化者（即，自动投标人）。我们发现，只有自动投标人，第一价格拍卖的无政府状态的价格是$1/2$，并与两种投标人，无政府代价下降到约$0.457$（精确的数字是由优化）。这些结果补充了Jin和Lu [2022]最近的结果，即只有传统投标人的第一价格拍卖的无政府代价是$1 - 1/e^2$。我们进一步研究了卖方可以利用机器学习的建议来提高拍卖效率的设置。在那里，我们表明，随着建议的准确性增加，无政府代价从大约$0.457$平稳地提高到$1$。
2022-08-22 cs.DS cs.GT
Robust Auction Design in the Auto-bidding World
在经典的拍卖理论中，保留价被认为是有效的，以提高拍卖商对准线性效用最大化投标人的收入。然而，保留价的引入通常无助于提高拍卖师和竞标者的总体福利。在本文中，我们专注于价值最大化的投标人与回报的支出约束-一个范例，最近引起了相当大的关注，越来越多的广告客户采用自动投标算法的广告平台-并表明，底价的引入对市场产生了新的影响。也就是说，通过适当地选择保留价，拍卖人不仅可以提高总收益，而且可以提高总福利。我们的研究结果还表明，保留价是强大的投标人类型，即，保留价格对于不同的投标人类型（例如价值最大化者和效用最大化者）都很有效，而不使用投标人类型信息。我们推广这些结果的各种拍卖机制，如VCG，普惠制，和第一价格拍卖。此外，我们展示了如何将这些结果与添加剂助推相结合，以进一步提高拍卖结果的福利。最后，我们补充我们的理论观察与实证研究证实这些想法的有效性，从网上广告拍卖的数据。
2021-11-03 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
The Randomized Communication Complexity of Randomized Auctions
本文研究了在$n$物品上具有组合估价函数的垄断卖方和单个买方之间激励相容拍卖协议的通信复杂性。由于收入最优拍卖是随机的[Tha04，MV10，BCKW10，Pav11，HR15]（以及Babaioff，Gonczarowski和Nisan [BGN 17]的开放问题），我们专注于这个问题的随机通信复杂性（与大多数确定性通信的先前工作相反）。我们设计了简单的，激励兼容的，和收入最优的拍卖协议，其预期的通信复杂性是更有效的（事实上无限）比他们的确定性同行。我们还给出了几乎匹配的近似收益最优拍卖的预期通信复杂性的下界。这些结果遵循从一个简单的激励兼容的拍卖协议，使我们能够证明对随机拍卖协议的下界特征。特别是，我们的下界给出了激励与实施贝叶斯激励兼容的社会选择规则的通信复杂性之间的第一近似抵抗指数分离，解决了Fadel和Segal [FS 09]的开放问题。
2021-04-22 cs.GT
Auction Design for Value Maximizers with Budget and Return-on-spend Constraints
本文研究具有预算和广告支出回报率约束的价值最大化者的收入最大化拍卖设计，在最坏情况模型下针对完全私有和部分私有两种信息设定，分别给出了单位需求与可加性智能体的常数或$Ω(1/\sqrt{n})$近似机制。
2023-07-10 cs.GT
Mechanism Design for Value Maximizers
在许多情况下，货币是一种具有最小内在效用的交换工具-代理人将在合理的约束下以最大化所收到的商品价值的方式使用货币，只考虑价值和价格之间的权衡。虽然这一观点在消费者选择理论、市场均衡理论和其他领域中普遍存在，但在机制设计文献中却明显缺失-在有货币的机制中制定战略的代理人几乎总是假定通过准线性估值将货币作为目标。我们研究了一个简单的模型，捕捉在线广告商和其他代理人可能只把钱作为一个约束条件，并研究一般问题的机制设计，这样的代理商的价值最大化。我们发现，可行的和最佳的点所面临的机制设计师的变化显着从准线性领域，并奠定了基础，更广泛的研究价值最大化的机制设计。一路上，我们提供了新的见解，普遍使用的第二价格（GSP）拍卖在互联网广告。通过价值最大化的镜头，普惠制变成了一个真实的拍卖，在其原则和优雅的简单。
2018-07-16 cs.GT
GSP - The Cinderella of Mechanism Design
大约15年前，谷歌推出了通用第二价格（GSP）拍卖。所有的理论，包括他们自己的[瓦里安14]，这是错误的拍卖-维克雷-克拉克-格罗夫斯（VCG）拍卖会是正确的选择-但普惠制已经成功了。我们对GSP的成功给出了一个深刻的理由：广告主的偏好映射到一个我们称之为价值最大化的模型，他们不像标准理论所认为的那样最大化利润。对于价值最大化者，GSP是真实的拍卖[Aggarwal 09]。此外，这意味着普惠制的公理化-它是一种拍卖，其价格对价值最大化者来说是真实的-它可以比普惠制最初设计的简单模式更广泛地应用。特别是，将其应用于任意单参数域恢复的民间传说中的GSP定义。通过价值最大化的镜头，普惠制变成了一个强大的拍卖，在其原则和优雅的简单。
2017-01-20 cs.GT
Sponsored Search Auction Design Beyond Single Utility Maximization
本文研究混合自动出价竞拍者环境下的赞助搜索拍卖设计，提出补贴效用模型，并针对公开与私有补贴信息分别设计真实机制，实现近似最优的社会福利。
2024-12-30 cs.GT
Randomized learning-augmented auctions with revenue guarantees
针对带可能错误最高估值预测的真实单物品拍卖，刻画随机化一致性/鲁棒性参数边界，并给出误差依赖鲁棒拍卖的充要条件及近最优收入机制。
2024-01-24 cs.GT
Bayesian and Randomized Clock Auctions
在一个单参数机制设计问题中，供应商希望向一组潜在的购买者出售服务。每个购买者$i$具有用于接收服务的私有值$v_i$，并且可行性约束限制可以同时服务哪些购买者集合。最近的经济学研究引入了时钟拍卖作为解决这个问题的高级拍卖，因为它们的透明性，简单性和强激励保证。随后的工作集中在评估这些拍卖的社会福利近似保证，导致强不可能的结果：在没有关于买家价值的先验信息的情况下，没有确定性时钟拍卖可以实现有界近似，即使是简单的可行性约束只有两个最大可行集。我们表明，这些负面结果可以通过使用先验信息或利用随机化来规避。我们提供了时钟拍卖，给出了一般向下封闭的可行性约束$O(\log\log k)$近似与$k$最大可行集为三种不同的信息模型，从完全访问的值分布，完全没有信息。卖家掌握的信息越多，拍卖就越简单。在完全访问下，我们使用一种特别简单的确定性时钟拍卖，称为单一价格时钟拍卖，它只比公布价格机制稍微复杂一点。在这种拍卖中，每个买家提供一个单一的价格，并在那些接受他们的报价的人中选择一个可行的集合。在另一个极端，在没有先验信息的情况下，使用复杂的随机时钟拍卖来获得这种近似保证。除了我们的主要结果，我们提出了一个参数化，插值之间的单一价格的时钟拍卖和一般的时钟拍卖，铺平了道路，一个令人兴奋的未来的研究。
2022-02-18 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
Revenue Guarantee of Anonymous Pricing for Mixed Bidders:Bridging Value and Utility Maximizers
Aarhus University（奥胡斯大学）
针对包含价值与效用最大化者的异质市场，证明匿名定价（AP）通过恰当定价可实现最优收益的1/e，并揭示竞争可能降低收益的反直觉现象。
2026-06-29 cs.GT
Mechanism Design via Market Clearing-Prices for Value Maximizers under Budget and RoS Constraints
Renmin University of China（中国人民大学）
本文提出了一种在预算和RoS约束下通过市场清价机制实现价值最大化，并证明其在激励相容性和收益近似方面的有效性。
2026-02-22 cs.GT
Deterministic implementation in single-item auctions
Renmin University of China（中国人民大学）；Tsinghua University（清华大学）；University of bath（巴斯大学）
该研究探讨了单项目拍卖中确定性机制与随机化机制在不同结果概念下的实现能力，揭示了确定性 DSIC 拍卖与随机 BIC 拍卖在特定条件下的等价性及差异。
2025-12-24 cs.GT
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
Automated Deterministic Auction Design with Objective Decomposition
Peking University（北京大学）；Alibaba Group（阿里巴巴集团）
本文提出OD-VVCA，一种基于目标分解的确定性虚拟估值组合拍卖自动化设计方法，通过可并行动态规划高效计算并分解优化收益目标，在多物品大规模拍卖中超越随机与确定性基线，实现高收益。
2024-07-22 cs.GT cs.LG
Auction Design in an Auto-bidding Setting: Randomization Improves Efficiency Beyond VCG
自动出价是在线广告领域中日益重要的领域。我们研究了在自动投标环境下，以系统均衡时福利最大化为目标的拍卖设计问题。先前的结果表明，无政府状态无政府代价（PoA）下的VCG是2，这是紧，即使有两个投标人。这就提出了一个有趣的问题，即VCG是否在这种情况下产生最佳效率，或者PoA是否可以改进。我们提出了一个事先免费的随机拍卖，其中的PoA是约。1.896的情况下，两个投标人，证明一个可以实现的效率严格优于在VCG在这种设置。我们还提供了一个明显的不可能的结果，一般的投标人的数量增加的问题-我们表明，没有（随机）匿名真实拍卖可以有一个PoA严格优于2渐近每个查询的投标人的数量增加。虽然它在以前的工作中，可以提高PoA的2，如果拍卖被允许使用投标人的价值的查询除了投标人的出价，我们注意到，我们的随机拍卖是事先免费的，不使用这样的额外信息，我们的不可能性结果也适用于拍卖没有额外的价值信息。
2022-04-22 cs.GT
From Convex Optimization to Randomized Mechanisms: Toward Optimal Combinatorial Auctions
我们设计了一个期望多项式时间，真实的期望，（1-1/e）-近似机制福利最大化的基本类组合拍卖。我们的研究结果适用于投标人的估值是m拟阵秩和（MRS），其中包括在这种情况下，包括覆盖函数，拟阵加权秩函数，凸组合的子模函数研究的最具体的例子。我们的近似因子是最好的，即使对于已知的和明确给定的覆盖估值，假设P！NP.我们的是第一个真实的期望和多项式时间机制，以实现一个NP-硬福利最大化问题的组合拍卖与异质商品和有限的估值的常数因子近似。我们的机制是一个新的框架，设计近似机制的基础上随机舍入算法的实例。典型的这种算法首先优化原始问题的分数松弛，然后随机地将分数解舍入为整数解。除了极少数的例外，这些算法无法转换为真实的机制。我们的机制设计框架的高级思想是直接优化舍入算法的（随机）输出，而不是舍入算法的输入。这种方法导致真实的预期机制，这些机制可以有效地实现时，相应的目标函数是凹的。对于投标人与MRS估值，我们给出了一种新的随机舍入算法，导致凹目标函数和（1-1/e）-近似的最佳福利。
2011-04-16 cs.DS cs.GT
Randomization beats Second Price as a Prior-Independent Auction
设计收益最优的拍卖，使物品卖给$n$对称的投标人，是机制设计中的一个基本问题。Myerson（1981）指出，当投标人的价值是独立同分布时，具有适当保留价的第二价格拍卖是最优的。已知的规则分布。Bulow和Klemperer（1996）的一个结果是，在最坏的情况下，没有保留的第二价格拍卖达到了最优收益的$(n-1)/n$，这是先验独立收益最大化文献的基石。我们构造了一个随机机制，严格优于第二价格拍卖在这种情况下。我们的机制以随$n$变化的概率来膨胀第二高的出价。对于两个投标人，我们提高性能保证从$0.5$到$0.512$的最佳收入。我们还解决了一个问题，在设计的收入最优机制，有机会从一个未知的分布的单一样本。我们表明，随机机制严格优于所有确定性机制的最坏情况下的保证。
2015-07-29 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
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
Auctions with Interdependence and SOS: Improved Approximation
相互依赖的价值使得基本的拍卖设计任务--特别是在单一物品拍卖中真实地最大化福利--相当具有挑战性。Eden等人最近确定，如果投标人的估价函数在其信号上是次模的（也称为SOS），一个真实的4-近似最优福利存在。我们表明存在一种机制，是真实的，并实现了紧密的2-近似的最佳福利时，信号是二进制的。我们的机制是随机的，只给投标人分配0或0.5的获胜概率。我们的结果利用子模集函数的性质，并扩展到拟阵设置。
2021-07-19 cs.GT
Efficiency of Non-Truthful Auctions in Auto-bidding with Budget Constraints
该研究针对带ROS和预算约束的自动出价场景，分析非真实拍卖的效率，证明FPA是最优确定性机制，还提出两种随机机制突破确定性下界，并揭示统一出价对两类机制效率的相反影响。
2024-04-18 cs.GT
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
Characterizing Optimal Adword Auctions
我们提出了一些模型的adword拍卖用于定价广告位的搜索引擎，如谷歌，雅虎！我们从一般问题公式开始，该公式允许私人已知的每次点击的估价是广告商的身份和时隙两者的函数。我们提出了一个紧凑的表征集的所有确定性的激励兼容的直接机制，这个模型。这个新的特征使我们能够得出结论，有激励兼容机制，这个拍卖与多维类型空间是{ \em not}仿射最大化。接下来，我们讨论两个有趣的特殊情况：槽独立赋值和槽独立赋值直到一个私人已知的槽和零之后。对于这两种特殊情况下，我们的特点是收入最大化和效率最大化的机制，并表明，这些机制可以计算与最坏情况下的计算复杂性$O(n^2m^2)$和$O(n^2m^3)$分别，其中$n$是投标人和$m$是插槽数。接下来，我们描述了最优的基于排名的分配规则，并提出了一种新的机制，我们称之为定制的基于排名的分配。我们报告的数值研究的结果，比较拟议的机制的收入和效率。数值结果表明，定制的基于职级的分配规则是显着优于基于职级的分配规则。
2006-11-15 cs.GT
Mechanism Redesign
本文提出了机制再设计的理论，通过该理论，拍卖人可以根据从来自同一市场的投标人的拍卖的先前迭代中收集的投标数据来重新优化拍卖。我们给出了一个直接的方法来估计一个反事实拍卖的收益从当前拍卖的出价。该估计量是一个简单的加权顺序统计量的出价，并具有最佳的出错率。我们的估计器的两个应用是A/B测试（又名，随机对照试验）和仪器优化（即，收益优化服从于能够对任何反事实拍卖收益进行准确推断）。
2022-02-12 cs.GT
Ad auctions and cascade model: GSP inefficiency and algorithms
赞助式搜索拍卖（SSAs）的最佳经济机制设计是计算机制设计/博弈论的核心任务。两个开放的问题涉及到采用比目前使用的更准确的用户模型，以及在广义第二价格拍卖（GSP）和Vickrey-Clark-Groves机制（VCG）之间的选择。在本文中，我们提供了一些贡献来回答这些问题。本文研究了社会福利下的无政府代价（PoA）和稳定代价（PoS）以及普惠制下拍卖人的收益。当用户遵循著名的级联模型时，VCG。此外，我们提供了精确的，随机的和近似的算法，表明在现实世界的设置（雅虎！Webscope A3数据集，10个可用插槽）最佳分配可以在不到1秒的时间内找到多达1000个广告，即使超过1000个广告也可以在不到20毫秒的时间内近似计算，平均准确率超过99%。
2015-11-23 cs.GT
On the Hardness of Dominant Strategy Mechanism Design
研究了组合拍卖中优势策略实现的通信复杂性。我们从两个领域，通常被认为是“容易”：边际价值递减的多单位拍卖和总替代品估价的组合拍卖。对于这两个域，我们有快速算法，找到福利最大化分配的通信复杂性，是多对数的输入大小。这直接意味着，福利最大化可以实现在事后均衡，没有显着的通信成本，通过使用VCG支付。相比之下，我们表明，在这两个领域的通信复杂性的任何占主导地位的战略实现，实现最佳福利是多项式的输入大小。然后，我们继续研究的近似比可实现的优势策略机制。对于边际价值递减的多单位拍卖，我们提出了一个优势策略沟通的FPTAS。对于组合拍卖与一般估价，我们表明，有没有占主导地位的策略机制，实现近似比$m^{1-ε}$，使用$poly(m,n)$位的通信，其中$m$是项目的数量和$n$是投标人的数量。相反，已知利用$poly(m,n)$通信实现$O(\sqrt m)$近似的\emph{randomized}主导策略机制。这证明了计算效率高的确定性主导策略机制和随机策略机制之间的第一个差距。途中，我们回答了一个公开的问题，实施主导战略机制的通信成本超过两个球员，也解决了一些公开的问题，在该地区的同时组合拍卖。
2022-06-01 cs.GT
A Truthful $(1-ε)$-Optimal Mechanism for On-demand Cloud Resource Provisioning
云计算中的按需资源供应提供量身定制的资源包（通常以VM的形式）以满足用户的需求。如今，公共云提供越来越多的复杂类型的VM，但尚未提供最灵活的动态VM组装，部分原因是缺乏现场定价定制VM的成熟机制。这项工作提出了一种有效的随机拍卖机制的基础上平滑的分析和随机减少，动态虚拟机配置和定价在地理分布的云数据中心的新应用。据我们所知，这次拍卖是文献中第一次实现（i）期望的真实性，（ii）期望的多项式运行时间，以及（iii）$(1-ε)$ -资源分配期望的最佳社会福利，其中$ε$可以任意接近0。我们的机制包括三个模块：（1）求解NP难社会福利最大化问题的精确算法，其在期望中在多项式时间内运行，（2）基于扰动的随机化资源分配方案，其产生$(1-ε)$最优的VM供应解决方案，以及（3）拍卖机制，其将基于扰动的方案应用于动态VM供应并且使用随机化VCG支付对定制VM定价，在期望中保证真实性。我们通过仔细的理论分析和跟踪驱动的模拟验证了该机制的有效性。
2016-11-23 cs.DC cs.GT
Two-sided Market Design Meets Autobidding
Yale University（耶鲁大学）；Google Research（谷歌研究）；Stanford University（斯坦福大学）
本研究开创双边市场自动出价机制设计，证明无先验下效用诚实机制对LGFT有无界PoA，但提出在分布信息下实现激励相容、个体理性、预算平衡及最优流动性福利的双边机制，适用于匹配市场。
2026-10-01 cs.GT
Auction Design for Bidders with Ex Post ROI Constraints
该研究针对在线广告场景下竞拍者的事后ROI约束问题，刻画了DSIC拍卖的分配与支付规则，还确定了单竞拍者场景下的最优拍卖结构，为相关拍卖设计提供了理论支撑。
2023-10-03 cs.GT
On the Efficiency of All-Pay Mechanisms
我们研究了三种不同环境下的混合均衡的无效率，表示为无政府状态的无政府代价，全付拍卖：组合拍卖，多单位拍卖和单一项目拍卖。首先，我们考虑项目投标组合拍卖，其中m个全付拍卖并行运行，每一个好。对于分数次可加估值，我们通过证明一些表征博弈混合纳什均衡的结构性质，将上限从2 [Syrgkanis和Tardos STOC'13]加强到1.82。其次，我们设计了一个多单位拍卖的随机分配规则的全支付机制。我们发现，投标人与子模块化的估值，该机制承认一个独特的，75%的效率，纯纳什均衡。该机制的效率优于所有已知的无政府无政府代价的机制用于多单位拍卖的界限。最后，我们分析了单物品全付拍卖的动机，他们连接到比赛和显示紧界的社会福利，收入和最高出价的无政府无政府代价。
2015-08-05 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
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
Optimal Referral Auction Design
本文研究了网络上的拍卖机制设计，提供了激励相容拍卖的类Myerson刻画，并推导出独立同分布竞标者的收入最优推荐拍卖结构，实验证明其收益优于现有网络拍卖。
2023-07-01 cs.GT econ.TH
Truthfulness with Value-Maximizing Bidders
在数字广告拍卖等市场中，投标人希望最大化价值而不是回报。这与拍卖理论中通常假设的效用函数不同，并导致不同的策略和结果。我们把最大化价值的投标人称为价值投标人。虽然简单的单物品拍卖格式是真实的，但标准的多物品拍卖格式允许操纵。这是直截了当地表明，不可能有一个真实的和收入最大化的确定性拍卖机制与价值投标人和一般估价。近似已经被用来作为一种手段，以实现真实性，我们研究的近似比，我们可以从真实的近似机制。我们发现，近似比，可以实现与确定性和真实的近似机制与$n$投标人和$m$项目不能高于1/n的一般估值。对于随机逼近机制，存在一个比率为O（sqrt（m））的框架。我们为估值受限的环境提供更好的比率。
2016-07-13 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
Position Auctions with a Capacity Constraint
University of Liverpool（利物浦大学）；Augusta University（奥古斯塔大学）
本文研究了具有容量限制的位置拍卖模型，提出了一种超越简单贪心方法的算法，实现了常数因子近似保证，通过密度排序与容量感知的局部改进提升福利。
2026-10-27 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
Truthful Spectrum Auction for Efficient Anti-Jamming in Cognitive Radio Networks
在认知无线电网络中，一个重要的挑战是设计一个框架，在这个框架中，自私的次用户有义务真实地相互交互。此外，由于这些网络对干扰攻击的脆弱性，设计抗干扰防御机制也同样重要。%提供安全防御也是非常重要的。在本文中，我们提出了一个真实的机制，对干扰鲁棒性，动态随机认知无线电网络由几个自私的次要用户和一个恶意用户。在该模型中，每个次用户参与拍卖并希望使用未被干扰的频谱，恶意用户的目的是通过破坏通信链路来干扰信道。设计了次用户之间的真实拍卖机制。此外，零和游戏制定之间的次要用户和恶意用户的集合。这个联合问题，然后铸造作为一个随机的两级拍卖，其中第一个拍卖分配的空闲信道，然后第二个分配剩余的未分配的信道。我们还将此解决方案更改为可信分布式方案。仿真结果表明，分布式算法在不增加系统开销和复杂度的情况下，可以达到接近集中式算法的性能。
2016-11-26 cs.GT cs.IT cs.NI
Optimal Auctions for Negatively Correlated Items
研究了两个物品的收益最优拍卖的设计问题，投标人的估价在投标人之间是独立的，但在物品之间是负相关的。在本文中，我们得到了封闭形式的最优拍卖，通过直接解决上述两个困难。特别地，第一个困难是当在多维可行性下逐点最大化虚拟盈余时（即，边界可行性），（1）最佳临时分配在虚拟值中既不是平凡单调的，（2）虚拟值在投标人类型中也不是单调的。因此，由虚拟盈余最大化产生的最优临时分配不再保证BIC。为了解决（1），我们证明了边界定理的一个推广，并证明了最优临时分配确实是单调的虚拟值。为了解决（2），我们通过将（熨烫的）虚拟值重新定义为最低效用点的函数来调整Myerson的熨烫过程。第二个困难，也许是一个更具挑战性的困难，是效用最低的类型一般不再处于类型区间的端点。为了解决这个困难，我们通过构造证明存在一个分配规则和一个诱导的最低效用类型，使得它们形成虚拟盈余最大化的解，同时保证IIR。在单个投标人的情况下，最优拍卖由随机捆绑菜单和确定性捆绑菜单组成;而在多个投标人的情况下，最优拍卖是两个极端机制之间的随机化。我们的设置的最佳解决方案可以实现贝叶斯IC和IR拍卖，然而，也许令人惊讶的是，这种拍卖的收入不能实现任何（显性策略）IC和IR拍卖。
2016-06-02 cs.GT
Optimal Mechanism Design with Risk-loving Agents
机制设计中最著名的成果之一是迈尔森对销售单一物品的收入最优拍卖的描述。然而，这一结果在很大程度上依赖于买方对风险漠不关心的假设。在本文中，我们调查的情况下，买方是风险爱好，即他们更喜欢赌博，以获得奖励确定性。我们使用期望效用理论的标准风险模型，其中风险偏好行为由凸效用函数表示。我们把注意力集中在指数效用函数的特殊情况下。我们的最优拍卖的特点，并表明，随机化可以用来提取更多的收入比当买家是风险中性的。最重要的是，我们表明，最优拍卖是简单的：最优的收入可以提取使用一个随机的接受或离开它的价格为一个单一的买家，并使用一个失败者支付拍卖，一个变种的全付拍卖，为多个买家。最后，我们表明，这些结果不再成立凸效用函数超过指数。
2018-10-05 cs.GT
Robust Scale-Free Auctions
Yale School of Management（耶鲁管理学院）
该研究针对先验无关拍卖设计，证明无保留第二价格拍卖是$n\ge2$单调风险率竞拍者的极大极小最优机制，发现非标准机制比标准混合机制收益更高，揭示尾部约束对拍卖设计的影响。
2026-08-18 cs.GT econ.TH
Secondary Spectrum Auctions for Symmetric and Submodular Bidders
我们研究了无线网络中二级频谱使用的真实拍卖。在这种情况下，需要将n个通信请求分配给受干扰和噪声影响的k个可用信道。我们提出了第一个真实的机制与对称或次模块化的估值二次频谱拍卖。我们的模型干扰的方法使用一个边加权冲突图，我们的算法提供了一个小的归纳独立数rho << n的冲突图的渐近几乎最佳逼近界。该方法涵盖了各种各样的干扰模型，例如，协议模型或最近流行的干扰物理模型。对于未加权的冲突图和对称值，我们使用LP-舍入获得$O(ρ)$ -近似机制;对于加权冲突图，我们得到一个因子O（rho（log n + log k））。对于子模块化用户，我们将Dughmi等人[STOC 2011]的凸舍入框架与随机元舍入相结合，以获得矩阵秩和估值的O（rho）近似机制;对于加权冲突图，我们可以完全放弃对k的依赖，以获得O（rho log n）。我们的结论与有前途的initialresults确定性的真实机制，允许近似因子的基础上ρ。
2011-10-26 cs.DS cs.GT cs.NI
Universally Truthful Secondary Spectrum Auctions
我们提出了一种机制设计方法，用于实现无线网络中的本地频谱重新分配的算法。例如，在单跳请求调度中，二级用户被建模为理性代理，当为成功传输分配信道时，这些代理具有私人效用。我们提出了一个相当简单的算法技术，允许把现有的和未来的近似算法和proximistics到真实的机制，为各种各样的网络问题。与以前的工作相比，我们的方法适用于文献中几乎所有已知的干扰模型，包括基于SINR的干扰物理模型。它允许解决单跳和多跳调度，路由，甚至更一般的分配和分配问题。我们的机制是随机的，并代表了第一个普遍真实的机制，这些问题与严格的最坏情况下的解决方案的质量保证。通过这种方式，我们的机制可以用来获得保证的解决方案的质量，即使与风险规避或风险寻求投标人，现有的方法失败。
2013-05-10 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
Optimal Auctions with Correlated Bidders are Easy
我们考虑的问题，设计一个收入最大化的拍卖为一个单一的项目时，投标人的价值是从相关分布。我们观察到，存在一个算法，找到最佳的随机化机制，运行在时间多项式的支持的大小。我们利用这一结果表明，在由Ronen和Saberi [FOCS'02]引入的预言机模型中，存在多项式时间的真实期望机制，该机制提供了最佳真实期望机制可实现的收入的$(\frac 3 2+ε)$近似，以及多项式时间的确定性真实机制，该机制保证了最佳确定性真实机制可实现的收入的$\frac 5 3$近似。我们表明，$\frac 5 3$近似机制提供了相同的近似比也相对于最佳的真实预期机制。这表明预期真实性和确定性机制之间的性能差距相对较小。在途中，我们解决了Mehta和Vazirani [EC'04]的一个悬而未决的问题。最后，我们将我们的一些结果扩展到多项目的情况下，并展示如何计算更复杂的估值投标人的最佳真实预期机制。
2010-11-10 cs.GT
Advancing Differentiable Economics: A Neural Network Framework for Revenue-Maximizing Combinatorial Auction Mechanisms
针对组合拍卖中组合约束难以处理的问题，提出CANet和CAFormer两种神经网络架构，学习最优随机机制，在可扩展性和收益上优于现有启发式基准。
2025-01-31 cs.GT
Complexity of Auctions with Interdependence
INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；ENSAE（国立统计与经济管理学院）
研究拍卖设计中相互依赖模型的计算复杂性，分析在确定性和随机性设定下，优化 truthful 机制的近似比问题，推翻传统假设，提供高效算法和复杂性理论。
2026-03-19 cs.CC cs.DS cs.GT
On the Power of Randomization for Obviously Strategy-Proof Mechanisms
针对确定性显然策略证明（OSP）机制近似比不足的问题，研究证明通用意义上的随机OSP机制能在经典拍卖场景实现常数因子近似，但也存在无法超过最优福利87.5%的局限，揭示了随机与确定性OSP机制的能力差异。
2025-02-16 cs.GT
Competitive Online Truthful Time-Sensitive-Valued Data Auction
在这项工作中，我们研究在线交易时间敏感的有价值的数据的机制。我们采用连续函数$d(t)$来表示数据值随时间的波动$t$。我们的目标是设计一个\emph{online}机制，实现\emph{truthfulness}和\emph{revenue-competitiveness}。我们首先证明了几个下界的收入竞争比在各种假设下。然后，我们提出了几个在线真实拍卖机制，各种对抗模型，如随机的先买后选机制$\mathcal{M}_1$，并证明了它是\textit{truthful}和$Θ(\log n)$ -竞争在一些假设下。然后，我们提出了一个有效的真实加权选择机制$\mathcal{M'}_W$通过放松的折扣类的大小的假设。我们证明了它实现了一个竞争比$Θ(n\log n)$的任何已知的非减折扣函数$d(t)$，和在每个折扣类$n_c \ge 2$的购买者的数量。当最佳的预期收入$OPT_1$可以估计在一个常数的因素，即$c_0 \cdot OPT_1 \le Z \le OPT_1 $为一些恒定的$c_0 \in(0,1)$，我们提出了一个真实的在线发布价格机制，实现了恒定的竞争比$\frac{4}{c_0}$。我们广泛的数值评估表明，我们的机制在大多数情况下表现非常好。
2022-10-20 cs.GT
Prior-Independent Auctions for Heterogeneous Bidders
针对异质竞拍者场景下先验无关拍卖无法保证近似最优收益或优于第二价格拍卖的问题，设计了一族随机化拍卖，可在两类收益基准间实现最优权衡，并可推广至多物品场景。
2023-11-07 cs.GT
