No Ascending Auction can find Equilibrium for SubModular valuations
Oren Ben-Zwi, Ilan Newman
本文证明在基本复杂性假设下，当估值均为次模时，不存在高效的升价拍卖能够保证找到最小无嫉妒价格向量。
我们证明，在基本复杂性理论假设下，如果所有估值均为次模，则任何高效的升价拍卖都无法保证找到哪怕一个最小的无嫉妒价格向量。
We show that no efficient ascending auction can guarantee to find even a minimal envy-free price vector if all valuations are submodular, assuming a basic complexity theory's assumption.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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The Combinatorial Multi-Round Ascending Auction
该研究针对新型拍卖形式CMRA，分析其多种事后均衡特征与脆弱性，提出可阻止无风险合谋且保留其他均衡的替代活动规则，并结合丹麦相关拍卖结果验证预测。
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。
Ascending auctions and Walrasian equilibrium
我们提出了一个家庭的子模赋值类，推广总替代。我们证明了瓦尔拉斯均衡总是存在于这个家庭中的一个类，有一个自然的上升拍卖，发现它。我们证明了一些新的结构性质的总替代拍卖，反过来，这表明，已知的上升拍卖这一类（Gul-Stacchetti和Ausbel），事实上，相同的。我们推广这两种拍卖，并提供了一个简单的证明，他们终止于瓦尔拉斯均衡。
A Simplified Analysis of the Ascending Auction to Sell a Matroid Base
本文简化了以 Vickrey 价格出售福利最大化拟阵基的升价拍卖分析，仅借助少数拟阵常识定理即完成经济效率与定价证明，显著缩短了设计目标分析。
Self-Confirming Price Prediction for Bidding in Simultaneous Ascending Auctions
同时递增拍卖代理人的曝光问题：投标获得一个捆绑的风险，获得一个不想要的商品子集的可能性。拍卖理论对处理这一问题没有提供什么指导。我们提出了一个新的家庭decisiontheoretical投标策略，使用概率预测的最终价格。我们专注于自我确认的价格分布预测，这是正确的定义，当所有代理人投标决策理论上基于他们。基于这些的投标是可证明的一般不是最优的，但我们的实验证据表明，该策略可以是相当有效的相比，其他已知的方法。
Ascending Auctions for Combinatorial Markets with Frictions: A Unified Framework via Discrete Convex Analysis
本文提出一种统一的递增拍卖框架，用于计算具有强替代品估值和分段线性支付函数的组合市场瓦尔拉斯均衡，通过离散凸分析实现高效算法。
We study incentive compatible mechanisms for Combinatorial Auctions where the bidders have submodular (or XOS) valuations and are budget-constrained. Our objective is to maximize the \emph{liquid welfare}, a notion of efficiency for budget-constrained bidders introduced by Dobzinski and Paes Leme (2014). We show that some of the known truthful mechanisms that best-approximate the social welfare for Combinatorial Auctions with submodular bidders through demand query oracles can be adapted, so that they retain truthfulness and achieve asymptotically the same approximation guarantees for the liqu…
Procurement Auctions via Approximately Optimal Submodular Optimization
本文研究采购拍卖，提出将子模优化算法转化为满足 IC、IR、NAS 且保持近似比的拍卖机制框架，覆盖离线与在线设置，并证明其可适配为对抗性降价拍卖，在数千卖家的公开数据集上验证了福利表现。
A flow-based ascending auction to compute buyer-optimal Walrasian prices
本研究针对多单位匹配市场场景，提出一种基于组合网络流的升价拍卖算法，可计算买方最优Walrasian价格，并证明了该价格随供需变化的单调性。
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。
Bidding efficiently in Simultaneous Ascending Auctions with incomplete information using Monte Carlo Tree Search and determinization
本文扩展了基于蒙特卡洛树搜索的$SMS^α$算法至信息不完全的同步升价拍卖，通过比较三种确定化方法解决暴露、自身价格效应、预算和资格管理问题，实验证明其优于现有算法。
Bidding efficiently in Simultaneous Ascending Auctions with budget and eligibility constraints using Simultaneous Move Monte Carlo Tree Search
本研究针对同步升价拍卖的复杂策略博弈问题，提出基于同步移动蒙特卡洛树搜索的SMS^α算法，可同时应对四大策略难题，支持自定义风险厌恶水平，实验表明其性能优于现有算法，能以更低风险实现更高期望效用。
A longstanding open problem in Algorithmic Mechanism Design is to design computationally-efficient truthful mechanisms for (approximately) maximizing welfare in combinatorial auctions with submodular bidders. The first such mechanism was obtained by Dobzinski, Nisan, and Schapira [STOC'06] who gave an $O(\log^2{m})$-approximation where $m$ is the number of items. This problem has been studied extensively since, culminating in an $O(\sqrt{\log{m}})$-approximation mechanism by Dobzinski [STOC'16]. We present a computationally-efficient truthful mechanism with approximation ratio that improves up…
Welfare and Rationality Guarantees for the Simultaneous Multiple-Round Ascending Auction
同步多轮拍卖（SMRA）和组合时钟拍卖（CCA）是用于出售带宽的两种主要机制。在真实投标下，SMRA输出瓦尔拉斯均衡，最大化社会福利提供投标人的估价函数满足总替代品属性。最近，它表明，组合时钟拍卖（CCA）提供了良好的福利保证一般类的估值函数。这引发了一个问题，即在一般估值职能的情况下，类似的福利保障是否适用于SMRA。我们的答案是否定的，但我们证明，良好的福利保障仍然会出现，如果在投标人的估值互补的程度是有界的。特别地，如果投标人估价函数是$α$ -近次模化的，则在真实投标下，SMRA具有至多为$(1+α)$的福利比率（最优分配的社会福利与拍卖分配的社会福利之间的最坏情况比率）。子模赋值的特殊情况，即$α=1$，并产生单独的合理的解决方案。然而，对于$α>1$来说，这是一个双准则保证，在真实投标下获得良好的福利需要放松个体理性。最后，我们研究需要什么策略，以确保个人的理性，在一般的评价功能的SMRA。首先，我们提供了一个弱的表征，即\emph{secure bidding}，为个人的理性。然后，我们表明，如果投标人使用利润最大化的安全投标策略的福利比是最多$1+α$。因此，通过安全投标，可以获得与真实投标相同的福利保障，而不会丧失个人理性。
Budget-Feasible Mechanisms for Submodular Welfare Maximization in Procurement Auctions
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。
Breaking the Logarithmic Barrier for Truthful Combinatorial Auctions with Submodular Bidders
本文研究了组合拍卖机制设计中的一个核心问题：在子模块投标者参与的组合拍卖中构造真实的福利最大化机制。Dobzinski、Nisan和Schapira提供了第一个保证$O(\log^2 m)$的非平凡近似比的机制[STOC'06]，其中$m$是项目数。随后将其改进为$O(\log m\log \log m)$ [Dobzinski，APPROX'07]，然后改进为$O(\log m)$ [Kenda和Vocking，ICALP'12]。在本文中，我们开发的第一个机制，打破了对数的障碍。具体地，该机制提供了$O(\sqrt {\log m})$的近似比。与以前的构造类似，我们的机制使用多项式的许多值和需求查询，实际上为更大的XOS类（也称为XOS）提供了相同的近似比。分数次可加性）估值。我们还开发了一个计算效率的实施机制，预算添加剂投标人的组合拍卖。虽然在一般情况下，计算需求查询是NP-难的预算附加估值，我们观察到，我们的机制使用的特定形式的需求查询，可以有效地计算时，投标人的预算附加。
Rank-Guaranteed Auctions
提出了一种排名保证的组合递增拍卖机制，仅需最小理性即可实现近似最优，且对策略与分布不确定性具有鲁棒性，并强调了菜单设计的关键作用。
On the Hardness of Welfare Maximization in Combinatorial Auctions with Submodular Valuations
提出了一类新的单调次模函数：\emph{multi-peak submodular functions} .粗略地说，给定一个集合族$\cF$，我们构造一个单调子模函数$f$，对于每个集合$S \in {\cF}$（一个“峰值”）都有一个高值$f(S)$，并且对于每个集合都有一个低值，该集合与$\cF$中的任何集合都不相交。我们使用这种结构表明，一个更好的比$(1-\frac{1}{2e})$ -近似（$\simeq 0.816$）的福利最大化的组合拍卖与子模块的估值是（1）不可能的通信模型，（2）NP-困难的计算模型中的估值是明确的。在通信模型中为这个问题建立一个常数近似硬度是一个长期存在的开放问题。我们在计算模型中为硬度结果构造的估值仅取决于恒定数量的项目，因此即使参与者可以回答关于其估值的任意查询（包括需求查询），结果也成立。我们还研究了其他两个相关的问题，最近得到了一些关注：最大-最小分配（为此，我们也得到硬度的$(1-\frac 1 {2e}+ε)$ -近似，在这两种模式），和组合的公共项目（为此，我们证明硬度的$(3/4+ε)$ -近似的通信模型，硬度的$(1 -\frac 1 e+ε)$ -近似的计算模型，使用恒定大小的估值）。
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。
Interdependent values make basic auction design tasks -- in particular maximizing welfare truthfully in single-item auctions -- quite challenging. Eden et al. recently established that if the bidders valuation functions are submodular over their signals (a.k.a. SOS), a truthful 4-approximation to the optimal welfare exists. We show existence of a mechanism that is truthful and achieves a tight 2-approximation to the optimal welfare when signals are binary. Our mechanism is randomized and assigns bidders only 0 or 0.5 probabilities of winning the item. Our results utilize properties of submodul…
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。
On Budget-Feasible Mechanism Design for Symmetric Submodular Objectives
我们研究了一类具有预算约束的采购拍卖，拍卖人有兴趣从一组代理商那里购买资源或服务。在理想情况下，拍卖人希望选择资源的一个子集，以最大限度地提高他的估价函数，而不超过给定的预算。然而，由于资源是由战略代理人拥有的，我们的总体目标是设计机制，是真实的，不可行的，并获得一个很好的近似最优值。预算可行性带来了额外的挑战，使得一些方法在这种情况下不适用。以前的结果，不可行的机制，主要考虑单调的赋值函数。在这项工作中，我们主要集中在对称次模赋值，一类突出的非单调次模函数，包括削减功能。我们首先从一个纯算法的结果，获得一个$\frac{2e}{e-1}$近似最大化对称次模函数的预算约束下。我们认为这是一个独立的结果的独立利益，因为它是最知名的因素实现了一个确定性算法。然后，我们继续提出真实的，预算可行的机制（确定性和随机），特别注意的最大切割问题。我们的研究结果显着提高了这些目标的已知近似比，同时建立多项式运行时间的情况下，只有指数机制是已知的。在我们的方法的核心在于一个适当的组合，局部搜索算法与单调次模估值的结果，适用于派生的局部最优。
Mechanism Design for Perturbation Stable Combinatorial Auctions
本文提出组合拍卖的扰动稳定性概念，证明2-稳定次模估值下可高效计算最优分配且存在瓦尔拉斯均衡，并分析P2A和P1A的价格无政府状态，表明简单非诚实拍卖的均衡质量仅在$\gamma\geq 3$时改善。
Impossibilities for Obviously Strategy-Proof Mechanisms
本文研究拍卖中确定性显然策略-proof机制的福利最大化近似能力，证明加性、单位需求等估值下该机制近似比无法优于min{m,n}，简单大捆绑升价拍卖为最优，揭示其与占优策略机制的能力差异。
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。
Tight Bounds for the Price of Anarchy of Simultaneous First Price Auctions
研究了具有次模和次可加估价的一价拍卖的无政府代价。这些拍卖的贝叶斯无政府代价的当前最佳上限分别为e/（e-1）[Syrgkanis and Tardos 2013]和2 [Feldman et al. 2013]。我们提供了匹配的下界，这两种情况下，即使是完全信息的情况下，混合纳什均衡通过一个明确的建设。我们提出了一个替代的证明的上限e/（e-1）的第一价格拍卖分数次可加性的估值，揭示了最坏情况下的价格分布，这是作为一个积木的匹配下限建设。我们将我们的结果推广到一般类的项目投标拍卖，我们称之为投标依赖拍卖（包括第一价格拍卖和全付拍卖）的赢家总是出价最高的投标人和每个投标人的付款只取决于他自己的出价。最后，我们将我们的技术歧视性价格多单位拍卖。我们补充了[de Keijzer et al. 2013]关于次可加估值的结果，提供了一个匹配的下界2。对于子模赋值的情况，我们提供了1.109的下限。对于同一类估值，我们能够使用非平滑方法重现e/（e-1）的上限。
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。
The literature on the Price of Anarchy (PoA) of simple auctions employs a no-overbidding assumption but has completely overlooked the no-underbidding phenomenon, which is evident in empirical studies on variants of the second price auction. In this work, we provide a theoretical foundation for the no-underbidding phenomenon. We study the PoA of simultaneous 2nd price auctions (S2PA) under a new natural condition of {\em no underbidding}, meaning that agents never bid on items less than their marginal values. We establish improved (mostly tight) bounds on the PoA of S2PA under no underbidding f…
Repeated Descent: A Framework for Online Budget-Feasible Auctions
提出基于自适应线性定价的确定性框架Repeated Descent，用于在线预算可行拍卖，在秘书到达和子模估值下实现1046-竞争比，并首次对非单调子模估值获得常数竞争比。
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。
We study the problem of selling a good to a group of bidders with interdependent values in a prior-free setting. Each bidder has a signal that can take one of $k$ different values, and her value for the good is a weakly increasing function of all the bidders' signals. The bidders are partitioned into $\ell$ expertise-groups, based on how their signal can impact the values for the good, and we prove upper and lower bounds regarding the approximability of social welfare and revenue for a variety of settings, parameterized by $k$ and $\ell$. Our lower bounds apply to all ex-post incentive compati…
A Dynamic Axiomatic Approach to First-Price Auctions
第一价格拍卖以其简单、透明的特点在实践中得到了广泛的应用。此外，它的潜在优点在复杂的环境中增长，其中激励兼容拍卖可能产生很少或根本没有收入。不幸的是，第一价格拍卖在理论上知之甚少，因为均衡不是{ \em先验}投标人行为的可靠预测。我们采取动态的方法来研究第一价格拍卖：而不是基于性能保证仅仅在静态均衡，我们研究了重复设置，并表明，强大的性能保证可能来自简单的公理投标人的行为。例如，只要输家迅速提高出价，标准的第一价格拍卖将产生至少与第二价格拍卖一样多的收入。我们将这种动态技术推广到复杂的支付你的出价拍卖设置，并表明投标人行为的假设越来越强，意味着拍卖的性能越来越强的保证。一路上，我们发现，拍卖师的选择投标语言是至关重要的推广时，超出了单一的项目设置，我们提出了一个具体的建设称为{ \em实用目标拍卖}，表现良好。效用目标拍卖包括投标人的最终效用作为一个额外的参数，确定单一的维度，沿她希望竞争。这种拍卖与第一价格和递增代理包拍卖中的利润目标投标密切相关，并为各种复杂的拍卖环境提供了强有力的收入保证。特别有趣的是，在效用目标拍卖中保证存在纯策略均衡表明，如果投标人可以提出更复杂的出价，Overture可能会消除他们的广义第一价格赞助搜索拍卖中的循环行为。
Online Combinatorial Allocations and Auctions with Few Samples
本文研究有限样本约束下的在线组合分配/拍卖问题，证明仅单个样本即可得到子模/XOS估值下的O(1)-竞争算法，多项式样本可得到(2+ε)-竞争的在线真实机制。
Limits of Efficiency in Sequential Auctions
本文研究了在子博弈完美均衡条件下的序列第一价格拍卖的效率。这种拍卖形式最近引起了人们的广泛关注，以前的工作建立了积极的结果，单位需求估值和子模块估值的负面结果。这在我们对这些估值类别的理解上留下了很大的差距。在这项工作中，我们解决了这个差距的消极方面。特别是，我们表明，即使在非常有限的情况下，每个投标人有一个附加的估值或单位需求估值，存在的情况下，在均衡的低效率线性增长的项目和投标人的数量的最小值。此外，即使在迭代消除弱劣势策略的情况下，这些无效均衡仍然存在。我们的主要结果意味着线性低效率的许多自然设置，包括拍卖与总替代估价，能力限制估价，非附加价值，和附加价值与硬预算约束的付款。另一个含义是，顺序拍卖的低效率是由任何参与者的最优集合中包含的最大物品数量驱动的，这是紧的。对于容量限制的估值，我们的结果意味着一个下限，等于任何投标人的最大容量，这是紧后的上限技术建立的Paes Leme等。\cite{PaesLeme2012}。
We study combinatorial auctions with interdependent valuations. In such settings, each agent $i$ has a private signal $s_i$ that captures her private information, and the valuation function of every agent depends on the entire signal profile, ${\bf s}=(s_1,\ldots,s_n)$. The literature in economics shows that the interdependent model gives rise to strong impossibility results, and identifies assumptions under which optimal solutions can be attained. The computer science literature provides approximation results for simple single-parameter settings (mostly single item auctions, or matroid feasib…
Faster Dynamic Auctions via Polymatroid Sum
针对不可分割物品与强总替代市场的动态拍卖，本文将价格调整中的次模最小化转化为 polymatroid sum，提出更快的 push-relabel 算法，并刻画 Walras 价格单调性。
Submodular over signal (SOS) defines a family of interesting functions for which there exist truthful mechanisms with constant approximation to the social welfare for agents with interdependent valuations. The best-known truthful auction is of $4$-approximation and a lower bound of 2 was proved. We propose a new and simple truthful mechanism to achieve an approximation ratio of 3.315.
Optimal Pricing for Submodular Valuations with Bounded Curvature
最优定价问题是组合拍卖中的一个基本问题。假设有一个卖家拥有不可分割的物品，而多个买家想要购买这些物品的组合。卖方希望以尽可能高的价格出售他的物品，每个买方都希望最大化他的效用（即，只要他的付款不超过他的预算。最优定价问题寻求每个物品的价格和物品对购买者的分配，使得每个购买者在价格下实现最大效用。问题的目标是最大化买方的总付款。在本文中，我们考虑的情况下，赋值是次模。我们表明，这个问题是计算困难的，即使只有一个买家。然后，我们提出了近似算法的无限预算的情况下。我们还扩展了有限预算的情况下，存在一个买家和多个买家相互合作的算法。
Solving Strong-Substitutes Product-Mix Auctions
本文针对强替代品产品组合拍卖，利用投标语言和次模最小化方法计算均衡价格，并提出迭代约束匹配算法解决分配问题，实验证明其机制实用有效。
Revenue Maximizing Envy-Free Pricing in Matching Markets with Budgets
我们研究了在匹配市场中$m$项目和$n$预算受限的买家的无嫉妒定价机制。每个购买者都对出售的商品的一个子集感兴趣，并且她以某个单一价值评估她偏好集中的每一个商品。此外，每个买家都有一个预算，限制最大可负担的付款，而她的目标是获得尽可能多的项目，她的偏好集。我们的目标是计算一个无嫉妒的定价分配，使收入最大化，即，向买方收取的总付款。对于任何$ε>0$，这个定价问题很难比$Ω({\rm min} \{n,m\}^{1/2-ε})$更好地近似，除非是$P=NP$。硬度的结果是由于存在的匹配约束，给定的更简单的多单元的情况下，可以近似到一个常数因子$2$。本文的目标是通过限制我们自己的具体设置的估值和预算，以规避硬度的结果。两个特别重要的场景是：每个买家的预算都大于其单值估值，每个买家的预算都低于其单值估值。令人惊讶的是，在这两种情况下，我们都能够实现$1/4$ -接近最佳的无嫉妒的收入。该算法利用了一个新版本的Ausebel上升价格拍卖。这些结果可能表明，虽然它是很难近似的最优收益一般，在大多数实际情况下，价格递增拍卖可以实现相对较好的收益。
Combinatorial Auctions with Online XOS Bidders
在组合拍卖中，设计者必须决定如何在一组投标人中分配一组不可分割的物品。每个投标人都有一个估价函数，它给出了他们从任何项目子集中获得的效用。我们的重点是福利最大化，其目标是最大化投标人对他们分配的项目的估值总和（估值函数被假设为真实报告）。我们分析了一个在线的问题，其中的算法是不事先给定的投标人的集合。相反，投标人是以一个统一的随机顺序依次显示的，类似于秘书问题。算法必须在下一个出价人出现之前，就将哪些物品分配给当前出价人做出不可撤销的决定。当赋值函数位于类$XOS$（其中包括子模函数）中时，我们提供了从离线到在线优化的黑盒约简。具体而言，给定离线福利最大化的$α$ -近似算法，我们展示了如何创建一个$(0.199 α)$ -近似算法的在线问题。我们的算法借鉴了秘书问题的连接，事实上，我们表明，在线福利最大化问题本身可以被看作是一种特殊的秘书问题与非均匀的到达顺序。
Private Interdependent Valuations: New Bounds for Single-Item Auctions and Matroids
研究私有相互依赖估值下的拍卖设计，针对SOS估值提出改进的5近似单物品拍卖机制，针对d-临界估值提出适用于拟阵约束环境的紧致(d+1)近似机制。
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。
In this paper we revisit the notion of simplicity in mechanisms. We consider a seller of $m$ items, facing a single buyer with valuation $v$. We observe that previous attempts to define complexity measures often fail to classify mechanisms that are intuitively considered simple (e.g., the "selling separately" mechanism) as such. We suggest to view a menu as simple if a bundle that maximizes the buyer's profit can be found by conducting a few primitive operations that are considered simple. The \emph{primitive complexity of a menu} is the number of primitive operations needed to (adaptively) fi…
Liquid Welfare Guarantees for No-Regret Learning in Sequential Budgeted Auctions
该研究针对序列预算第一价格拍卖，在买家满足学习型效用保障假设下，推导了加性与子模估值下流动性福利的无政府价格紧界，还提出了能满足所需保障的学习算法。
Budget Feasible Mechanism Design: From Prior-Free to Bayesian
预算可行机制设计研究的是在总支付额受到预算约束的情况下，卖方有私人成本生产物品，买方（拍卖人）的目标是最大化物品子集上的社会价值函数的采购组合拍卖。该领域最重要的问题之一是“哪些估值领域承认真实的预算可行机制与'小'的近似值（相比，社会最佳）？辛格证明了加法和次模函数具有这样的常数近似。最近，Dobzinski、Papadimitriou和Singer给出了次可加函数的O（log^2 n）-近似机制;他们还评论说：“一个基本问题是，不管计算约束如何，是否存在一个常数因子预算可行的机制。“我们从两个角度来解决这个问题：无先验最坏情况分析和贝叶斯分析。对于先验自由框架，我们使用描述估值函数的分数覆盖的LP;它也与合作博弈论中近似核心的概念有关。通过LP的最坏情况完整性间隙I，我们提供了次可加函数的O（I）-逼近机制。这意味着次可加赋值的O（log n）近似，XOS赋值的O（1）近似，以及具有常数I的赋值。XOS赋值是介于次模类和次加类之间的一类重要函数。给出了次可加赋值的另一种多项式时间O（log n/loglog n）次对数逼近机制.对于贝叶斯框架，我们为所有次加性函数提供了一个常数近似机制，将上述无先验机制用于XOS赋值作为子例程。我们的机制允许私人信息分布的相关性，并且普遍真实。
Interdependent Public Projects
本文研究了相互依赖值（IDV）模型下的公共项目问题，提出了可分解估值并给出了真实性的可行刻画，同时证明了在SOS估值下排除机制是实现福利近似的关键。
The endowment effect, coined by Nobel Laureate Richard Thaler, posits that people tend to inflate the value of items they own. This bias was studied, both theoretically and empirically, with respect to a single item. Babaioff et al. [EC'18] took a first step at extending this study beyond a single item. They proposed a specific formulation of the endowment effect in combinatorial settings, and showed that equilibrium existence with respect to the endowed valuations extends from gross substitutes to submodular valuations, but provably fails to extend to XOS valuations. Extending the endowment e…
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