Equilibria in Auctions With Ad Types
本文研究了半可分位置拍卖（称为广告类型设置）的均衡质量与贪婪或最优分配结合广义第二价格（GSP）或Vickrey-Clarke-Groves（VCG）定价。我们做出三个贡献：首先给出了在贪婪分配和GSP定价、贪婪分配和VCG定价以及最优分配和GSP定价下的无政府状态下的无政府代价（PoA）的上界和下界。其次，我们给出了贝叶斯-纳什均衡特征的两个球员，两个插槽的情况下（所有的拍卖格式），并表明，存在一个收入层次结构和收入等价在某些格式。最后，我们使用无遗憾学习算法和来自大型在线广告平台的竞价数据和无遗憾学习算法来评估半现实条件下的机制的性能。对于福利，我们发现，最佳实现的福利比（经验PoA模拟）是广泛优于我们的上限PoA;收入，我们发现，在实践中的层次结构有时可能同意简单的理论，但一般出现敏感的潜在分布的投标人估值。
2021-03-10 cs.GT
Clinching Auctions with Online Supply
易腐商品（如互联网广告库存）的拍卖需要在商品供应以在线方式到达时做出实时分配和定价决策，而无需提前了解整个供应。当买家有一些全球限制时，这些分配和定价决策变得复杂。在这项工作中，我们考虑一个多单元模型，其中买家有全球{ \em预算}的限制，供应到达在线的方式。我们的主要贡献是表明，在这种情况下，有一个个人理性的，激励兼容和帕累托最优拍卖，分配这些单位和计算价格的飞行，不知道总供应。我们这样做的自适应成交拍卖满足{ \em供应单调性}属性。我们还分析和讨论，使用的例子，如何获得的见解分配和支付规则可以应用到设计更好的广告分配策略在实践中。最后，虽然我们的主要技术成果涉及多单元供应，我们提出了一个正式的在线供应模型，捕捉场景超越多单元供应，并已应用到赞助搜索。我们猜想，我们的多单位拍卖的结果可以扩展到这些更一般的模型。
2012-10-04 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
Simple and Nearly Optimal Multi-Item Auctions
在两个条件下，我们提出了一个多项式时间近似方案（PTAS）来求解贝叶斯最优多物品多投标人拍卖问题。首先，投标人是独立的，具有附加估值，并且来自同一人群。其次，每个投标人的项目的价值分布是独立的，但不一定相同的单调风险率（MHR）分布。对于非i.i.d.投标人，我们还提供了一个PTAS时，投标人的数量是小。在此之前，我们的工作，即使是一个单一的投标人，只有常数因子近似已知。我们的机制的另一个吸引人的特点是简单的分配规则。事实上，我们使用的机制是第二价格拍卖与保留价的每一个项目单独，或VCG分配与一些外围项目，需要额外的处理。令人惊讶的是，如此简单的分配规则足以获得近乎最优的收入。
2012-11-03 cs.GT
Approximately Envy-Free Spectrum Allocation with Complementarities
频谱拍卖作为我们的主要动机，在本文中，我们分析了组合拍卖代理人的估值表现出互补性。假设代理商最多只值$k$的大小束，并假设我们可以评估价格，我们提出了一种机制，是有效的，近似无嫉妒，渐近策略证明，并具有多项式时间复杂度。修改的迭代舍入过程从分配问题，我们使用原始和对偶最优解的线性规划放松的拍卖问题，构建一个彩票的分配和评估的价格捆绑。彩票中的分配最多超过分配$k-1$单位的商品，并且无论选择何种分配，双重价格都（近似）是无嫉妒的。我们的结论是一个具体的频谱分配问题的详细数值研究。
2016-06-05 cs.GT
Simple Mechanisms for Welfare Maximization in Rich Advertising Auctions
互联网广告拍卖已经从几行文字发展到更丰富的信息布局，包括图像、网站链接、视频等。这些新格式的广告占据不同的空间，广告商可以提供多种格式，只能显示其中一种。卖方现在面临着一个多参数的机制设计问题。计算一个有效的分配是计算棘手的，因此标准的Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖，虽然真实和福利最优，是不切实际的。在本文中，我们解决了现代广告拍卖设计中的一个基本问题。我们采用了“迈尔逊”的方法和研究分配规则，都是单调的出价和丰富的广告集。我们表明，这样的规则可以与支付功能配对，以提供一个真实的拍卖。我们的主要技术挑战是设计一个单调的规则，产生一个很好的近似最优福利。单调性不适用于标准算法，例如增量bang-per-buck顺序，它对像我们这样的“背包式”问题给出了很好的近似。事实上，我们表明，没有确定性的单调规则可以近似的最佳福利比$2$的因素（而有一个非单调的FPTAS）。我们的主要结果是一个新的，简单的，贪婪和单调的分配规则，保证了$3$近似。在实际的广告拍卖中，单调分配规则通常与所谓的广义第二价格（GSP）支付规则配对，该规则收取最低阈值价格，低于该价格分配会发生变化。我们证明了，即使我们的单调分配规则与GSP配对是不真实的，其无政府代价（PoA）是有界的。在标准的无竞价假设下，证明了$6$的纯PoA界和$\frac{6}{(1 - \frac{1}{e})}$的…
2022-06-06 cs.GT
Contextual Generative Auction with Permutation-level Externalities for Online Advertising
本文提出上下文生成式拍卖（CGA），通过自回归模型建模排列级外部性并解耦分配与支付优化，显著提升在线广告拍卖的平台收入与点击率。
2024-12-16 cs.GT
Bayesian Optimal Auctions via Multi- to Single-agent Reduction
研究了一个单一商品或服务的抽象最优拍卖问题。这个问题包括代理人有预算，风险偏好，或多维偏好的好几个可能的配置的环境（此外，它允许代理人的预算和风险偏好，只有私下知道代理）。这些是拍卖理论面临的主要挑战。一个单智能体问题是优化一个给定的目标，该目标受到对每种类型被分配的最大概率的约束，即，分配规则。我们的方法是一个减少从多代理机制设计问题的单代理问题的集合。我们专注于收入最大化，但我们的结果可以应用于其他目标（例如，福利）。一个最优的多代理机制可以计算的线性/凸规划的临时分配规则，同时优化几个单代理机制的联合可行性的分配规则。Border \citeyearpar{B91}证明了对于单单位拍卖，$n$代理的所有联合可行的临时分配规则的空间是一个$\NumTypes$维凸多面体，可以由$2^\NumTypes$线性约束来指定，其中$\NumTypes$是所有代理类型的总数.因此，有效地解决机制设计问题，需要一个分离的预言机的可行性条件，也是一个算法的事后实施的临时分配规则。我们证明了联合可行的临时分配规则的多面体是一个高维多面体的投影，可以指定只有$O(\NumTypes^2)$线性约束。此外，我们的证明表明，找到一个前像的临时分配规则，在高维多面体立即给出了一个事后实施。
2012-03-22 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
Strategy-Proof Spectrum Allocation among Multiple Operators
为了满足呈指数增长的终端用户的需求，有效地使用有限的频谱是必要的。为此，需要在许可和未许可频带中的共存运营商之间进行频谱分配，以满足无线网络中的时间和空间业务变化。在本文中，我们考虑多个运营商的频谱分配问题，通过拍卖。经典的Vickrey-Clarke-Grooves（VCG）方法提供了一种策略证明和社会福利最大化的拍卖，但代价是高计算复杂性，这使得它难以实际实现。我们提出了一个密封的投标拍卖频谱分配，这是计算上易于处理，因此可以应用根据网络的动态负载变化。我们表明，该算法是防策略。仿真结果显示所提出的算法和VCG机制的性能比较。
2018-12-01 cs.GT
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
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
Optimal Traffic Allocation for Multi-Slot Sponsored Search: Balance of Efficiency and Fairness
本文针对多广告位赞助搜索中的预算分配不公平问题，提出基于基尼指数公平度量的全局优化模型和在线算法，在保持效率的同时提升广告流量分配的公平性。
2025-02-03 cs.GT
Deep Automated Mechanism Design for Integrating Ad Auction and Allocation in Feed
Meituan（美团）
针对电商信息流广告拍卖与分配拆分导致的外部性缺失和激励不相容问题，提出深度自动化机制设计方法，整合两阶段流程以优化平台广告收入与GMV。
2024-04-11 cs.AI 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
Efficiency Resource Allocation for Device-to-Device Underlay Communication Systems: A Reverse Iterative Combinatorial Auction Based Approach
对等通信最近被认为是局域网服务的热门问题。提出了一种创新的资源分配方案来提高移动对等网络的性能，设备到设备（D2D）通信作为下行链路（DL）蜂窝网络中的GPRS。为了优化D2D和蜂窝模式两者的资源共享的系统总和速率，我们引入反向迭代组合拍卖作为分配机制。在拍卖中，所有频谱资源被认为是一组资源单元，其作为投标人竞争以获得业务，而D2D对的包在每轮拍卖中作为商品被拍卖。我们首先制定每个资源单位的估值，作为建议拍卖的基础。然后，根据考虑D2D的信道增益和系统成本的效用函数，解释了详细的非单调递减价格拍卖算法。此外，我们证明了所提出的基于拍卖的计划是防作弊，并收敛于有限数量的迭代轮。我们解释了价格更新过程中的非单调性，并显示出与传统组合分配相比更低的复杂性。仿真结果表明，该算法有效地导致了良好的系统和速率性能。
2012-11-09 cs.GT cs.NI
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
An Auction Mechanism for Resource Allocation in Mobile Cloud Computing Systems
移动云计算系统由云服务提供商向移动云用户分配的异构服务和资源组成。一方面，这些资源中的一些是可替代的（例如，用户可以从不同的地方使用存储），它们具有与用户类似的功能。另一方面，一些资源是互补的，用户将需要它们作为捆绑（例如，用户需要无线连接和存储以用于在线照片张贴）。在本文中，我们首先模型的资源分配过程的移动云计算系统作为一个拍卖机制的溢价和折扣因素。溢价和折扣因子表示服务提供商提供的云资源之间的互补和替代关系。然后，我们分析了所提出的拍卖机制中用户的个体理性和激励相容性（真实性）属性。讨论了拍卖机制中的资源分配和费用收取方案的最优解。
2013-04-23 cs.DC cs.GT
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。
2024-05-21 cs.GT
Auction-based Resource Allocation in MillimeterWave Wireless Access Networks
研究了60 GHz毫米波无线接入网中客户端对可用接入点的最优分配的资源分配问题。这个问题被看作是一个多任务优化问题。所提出的解决方案将初始问题转化为最小费用流问题，并允许设计一个有效的算法的组合拍卖算法。该解决方案算法利用了问题的网络优化结构，因此比计算密集型通用求解器更强大。理论和数值结果表明，许多属性，如最优性，收敛性和可扩展性相比，现有的方法。
2013-04-07 cs.GT cs.NI
A Repeated Auction Model for Load-Aware Dynamic Resource Allocation in Multi-Access Edge Computing
针对多接入边缘计算中资源稀缺问题，提出基于重复拍卖的卸载服务市场模型，设计改进GSP算法实现负载感知的动态定价与资源分配，并给出满足对称纳什均衡的自适应出价策略，数值实验验证了机制有效性。
2024-02-06 cs.GT
Beyond Winner-Take-All Procurement Auctions
a16z crypto（a16z 加密）；Princeton University（普林斯顿大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）
本文设计分析了平衡社会成本最小化与去中心化的单商品采购拍卖，提出DSIC机制及改进机制，解决Sybil攻击和支付规则复杂问题。
2026-03-29 cs.GT
Learning Simple Auctions
我们提出了一个一般的框架证明多项式样本的复杂性界的问题，从样本中学习的最佳拍卖类的“简单”拍卖。我们的框架捕捉了所有最突出的“简单”拍卖的例子，包括匿名和非匿名的项目和捆绑定价，无论是一个或多个买家。我们提出的技术是打破拍卖分析成两个自然的部分。第一，一个显示，一组分配规则有大量的结构;第二，固定一个样本上的分配，一个显示，一组拍卖同意该样本上的分配具有低维的收入函数。我们的结果有效地暗示，只要它是可能的计算一个接近最优的简单拍卖与已知的先验，它也可以计算这样的拍卖与未知的先验（给定多项式数量的样本）。
2016-04-11 cs.GT cs.LG
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-Allocation and Anonymous Joint Advertising in E-commerce Platforms
Meituan Inc.（美团）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本文研究了电子商务平台中确定性分配与匿名联合广告的问题，提出了一种基于transformer的神经网络架构JTransNet，用于最优的确定性分配和匿名联合拍卖设计，实验表明其在联合拍卖场景中显著提升了平台收益。
2026-06-12 cs.GT
Online Combinatorial Auctions for Resource Allocation with Supply Costs and Capacity Limits
针对带供应成本与容量限制的在线资源分配问题，提出具备最优竞争比的挂牌价拍卖机制，经云计算场景验证，该机制竞争力与鲁棒性优于现有基准。
2023-10-08 cs.GT
Distributed Resource Allocation in D2D-Enabled Multi-tier Cellular Networks: An Auction Approach
未来的无线网络预计将是高度异构的，宏小区和小小区共存，并提供对设备到设备（D2D）通信的支持。在这种多层异构系统中，集中式无线电资源分配和干扰管理方案将是不可扩展的。在这项工作中，我们提出了一个基于拍卖的分布式解决方案，在多层异构网络中分配无线资源。我们提供了可实现的数据率的界限，并表明该计划的复杂度是线性的发射机节点的数量和可用的资源。信令问题（例如，控制信道上的信息交换）。数值结果表明，与集中式资源分配方案相比，所提出的解决方案的有效性。
2015-01-20 cs.GT cs.NI
A Real-time Group Auction System for Efficient Allocation of Cloud Internet Applications
越来越多的基于云的互联网应用需要高效的资源和成本管理。提出了一种面向云实例市场的实时的【形】群组拍卖系统。该系统是基于组合双向拍卖设计的，其适用性和有效性是根据拍卖参与者的资源效率和货币收益来评估的（例如，云用户和提供商）。拟议的拍卖系统帮助他们决定何时以及如何将资源分配给用户。此外，我们提出了一个分布式算法，使用一个组形成游戏，确定哪些用户和供应商将交易资源，他们的合作决定。为了解决资源分配问题，将效用优化问题转化为一个二进制整数规划问题，并采用具有二次时间复杂度的启发式算法求解。在比较研究中，所提出的具有合作的实时的【形】组拍卖系统在资源效率方面优于单个拍卖（例如，用户的请求接受率和提供商的资源利用率）和货币收益（例如，用户的平均支付和提供商的总利润）。
2013-04-02 cs.GT cs.NI
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
Diffusion and Auction on Graphs
University of Electronic Science and Technology of China（中国电子科技大学）；ShanghaiTech University（上海科技大学）；Kyushu University（九州大学）
拍卖是资源分配这一人类社会基本问题的普遍范式。现有的研究表明，在拍卖设计中，卖方收益和分配效率这两个主要目标通常是相互冲突的。我们首次将经典拍卖的域扩展到社会图，并在图上正式确定了一类新的拍卖机制。这类机制都是激励相容的，也促进所有买家扩散拍卖信息给其他人，从而卖方的收入和分配效率显着提高相比，Vickrey拍卖。结果发现，最近提出的信息扩散机制是一个极端的情况下，在这个新的类的收益最低。我们的工作可能会激发一个新的视角，高效和最佳的拍卖设计，并可以应用到流行的在线社会和经济网络。
2019-05-24 cs.AI 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
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
Optimal Auction For Edge Computing Resource Management in Mobile Blockchain Networks: A Deep Learning Approach
区块链最近已被应用于许多应用，如比特币，智能电网和物联网（IoT）作为交易的公共分类账。然而，区块链在移动环境中的使用仍然有限，因为挖掘过程在移动设备上消耗了太多的计算和能源资源。边缘计算服务提供商提供的边缘计算可以作为一种可行的解决方案，用于从移动设备卸载挖掘任务，即，矿工，在移动区块链环境中。然而，需要为边缘资源分配设计一种机制，以使边缘计算服务提供商的收入最大化，并确保激励相容性和个体理性仍然是开放的。在本文中，我们开发了一个基于深度学习的边缘资源分配的最优拍卖。具体来说，我们构建了一个多层神经网络架构的基础上的最优拍卖的解析解。神经网络首先对矿工的出价进行单调变换。然后，他们为矿工计算分配和有条件的支付规则。我们使用矿工的估值作为数据训练，以调整神经网络的参数，从而优化损失函数，这是边缘计算服务提供商的预期收益。我们展示了实验结果，以确认使用深度学习获得高收入移动区块链的最佳拍卖的好处
2017-11-17 cs.GT
MOHAF: A Multi-Objective Hierarchical Auction Framework for Scalable and Fair Resource Allocation in IoT Ecosystems
针对物联网生态系统中分布式资源分配的效率与公平性挑战，本文提出MOHAF多目标分层拍卖框架，通过分层聚类降低复杂度并结合贪心子模优化，联合优化成本、QoS、能效和公平性，在实验中展现出优于现有方法的性能与完美公平性。
2025-08-20 cs.DC cs.GT cs.NE
An Auction Approach to Distributed Power Allocation for Multiuser Cooperative Networks
本文研究了一种多用户协作的无线网络，以提高网络的整体性能。我们的目标是设计一个最优的分布式功率分配算法，使用户合作，特别是，指导每个用户的传输模式选择和中继选择的决定。我们的算法很好地解释了一个拍卖机制与多个拍卖人和多个投标人。具体来说，在我们提出的框架中，每个用户都充当拍卖人（卖方）和投标人（买方）。每个拍卖人确定自己的交易价格，并将权力分配给投标人，每个投标人选择来自每个拍卖人的需求。通过遵循所提出的分布式算法，每个用户确定为自己的传输保留多少功率，从其他用户购买多少功率，以及为中继其他用户的信号贡献多少功率。我们推导出最优的投标和定价策略，最大限度地提高加权和率的用户。进行了大量的模拟，以验证我们提出的方法。
2012-10-17 cs.GT cs.IT cs.NI
Combinatorial Auctions Do Need Modest Interaction
研究了次可加组合拍卖中交互作用对获得有效分配的必要性。该问题最初由Dobzinski、Nisan和Oren（STOC'14）在以下简单的市场场景中提出：$m$物品将在分布式环境中在$n$投标人之间分配，其中投标人估价是私有的，因此需要进行沟通才能获得有效的分配。这种沟通是分几轮进行的：在每一轮中，每个投标人与其他投标人同时向所有参与方广播一条消息，中央计划器仅根据所传递的消息计算分配。Dobzinski等人表明，没有一个具有多项式通信（在项目和投标者的数量上）的非交互式（$1$ -回合）协议可以比$Ω(m^{{1}/{4}})$更好地实现近似比，而对于任何$r \geq 1$，存在$r$ -回合协议，其利用多项式通信实现$\widetilde{O}(r \cdot m^{{1}/{r+1}})$近似;特别地，交互的$O(\log{m})$回合足以获得（几乎）有效的分配.在这一点上，一个自然的问题是确定“正确”的交互级别（即，轮数），以获得有效的分配。在本文中，我们解决了这个问题，提供了一个几乎紧轮近似权衡这个问题：我们表明，对于任何$r \geq 1$，任何$r$轮协议，使用多项式通信只能近似社会福利的一个因素，$Ω(\frac{1}{r} \cdot m^{{1}/{2r+1}})$。这特别意味着，$Ω(\frac{\log{m}}{\log\log{m}})$轮的互动是必要的，…
2017-05-03 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
A Two-Stage Auction Mechanism for Cloud Resource Allocation
随着最近云计算业务规模的增长，处理客户和云提供商之间的交互变得更具挑战性。拍卖理论由于其简单性和与现实世界场景的良好匹配而被提出来对这些交互进行建模。在本文中，我们考虑了具有不同类型服务器的云网络（CCN）以及具有异构需求的客户。对于每个CCN，指定一个CCN管理器来处理云资源。引入了一个全面的框架，其中资源收集和分配的过程通过两个阶段来解决，其中第一阶段对客户和CCN管理者之间的交互进行建模，第二阶段检查CCN管理者和私有云提供商（CP）之间的交互。在第一阶段，基于期权的顺序拍卖（OBSA）是适应于检查的市场，这是能够提供真实性作为主导策略，并解决进入时间问题。提出了OBSA的分析基础，并推导出多个性能指标。在第二阶段，假设两个平行的市场：统一价格和拍卖为基础的市场。提供了一个市场分析的理论框架，并描述了CCN管理者的投标行为。
2018-10-29 cs.DC 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
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
Preallocation-based Combinatorial Auction for Efficient Fair Channel Assignments in Multi-Connectivity Networks
本文针对URLLC多连接网络信道分配问题，提出基于预分配的组合拍卖算法，并通过公平性增强版本在系统性能与公平性上优于现有方法，尤其适用于需满足最小和最大容量需求的场景。
2021-12-10 cs.GT
Decentralized Combinatorial Auctions for Multi-Unit Resource Allocation
拍卖已被用于分配资源或任务的进程，机器或其他自治实体在分布式系统中。当不同的投标人对不同类型的资源或任务有不同的需求和估价时，拍卖就变成了一个组合拍卖（CA），寻找一个最优的拍卖结果，使总中标最大化是NP-难的。这个问题的许多时间有效的近似与出价排名功能（BRF）一起工作。然而，现有的近似值都是集中的，并且大多是针对单个单元资源的。在本文中，我们提出了第一个分散CA计划的多单位资源。它包括一个基于BRF的赢家确定方案，使每个代理本地计算一个关键的出价值，她赢得CA，并相应地采取她的最佳反应，以其他代理的胜利声明。它还包括一个基于临界值的定价方案，让每个获奖者在本地计算她的付款。我们分析所提出的方法的稳定性，正确性和一致性。仿真结果证实，所提出的方法确定完全相同的一组获奖者作为集中式的对手，无论初始投标设置，但在成本较低的总中标和支付。
2019-02-24 cs.DC cs.GT
Individual Fairness in Advertising Auctions through Inverse Proportionality
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校）
最近的实证研究表明，即使所有广告商都以非歧视性的方式出价，在线广告也会在用户之间的广告投放中表现出偏见。我们研究广告拍卖的设计，给出公平的出价，保证产生公平的结果。根据Dwork和Ilvento（2019）和Chawla等人（2020）的工作，我们的目标是设计一个真实的拍卖，在其结果中满足“个人公平性”：非正式地说，彼此相似的用户应该获得相似的广告分配。在这个框架内，我们量化的权衡之间的社会福利最大化和公平。这项工作作出了两个概念上的贡献。首先，我们表达的公平性约束作为一种稳定性条件：任何两个用户分配乘法相似的值由所有的广告客户必须获得添加相似的分配每个广告客户。该值稳定性约束被表达为将值向量之间的乘法距离映射到对应分配之间的最大允许$\ell_{\infty}$距离的函数。标准拍卖并不满足这种价值稳定性。其次，我们引入了一类新的分配算法，称为反比例分配，实现公平和社会福利之间的一个广泛的和表达类的价值稳定性条件的接近最优的权衡。这些分配算法是真实的和先验自由的，并实现一个常数因子近似的最佳（无约束）社会福利。特别地，近似比与系统中的广告商的数量无关。在这方面，这些分配算法大大超过了以前的工作中取得的保证。我们还将我们的结果扩展到更广泛的公平概念，我们称之为子集公平。
2021-12-01 cs.GT cs.LG
An Online Multi-unit Auction with Improved Competitive Ratio
针对以单一价格收益最大化为目标的在线多单元分配问题，我们改进了已知的最佳竞争比（从1/4到1/2）。此外，我们的算法的竞争比趋于1，因为投标概况趋于“平滑”。该算法被用作设计相同设置的真实拍卖的子程序：分配必须在网上完成，而付款可以在一天结束时决定。早些时候，从拍卖设计问题的分配问题的减少只知道单位需求的情况下。当投标人的边际效用递减时，我们给出了一般情况下的减少。这个问题的灵感来自赞助搜索拍卖。
2009-01-11 cs.CC cs.DM cs.DS
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
Quasi-Proportional Mechanisms: Prior-free Revenue Maximization
受互联网广告拍卖应用程序的启发，我们研究了通过拍卖分配一个单一的项目时，投标人把非常不同的项目价值的问题。我们制定了优先级自由拍卖的问题，并专注于设计一个简单的机制，总是分配的项目。我们设计了更好的分配方法，而不是像以前的文献那样设计复杂的定价方法。特别是，我们提出了准比例分配方法，其中一个项目被分配给投标人的概率取决于（准比例）的出价。我们证明了相应的游戏都支付和赢家支付准比例机制承认纯纳什均衡，这个均衡是唯一的。我们还给出了在多项式时间内计算该均衡的算法。此外，我们表明，拍卖人的收入是有希望的高相比，最终，即，任何投标人的最高价值，并显示边界上的收入均衡分析，以及使用实验的具体准比例函数。这是第一个已知的收益分析这些自然机制（包括比例机制的特殊情况下，这是常见的网络资源分配问题）。
2009-09-29 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
A Scalable Neural Network for DSIC Affine Maximizer Auction Design
Peking University（北京大学）
本文提出AMenuNet，一种基于神经网络的仿射最大化拍卖设计方法，通过从投标人和物品表示生成AMA参数与候选分配，在保证DSIC和个体理性的同时提升可扩展性，并在多种多物品拍卖设置中取得优于基线的收益表现。
2024-01-17 cs.AI cs.GT cs.LG
Profitable Task Allocation in Mobile Cloud Computing
我们提出了一个游戏理论框架的任务分配在移动云计算，对应的计算任务卸载到一组附近的移动设备。具体来说，在我们的框架中，一个分销商节点举行了一个多维拍卖分配附近的移动节点之间的计算能力和计算成本的基础上，在这些节点的工作的任务，以减少整体作业完成时间的目标。我们提出的拍卖还具有所需的激励兼容性属性，确保移动设备真实地显示其功能和成本，并且这些设备从任务分配中受益。为了处理节点的移动性，我们在自适应的时间间隔进行多个拍卖。我们开发了一种启发式的方法，动态地找到最佳的拍卖之间的时间间隔，以尽量减少不必要的拍卖和随之而来的开销。我们评估我们的框架和方法使用现实世界和合成的流动性痕迹。我们的评估结果表明，我们的博弈论框架提高了作业完成时间的2-5倍，在本地执行作业所需的时间相比，同时最大限度地减少拍卖的数量和随之而来的开销。我们的方法也是有利可图的附近的节点，执行分销商的任务，这些节点收到的补偿高于他们的实际成本。
2016-08-30 cs.DC cs.GT cs.NI
On Simultaneous Two-player Combinatorial Auctions
我们考虑下面的通信问题：Alice和Bob每个人都有一些$v_1(\cdot)$和$v_2(\cdot)$的$m$项目的子集上的估值函数，他们的目标是以最大化福利的方式将项目划分为$S, \bar{S}$，$v_1(S) + v_2(\bar{S})$。我们研究的分配问题，这要求福利最大化分区和决策问题，这要求是否存在一个分区，保证一定的福利，二进制XOS估值。对于具有$poly(m)$通信的交互式协议，对于两个[Fei 06，DS 06]都已知紧密的3/4近似。对于交互式协议，分配问题可证明比决策问题更难：分配问题的任何解决方案都意味着决策问题的解决方案具有一个额外的回合和$\log m$额外的通信位通过平凡的减少。令人惊讶的是，分配问题是可证明的并发协议更容易。具体而言，我们显示：1）存在具有多项式通信的同时随机化协议，其选择其预期福利至少是最优的PDMATHAMT的分区。这与多项式通信的最佳交互式随机协议的保证相匹配。2)对于所有$\varepsilon > 0$，以概率$> 1/2 + 1/ poly(m)$正确地决定最优划分的福利是$\geq 1$还是$\leq 3/4 - 1/108+\varepsilon$的任何同时随机化协议需要指数通信。这提供了通过具有多项式通信的交互式（$3/4$）与同时（$\leq 3/4-1/108$）协议的可获得近似保证之间的分离。换句话说…
2017-04-11 cs.GT
Primal-Dual Algorithms with Predictions for Online Bounded Allocation and Ad-Auctions Problems
LIG（LIG研究所）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；University Grenoble-Alpes（格勒诺布尔-阿尔卑斯大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Grenoble INP（格勒诺布尔理工学院）
本文针对在线有界分配和广告拍卖问题，提出基于机器学习预测的原始-对偶算法，在预测准确时超越先前性能界限，预测错误时仍保持标准最坏情况保证，并通过实验验证了理论。
2024-02-13 cs.DM cs.DS cs.GT
A Dynamic Resource Allocation Framework for Synchronizing Metaverse with IoT Service and Data
受COVID-19疫情对流动性的严重限制所刺激，目前对开发Metaverse以提供在线虚拟服务╱业务的兴趣浓厚。这种虚拟服务的一个关键推动者是数字孪生，即，虚拟实境中真实世界实体的数字复制，例如，物联网设备和传感器收集的真实世界数据是同步两个世界的关键。在本文中，我们考虑了Metaverse平台使用一组物联网设备代表虚拟服务提供商（VSP）收集此类数据的场景。利己的设备所有者动态地选择VSP以最大化奖励。我们采用混合进化动力学，其中异质设备所有者群体可以采用不同的修订协议来更新他们的策略。大量的模拟表明，混合协议可以导致进化的稳态。
2021-10-31 cs.GT
Strategy-Proof Spectrum Allocation among Multiple Operators for Demand Varying Wireless Networks
为了解决终端用户呈指数增长的数据率需求，需要在许可和未许可频带中的共存运营商之间进行有效的频谱分配，以满足无线网络中业务的时间和空间变化。在本文中，我们解决了非合作运营商之间的频谱分配问题，通过拍卖。经典的Vickrey-Clarke-Groves（VCG）方法在高计算复杂性下提供了一个策略验证和社会福利最大化的拍卖框架，这使得它在实际应用中是不可行的。我们提出了密封投标拍卖机制的频谱分配，这是计算上易于处理，因此适用于分配频谱的拍卖在短时间内根据网络的动态负载变化。我们建立了该算法是战略证明统一的需求。此外，对于非均匀需求，我们提出了一个算法，满足弱防策略。我们还考虑了边际估值随需求的非线性增长。仿真结果显示所提出的算法与VCG和其他现有的机制的性能比较。
2020-01-20 cs.GT cs.SY eess.SY
PreferenceNet: Encoding Human Preferences in Auction Design with Deep Learning
Center for Machine Learning, University of Maryland（马里兰大学机器学习中心）
最优拍卖的设计是经济学、博弈论和计算机科学中的一个重要问题。尽管经过几十年的努力，在受限环境之外，防策略的、收入最大化的拍卖设计仍然是未知的。然而，最近使用深度学习的方法在近似最优拍卖、恢复几个已知解决方案以及在最优拍卖未知时优于强基线方面取得了一些成功。除了收入最大化之外，拍卖机制还可能寻求鼓励社会所希望的约束，如分配公平性或多样性。然而，这些哲学概念既没有标准化，也没有被广泛接受的正式定义。在本文中，我们提出了PreferenceNet，现有的基于神经网络的拍卖机制的扩展编码的限制使用（潜在的人类提供的）样本的理想的分配。此外，我们引入了一个新的指标来评估拍卖分配的遵守这样的社会理想的约束，并证明我们提出的方法是有竞争力的，与目前国家的最先进的基于神经网络的拍卖设计。我们通过人类受试者研究验证了我们的方法，并表明我们能够有效地捕捉真实的人类偏好。我们的代码可在https://github.com/neeharperi/PreferenceNet上获得
2021-10-17 cs.AI cs.GT cs.LG
