論文の概要: A Game-Theoretic Analysis of the Empirical Revenue Maximization Algorithm with Endogenous Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05519v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 08:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 08:20:13.943800
• Title: A Game-Theoretic Analysis of the Empirical Revenue Maximization Algorithm with Endogenous Sampling
• Title（参考訳）: 内因性サンプリングを用いた経験的収益最大化アルゴリズムのゲーム理論解析
• Authors: Xiaotie Deng, Ron Lavi, Tao Lin, Qi Qi, Wenwei Wang, Xiang Yan
• Abstract要約: 実証収益最大化(ERM)はオークションデザインにおいて最も重要な価格学習アルゴリズムの1つである。 我々は、Laviらによって提案されたインセンティブ認識尺度の定義を一般化し、$N$の入力サンプルから$mge 1$の変化によるERMの出力価格の低減を定量化する。 本研究では, 単価オークションにおいて, 単価オークションにおけるグループインセンティブ・コンパチビリティを近似的に示すために, ERM を用いた効率よく, ほぼインセンティブに適合し, 収益に最適な学習アルゴリズムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.453243313852557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Empirical Revenue Maximization (ERM) is one of the most important price learning algorithms in auction design: as the literature shows it can learn approximately optimal reserve prices for revenue-maximizing auctioneers in both repeated auctions and uniform-price auctions. However, in these applications the agents who provide inputs to ERM have incentives to manipulate the inputs to lower the outputted price. We generalize the definition of an incentive-awareness measure proposed by Lavi et al (2019), to quantify the reduction of ERM's outputted price due to a change of $m\ge 1$ out of $N$ input samples, and provide specific convergence rates of this measure to zero as $N$ goes to infinity for different types of input distributions. By adopting this measure, we construct an efficient, approximately incentive-compatible, and revenue-optimal learning algorithm using ERM in repeated auctions against non-myopic bidders, and show approximate group incentive-compatibility in uniform-price auctions.
• Abstract（参考訳）: 経験的収益最大化(experience revenue maximization, erm)は、オークションデザインにおいて最も重要な価格学習アルゴリズムの1つである。 しかしながら、これらのアプリケーションでは、ERMに入力を提供するエージェントは、出力された価格を下げるために入力を操作するインセンティブを持つ。 lavi et al (2019) が提案したインセンティブ・アウェアネス尺度の定義を一般化し、入力サンプルから$m\ge 1$ の変更によるermの出力価格の削減を定量化し、様々な入力分布に対して$n$ が無限になるにつれて、この尺度の特定の収束率を 0 にする。 本手法を応用し, 単価オークションにおいて, 単価オークションにおけるグループインセンティブの適合性を近似的に示すため, ERMを用いた効率よく, ほぼインセンティブ互換, 収益最適学習アルゴリズムを構築した。

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