論文の概要: Efficient Algorithms for Stochastic Repeated Second-price Auctions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05072v2
- Date: Fri, 26 Feb 2021 08:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 06:46:42.753763
- Title: Efficient Algorithms for Stochastic Repeated Second-price Auctions
- Title（参考訳）: 確率的繰り返し2値オークションの効率的なアルゴリズム
- Authors: Juliette Achddou (VALDA), Olivier Capp\'e (VALDA), Aur\'elien Garivier
(UMPA-ENSL)
- Abstract要約: 我々は,繰り返し競売を行うための効率的な逐次入札戦略を開発する。
この問題に対する最初のパラメトリック下界を提供する。
本稿では,探索時コミット帯域幅アルゴリズムを思い起こさせる,より説明可能な戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Developing efficient sequential bidding strategies for repeated auctions is
an important practical challenge in various marketing tasks. In this setting,
the bidding agent obtains information, on both the value of the item at sale
and the behavior of the other bidders, only when she wins the auction. Standard
bandit theory does not apply to this problem due to the presence of
action-dependent censoring. In this work, we consider second-price auctions and
propose novel, efficient UCB-like algorithms for this task. These algorithms
are analyzed in the stochastic setting, assuming regularity of the distribution
of the opponents' bids. We provide regret upper bounds that quantify the
improvement over the baseline algorithm proposed in the literature. The
improvement is particularly significant in cases when the value of the
auctioned item is low, yielding a spectacular reduction in the order of the
worst-case regret. We further provide the first parametric lower bound for this
problem that applies to generic UCB-like strategies. As an alternative, we
propose more explainable strategies which are reminiscent of the Explore Then
Commit bandit algorithm. We provide a critical analysis of this class of
strategies, showing both important advantages and limitations. In particular,
we provide a minimax lower bound and propose a nearly minimax-optimal instance
of this class.
- Abstract（参考訳）: 反復オークションにおける効率的な逐次入札戦略の開発は,様々なマーケティングタスクにおいて重要な課題である。
この設定では、入札エージェントは、販売中の商品の価値と他の入札者の行動の両方について、オークションに勝った場合にのみ情報を取得する。
標準バンディット理論は、行動依存的な検閲が存在するため、この問題には適用されない。
そこで本研究では,2次価格オークションを検討し,新しい効率的なucbライクなアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは確率的設定で解析され、相手の入札の分布の規則性を仮定する。
文献に提案されているベースラインアルゴリズムに対する改善を定量化するための後悔の上限を提供する。
この改善は、オークション商品の価値が低い場合に特に重要であり、最悪の場合の後悔の順序が著しく低下する。
さらに,本問題に対する最初のパラメトリック下限を一般の ucb 的な戦略に適用する。
代替として、探索時コミット帯域幅アルゴリズムを連想させる説明可能な戦略を提案する。
このタイプの戦略を批判的に分析し、重要な利点と限界の両方を示します。
特に、ミニマックス下界を提供し、このクラスのほぼ最小最適インスタンスを提案する。
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