論文の概要: Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and Pacing Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13306v4
• Date: Thu, 14 Nov 2024 01:18:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:21:37.831851
• Title: Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and Pacing Dynamics
• Title（参考訳）: 予算とROI制約を伴う自動車:効率性、レグレト、そしてパッシングダイナミクス
• Authors: Brendan Lucier, Sarath Pattathil, Aleksandrs Slivkins, Mengxiao Zhang,
• Abstract要約: オンライン広告プラットフォームで競合するオートバイディングアルゴリズムのゲームについて検討する。 本稿では,全ての制約を満たすことを保証し,個人の後悔を解消する勾配に基づく学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.62091043347035
• License:
• Abstract: We study a game between autobidding algorithms that compete in an online advertising platform. Each autobidder is tasked with maximizing its advertiser's total value over multiple rounds of a repeated auction, subject to budget and return-on-investment constraints. We propose a gradient-based learning algorithm that is guaranteed to satisfy all constraints and achieves vanishing individual regret. Our algorithm uses only bandit feedback and can be used with the first- or second-price auction, as well as with any "intermediate" auction format. Our main result is that when these autobidders play against each other, the resulting expected liquid welfare over all rounds is at least half of the expected optimal liquid welfare achieved by any allocation. This holds whether or not the bidding dynamics converges to an equilibrium.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告プラットフォームで競合するオートバイディングアルゴリズムのゲームについて検討する。 各オートバイダは、予算と投資の帰結の制約の下で、繰り返しのオークションの複数のラウンドで広告主の総価値を最大化する。 本稿では,全ての制約を満たすことを保証し,個人の後悔を解消する勾配に基づく学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,帯域幅フィードバックのみを使用し,第1または第2価格のオークションや,任意の"中間"オークションフォーマットで使用することができる。 我々の主な成果は、これらの自走車同士が互いに対戦するとき、全てのラウンドで得られる液体の福祉は、任意のアロケーションによって達成される最適液体の福祉の少なくとも半分であるということである。 これは、入札力学が平衡に収束するか否かを保っている。

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