論文の概要: Strategically-Robust Learning Algorithms for Bidding in First-Price Auctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07363v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 01:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 16:10:00.173856
• Title: Strategically-Robust Learning Algorithms for Bidding in First-Price Auctions
• Title（参考訳）: 初値オークションにおける入札のための戦略的ロバスト学習アルゴリズム
• Authors: Rachitesh Kumar, Jon Schneider, Balasubramanian Sivan
• Abstract要約: ゲーム理論と機械学習のインターフェースにおいて,プライスオークションを繰り返し競うことの学習は基本的な問題である。 本稿では,プライスオークションにおける純ストラテジー入札のための新しいコンケーブの定式化を提案し,この問題に対する自然なグラディエント・アセンセント・アルゴリズムの解析に利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.474384048001259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning to bid in repeated first-price auctions is a fundamental problem at the interface of game theory and machine learning, which has seen a recent surge in interest due to the transition of display advertising to first-price auctions. In this work, we propose a novel concave formulation for pure-strategy bidding in first-price auctions, and use it to analyze natural Gradient-Ascent-based algorithms for this problem. Importantly, our analysis goes beyond regret, which was the typical focus of past work, and also accounts for the strategic backdrop of online-advertising markets where bidding algorithms are deployed -- we prove that our algorithms cannot be exploited by a strategic seller and that they incentivize truth-telling for the buyer. Concretely, we show that our algorithms achieve $O(\sqrt{T})$ regret when the highest competing bids are generated adversarially, and show that no online algorithm can do better. We further prove that the regret improves to $O(\log T)$ when the competition is stationary and stochastic. Moving beyond regret, we show that a strategic seller cannot exploit our algorithms to extract more revenue on average than is possible under the optimal mechanism, i.e., the seller cannot do much better than posting the monopoly reserve price in each auction. Finally, we prove that our algorithm is also incentive compatible -- it is a (nearly) dominant strategy for the buyer to report her values truthfully to the algorithm as a whole.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論と機械学習のインターフェースにおいて、繰り返し最初の価格オークションで競うことの学習は根本的な問題であり、ディスプレイ広告が第1価格オークションに移行したことにより、近年関心が高まっている。 本研究では,プライスオークションにおける純ストラテジー入札のための新しいコンケーブの定式化を提案し,この問題に対する自然なグラディエント・アセンセントアルゴリズムの解析に利用した。 重要なことに、われわれの分析は過去の仕事の典型的な焦点である後悔以上のものであり、入札アルゴリズムが展開されるオンライン広告市場の戦略的背景でもある。 具体的には、最も高い競合入札が反対に生成された場合、我々のアルゴリズムが$O(\sqrt{T})$後悔を達成できることを示し、オンラインアルゴリズムが改善できないことを示す。 さらに、競合が定常かつ確率的である場合、後悔は$O(\log T)$に改善されることを示す。 後悔を超えて、我々は戦略的な売り手が我々のアルゴリズムを利用して、最適なメカニズムの下で可能なよりも平均的な収入を引き出すことができないこと、すなわち、売り手は各オークションに独占的準備価格を掲示するよりも、ずっと良い結果を出すことができないことを示します。 そして最後に、我々のアルゴリズムはインセンティブと互換性があることを証明します - 買い手がアルゴリズム全体に真に価値を報告する(ほぼ)支配的な戦略です。

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