論文の概要: Understanding Iterative Combinatorial Auction Designs via Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19420v2
- Date: Tue, 23 Jul 2024 19:15:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 19:10:54.904783
- Title: Understanding Iterative Combinatorial Auction Designs via Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習による反復的コンビネーションオークションデザインの理解
- Authors: Greg d'Eon, Neil Newman, Kevin Leyton-Brown,
- Abstract要約: 我々は,反復オークションを理解するためにマルチエージェント強化学習アルゴリズムを利用できるか検討する。
MARLは本当にオークション分析の恩恵を受けることができるが、効果的にデプロイすることは簡単ではない。
クロックオークションにおける特定のルール変更を評価するために,提案手法を用いた提案手法の有効性について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.41350502488723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Iterative combinatorial auctions are widely used in high stakes settings such as spectrum auctions. Such auctions can be hard to analyze, making it difficult for bidders to determine how to behave and for designers to optimize auction rules to ensure desirable outcomes such as high revenue or welfare. In this paper, we investigate whether multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms can be used to understand iterative combinatorial auctions, given that these algorithms have recently shown empirical success in several other domains. We find that MARL can indeed benefit auction analysis, but that deploying it effectively is nontrivial. We begin by describing modelling decisions that keep the resulting game tractable without sacrificing important features such as imperfect information or asymmetry between bidders. We also discuss how to navigate pitfalls of various MARL algorithms, how to overcome challenges in verifying convergence, and how to generate and interpret multiple equilibria. We illustrate the promise of our resulting approach by using it to evaluate a specific rule change to a clock auction, finding substantially different auction outcomes due to complex changes in bidders' behavior.
- Abstract（参考訳）: 反復組合せオークションはスペクトルオークションのような高利得設定で広く使用されている。
このようなオークションは分析が難しいため、入札者がどのように振る舞うかを判断し、デザイナーがオークションルールを最適化し、高い収入や福祉などの望ましい結果を確保することは困難である。
本稿では,MARL(Multi-agent reinforcement learning)アルゴリズムが反復的組合せオークションの理解に有効かどうかを検討する。
MARLは本当にオークション分析の恩恵を受けることができるが、効果的にデプロイすることは簡単ではない。
まず、不完全な情報や入札者間の非対称性といった重要な特徴を犠牲にすることなく、結果が引き起こされるような決定をモデル化することから始める。
また、様々なMARLアルゴリズムの落とし穴をナビゲートする方法、収束検証の課題を克服する方法、多重平衡の生成と解釈方法についても論じる。
提案手法は, 入札者の行動が複雑に変化することにより, 特定のルール変更を時計オークションで評価し, オークションの結果を著しく異なるものにすることによる, 提案手法の可能性を示唆する。
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