論文の概要: New Perspectives in Online Contract Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07143v2
- Date: Wed, 22 May 2024 22:53:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 06:09:38.909730
- Title: New Perspectives in Online Contract Design
- Title（参考訳）: オンライン契約設計の新しい展望
- Authors: Shiliang Zuo,
- Abstract要約: 本研究は, オンライン学習の観点から, 繰り返し主エージェント問題について考察する。
プリンシパルの目標は、反復的な相互作用を通じて彼女の効用を最大化する最適な契約を学ぶことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.296475290901356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work studies the repeated principal-agent problem from an online learning perspective. The principal's goal is to learn the optimal contract that maximizes her utility through repeated interactions, without prior knowledge of the agent's type (i.e., the agent's cost and production functions). This work contains three technical results. First, learning linear contracts with binary outcomes is equivalent to dynamic pricing with an unknown demand curve. Second, learning an approximately optimal contract with identical agents can be accomplished with a polynomial sample complexity scheme. Third, learning the optimal contract with heterogeneous agents can be reduced to Lipschitz bandits under mild regularity conditions. The technical results demonstrate that the one-dimensional effort model, the default model for principal-agent problems in economics which seems largely ignored in recent works from the computer science community, may possibly be the more suitable choice when studying contract design from a learning perspective.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, オンライン学習の観点から, 繰り返し主エージェント問題について考察する。
プリンシパルの目標は、エージェントのタイプ(すなわちエージェントのコストと生産機能)を事前に知ることなく、反復的な相互作用を通じて彼女の効用を最大化する最適な契約を学習することである。
この作品には3つの技術的成果が含まれている。
まず、線形契約をバイナリ結果で学習することは、未知の需要曲線を持つ動的価格と等価である。
第二に、同一のエージェントとほぼ最適な契約を学習することは、多項式サンプル複雑性スキームで実現できる。
第三に、不均一なエージェントとの最適契約を学習することは、穏やかな規則性条件下でリプシッツの帯域に還元することができる。
技術的結果は,近年のコンピュータ科学界の成果にほとんど無視されているような,経済学における主エージェント問題の既定モデルである1次元取り組みモデルが,学習の観点からのコントラクト設計の研究において,より適切な選択であることを示している。
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