論文の概要: Artificial Intelligence for Multi-Unit Auction design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15633v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 03:51:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 20:09:25.227845
- Title: Artificial Intelligence for Multi-Unit Auction design
- Title（参考訳）: マルチユニットオークション設計のための人工知能
- Authors: Peyman Khezr, Kendall Taylor,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能,特に強化学習をモデル自由学習手法として活用し,実際に使用されている3つの著名なマルチユニットオークションにおける入札をシミュレートする。
マルチユニットオークションにおいて,学習と入札に適した6つのアルゴリズムを導入し,実例を用いて比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Understanding bidding behavior in multi-unit auctions remains an ongoing challenge for researchers. Despite their widespread use, theoretical insights into the bidding behavior, revenue ranking, and efficiency of commonly used multi-unit auctions are limited. This paper utilizes artificial intelligence, specifically reinforcement learning, as a model free learning approach to simulate bidding in three prominent multi-unit auctions employed in practice. We introduce six algorithms that are suitable for learning and bidding in multi-unit auctions and compare them using an illustrative example. This paper underscores the significance of using artificial intelligence in auction design, particularly in enhancing the design of multi-unit auctions.
- Abstract（参考訳）: マルチユニットオークションにおける入札行動を理解することは、研究者にとって現在進行中の課題である。
広く使われているにもかかわらず、入札行動、収益ランキング、そして一般的な多ユニットオークションの効率に関する理論的洞察は限られている。
本稿では,人工知能,特に強化学習をモデル自由学習手法として活用し,実際に使用されている3つの著名なマルチユニットオークションにおける入札をシミュレートする。
マルチユニットオークションにおいて,学習と入札に適した6つのアルゴリズムを導入し,実例を用いて比較する。
本稿では,人工知能を用いたオークションデザインの重要性,特にマルチユニットオークションの設計の強化について述べる。
関連論文リスト
- Deep Reinforcement Learning for Sequential Combinatorial Auctions [40.89021064082742]
収益-最適オークションデザインは、重要な理論的および実践的な意味を持つ難しい問題である。
本稿では,一階勾配を利用した逐次オークションに適した新しい強化学習フレームワークを提案する。
提案手法は,分析ベースラインと標準強化学習アルゴリズムの両方に対して,収益の大幅な向上を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-10T20:00:22Z) - Understanding Iterative Combinatorial Auction Designs via Multi-Agent Reinforcement Learning [10.41350502488723]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:16:13Z) - Automated Deterministic Auction Design with Objective Decomposition [31.918952529696885]
本稿では,VVCA(Virtual Valuations Combinatorial Auctions)の自動設計のための客観的分解手法であるOD-VVCAを紹介する。
並列化可能な動的プログラミングアルゴリズムを用いて、VVCAの割り当てと収益の効率よく計算する。
次に、収益目標関数を連続的かつ一括的に不連続なコンポーネントに分解し、それぞれを異なる手法で最適化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T07:45:04Z) - Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning [57.38874587065694]
マルチタスク強化学習において、ディープニューラルネットワークを効果的に活用するためのタスク間の表現の共有の利点について検討する。
我々は,タスク間で表現を共有するのに便利な条件を強調する理論的保証を提供することで,これを証明している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T19:31:21Z) - Knowledge Plugins: Enhancing Large Language Models for Domain-Specific
Recommendations [50.81844184210381]
本稿では,大規模言語モデルをDOmain固有のKnowledgEで拡張し,実践的アプリケーション,すなわちDOKEの性能を向上させるためのパラダイムを提案する。
このパラダイムはドメイン知識抽出器に依存し,1)タスクに効果的な知識を準備すること,2)特定のサンプルごとに知識を選択すること,3)LLMで理解可能な方法で知識を表現すること,の3つのステップで動作する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:09:38Z) - Machine Learning-Powered Combinatorial Clock Auction [13.724491757145385]
我々はイテレーティブオークション(ICA)の設計について研究する。
本稿では,要求クエリに基づいてMLモデルをトレーニングする新しい手法を提案する。
いくつかのスペクトルオークション領域におけるMLベースの需要メカニズムを実験的に評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-20T10:43:50Z) - Learning Revenue-Maximizing Auctions With Differentiable Matching [50.62088223117716]
サンプル評価から,インセンティブに適合し,収益を最大化するオークションを大まかに学習する新しいアーキテクチャを提案する。
我々のアーキテクチャはシンクホーンアルゴリズムを用いて、ネットワークが防御的な収益最大化メカニズムを学習できるように、差別化可能な二部マッチングを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-15T04:37:57Z) - Neural Auction: End-to-End Learning of Auction Mechanisms for E-Commerce
Advertising [42.7415188090209]
我々は,オークションからコンテキストを効率的に抽出する深層モデルを開発し,オークションデザインのための豊富な特徴を提供する。
タオバオのEコマース広告システムにDNAが配備されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T13:20:40Z) - ProportionNet: Balancing Fairness and Revenue for Auction Design with
Deep Learning [55.76903822619047]
本研究では,強力なインセンティブ保証を備えた収益最大化オークションの設計について検討する。
我々は、高い収益と強力なインセンティブ保証を維持しつつ、公平性の懸念に対処するため、深層学習を用いてオークションを近似する手法を拡張した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T13:54:21Z) - Certifying Strategyproof Auction Networks [53.37051312298459]
我々は、任意の数のアイテムと参加者でオークションを表現できるRegretNetアーキテクチャに焦点を当てる。
本稿では,ニューラルネットワーク検証文献から得られた手法を用いて,特定の評価プロファイルの下で戦略の安全性を明示的に検証する方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T20:22:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。