論文の概要: GemNet: Menu-Based, Strategy-Proof Multi-Bidder Auctions Through Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07428v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 16:37:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:58.502625
• Title: GemNet: Menu-Based, Strategy-Proof Multi-Bidder Auctions Through Deep Learning
• Title（参考訳）: GemNet: 深層学習によるメンヌベースのマルチバイダオークション
• Authors: Tonghan Wang, Yanchen Jiang, David C. Parkes,
• Abstract要約: 微分経済学は、深層学習を用いてメカニズム設計を学ぶAMDの一形態である。 GEneral Menu-based NETwork (GemNet) を導入し,マルチバイダ,汎用,完全戦略保護 (SP) オークションを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.717553267684615
• License:
• Abstract: Automated mechanism design (AMD) uses computational methods for mechanism design. Differentiable economics is a form of AMD that uses deep learning to learn mechanism designs and has enabled strong progress in AMD in recent years. Nevertheless, a major open problem has been to learn multi-bidder, general, and fully strategy-proof (SP) auctions. We introduce GEneral Menu-based NETwork (GemNet), which significantly extends the menu-based approach of the single-bidder RochetNet (D\"utting et al., 2024) to the multi-bidder setting. The challenge in achieving SP is to learn bidder-independent menus that are feasible, so that the optimal menu choices for each bidder do not over-allocate items when taken together (we call this menu compatibility). GemNet penalizes the failure of menu compatibility during training, and transforms learned menus after training through price changes, by considering a set of discretized bidder values and reasoning about Lipschitz smoothness to guarantee menu compatibility on the entire value space. This approach is general, leaving trained menus that already satisfy menu compatibility undisturbed and reducing to RochetNet for a single bidder. Mixed-integer linear programs are used for menu transforms, and through a number of optimizations enabled by deep learning, including adaptive grids and methods to skip menu elements, we scale to large auction design problems. GemNet learns auctions with better revenue than affine maximization methods, achieves exact SP whereas previous general multi-bidder methods are approximately SP, and offers greatly enhanced interpretability.
• Abstract（参考訳）: 自動機構設計(AMD)は、機構設計に計算手法を用いる。 微分経済学は、ディープラーニングを用いてメカニズム設計を学習し、近年AMDの強力な進歩を実現しているAMDの一形態である。 それでも、大きなオープンな問題は、マルチバイダー、一般、および完全な戦略防御(SP)オークションを学習することであった。 GEneral Menu-based NETwork (GemNet) を導入し、シングルバイダのRochetNet (D\"utting et al , 2024) のメニューベースのアプローチをマルチバイダ設定に拡張した。 SPを実現する上での課題は、入札者に依存しないメニューを学習することであり、各入札者にとって最適なメニュー選択は、一緒に行ったときにアイテムを過度に配置しない(このメニュー互換と呼ぶ)。 GemNetは、トレーニング中のメニュー互換性の失敗を罰し、価格変更を通じて学習したメニューを変換する。 このアプローチは一般的に、すでにメニュー互換性を満足しているトレーニング済みのメニューを残し、単一の入札者に対してRochetNetに還元する。 混合整数線形プログラムはメニュー変換に使用され、適応格子やメニュー要素をスキップする方法など、ディープラーニングによって実現された多くの最適化により、大規模なオークション設計問題にスケールする。 GemNetはアフィン最大化法よりも高い収益でオークションを学習し、正確なSPを達成する。

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