論文の概要: Randomized Truthful Auctions with Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09517v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 15:28:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:20.141278
• Title: Randomized Truthful Auctions with Learning Agents
• Title（参考訳）: 学習エージェントによるランダム化真理オークション
• Authors: Gagan Aggarwal, Anupam Gupta, Andres Perlroth, Grigoris Velegkas,
• Abstract要約: 本研究では, エージェントが未学習の学習を用いて, 繰り返しオークションに参加する環境について検討する。 競売者が非回帰入札アルゴリズムを用いて第2価格の競売に参加する場合、勝者が真に競売に収束しないことが示される。 我々は,第2代競売の収益と競売との収益を比べて,エムオークションのコンセプトを定義した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.39657928150242
• License:
• Abstract: We study a setting where agents use no-regret learning algorithms to participate in repeated auctions. \citet{kolumbus2022auctions} showed, rather surprisingly, that when bidders participate in second-price auctions using no-regret bidding algorithms, no matter how large the number of interactions $T$ is, the runner-up bidder may not converge to bidding truthfully. Our first result shows that this holds for \emph{general deterministic} truthful auctions. We also show that the ratio of the learning rates of the bidders can \emph{qualitatively} affect the convergence of the bidders. Next, we consider the problem of revenue maximization in this environment. In the setting with fully rational bidders, \citet{myerson1981optimal} showed that revenue can be maximized by using a second-price auction with reserves.We show that, in stark contrast, in our setting with learning bidders, \emph{randomized} auctions can have strictly better revenue guarantees than second-price auctions with reserves, when $T$ is large enough. Finally, we study revenue maximization in the non-asymptotic regime. We define a notion of {\em auctioneer regret} comparing the revenue generated to the revenue of a second price auction with truthful bids. When the auctioneer has to use the same auction throughout the interaction, we show an (almost) tight regret bound of $\smash{\widetilde \Theta(T^{3/4})}.$ If the auctioneer can change auctions during the interaction, but in a way that is oblivious to the bids, we show an (almost) tight bound of $\smash{\widetilde \Theta(\sqrt{T})}.$
• Abstract（参考訳）: 本研究では,エージェントが未学習の学習アルゴリズムを用いて,繰り返しオークションに参加する環境について検討する。 \citet{kolumbus2022auctions} は、意外なことに、入札者がno-regretの入札アルゴリズムを使用して第2価格のオークションに参加するとき、T$がいくらあるとしても、勝者が真に入札に収束しないことを示した。 我々の最初の結果は、これが真に決定的な真偽のオークションに当てはまることを示している。 また,入札者の学習率の比率が入札者の収束に影響を及ぼすことを示す。 次に,この環境における収益最大化の問題について考察する。 完全に合理的な入札者によるセッティングにおいて,「Mecitet{myerson 1981optimal}」は,リザーブ付き第2価格オークションを用いて収益を最大化できることを示し,対照的に,学習入札者によるセッティングにおいて,「emph{randomized}オークション」は,リザーブ付き第2価格オークションよりも厳格に優れた収益保証が得られることを示した。 最後に,非漸近的体制における収益の最大化について検討する。 我々は、第2の価格オークションの収益と真偽の入札の収益とを比較した「オークションの後悔」という概念を定義した。 競売人が相互作用を通して同じオークションを使わなければならないとき、(ほとんど)厳密な後悔の束として$\smash{\widetilde \Theta(T^{3/4})} を示す。 auctioneer がインタラクション中にオークションを変更することができるならば、入札に不利な方法では、$\smash{\widetilde \Theta(\sqrt{T})} の(ほとんど)厳密な境界を示す。 $

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