論文の概要: From No-Regret to Strategically Robust Learning in Repeated Auctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03853v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 12:09:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.497449
• Title: From No-Regret to Strategically Robust Learning in Repeated Auctions
• Title（参考訳）: 繰り返しオークションにおける非回帰から戦略的ロバスト学習へ
• Authors: Junyao Zhao,
• Abstract要約: 任意の非回帰学習アルゴリズムが、量子的表現に関して勾配フィードバックを入力した場合、戦略的に堅牢であることを示す。 特に、乗法重み更新(MWU)アルゴリズムは、最適の後悔保証と最もよく知られた戦略的堅牢性保証を同時に達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Bayesian single-item auctions, a monotone bidding strategy--one that prescribes a higher bid for a higher value type--can be equivalently represented as a partition of the quantile space into consecutive intervals corresponding to increasing bids. Kumar et al. (2024) prove that agile online gradient descent (OGD), when used to update a monotone bidding strategy through its quantile representation, is strategically robust in repeated first-price auctions: when all bidders employ agile OGD in this way, the auctioneer's average revenue per round is at most the revenue of Myerson's optimal auction, regardless of how she adjusts the reserve price over time. In this work, we show that this strategic robustness guarantee is not unique to agile OGD or to the first-price auction: any no-regret learning algorithm, when fed gradient feedback with respect to the quantile representation, is strategically robust, even if the auction format changes every round, provided the format satisfies allocation monotonicity and voluntary participation. In particular, the multiplicative weights update (MWU) algorithm simultaneously achieves the optimal regret guarantee and the best-known strategic robustness guarantee. At a technical level, our results are established via a simple relation that bridges Myerson's auction theory and standard no-regret learning theory. This showcases the potential of translating standard regret guarantees into strategic robustness guarantees for specific games, without explicitly minimizing any form of swap regret.
• Abstract（参考訳）: ベイズ単体オークション(Bayesian single-item auctions)では、より高い値の型に対するより高い入札を規定するモノトーン入札戦略が、上昇する入札に対応する連続区間への量子空間の分割として等価に表される。 Kumar氏(2024年)は、アジャイルオンライン勾配降下(OGD)が、その量的表現を通じて単調な入札戦略を更新するのに使用される場合、すべての入札者がアジャイルOGDをこの方法で採用する場合、その1ラウンド当たりの平均収入は、どのように予約価格を調整するかに関わらず、Myersonの最適オークションの収入のほとんどである、という戦略的な第一価格オークションにおいて、戦略的に堅牢であることを証明している。 本研究は,この戦略的堅牢性保証がアジャイルのOGDや最初の価格オークションに特有のものではないことを示す。任意の非回帰学習アルゴリズムは,量子的表現に関して勾配フィードバックを供給した場合,オークション形式が各ラウンドに変化しても,その形式が一律性や自発的参加性を満たすことを条件として,戦略的に堅牢である。 特に、乗法重み更新(MWU)アルゴリズムは、最適の後悔保証と最もよく知られた戦略的堅牢性保証を同時に達成する。 技術的レベルでは、Myersonのオークション理論と標準ノンレグレット学習理論を橋渡しする単純な関係によって、この結果が確立される。 これは、標準的な後悔の保証を、スワップ後悔の形式を明示的に最小化することなく、特定のゲームに対する戦略的堅牢性を保証するものに翻訳する可能性を示している。

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