基于无关联博弈策略的首次出价拍卖

首次出价拍卖是销售商品和服务的最流行机制，适用于从显示广告到木材拍卖的各种场景。与其亲近的第二价拍卖不同，首次出价拍卖不存在支配策略。每个买家必须设计将价值映射为出价的策略——这一任务常因缺乏关于竞争性出价的先验知识而具有挑战性。为此，我们以最差情形后悔为绩效度量，对无关联博弈策略进行原则性分析。首先，我们发展了一种评估给定价值分布和出价策略最差情形后悔的技术，将复杂的确定最差情形竞争性出价分布任务简化为简单的线搜索。下一步，基于我们的评估技术，我们最小化最差情形后悔，为每种价值分布 characterize 并构建最小后悔最优出价策略。我们通过将出价策略显式构造为常微分方程的解，并证明其对 underlying 复杂无限维最小后悔问题的最优性。我们的构建提供了一种系统且可计算可行的推导最小后悔最优出价策略的程序。当价值分布为连续分布时，它产生一种将每个价值映射到单个出价的确定性策略。我们还表明，最小后悔策略显著优于先前工作提出的均匀出价阴影策略。我们的结果允许我们通过最小后悔精确量化因缺乏关于竞争性出价知识而导致的绩效损失。我们利用此结果分析价值分布对绩效损失的影响，发现随着买家价值更分散，绩效损失会降低。