交易网络中的机制学习
计算机科学与博弈论
2022-08-22 v1
摘要
我们研究为交易网络设计满足四个期望性质——占优策略激励相容、效率、弱预算平衡（WBB）和个体理性（IR）——的机制的问题。尽管存在在组合拍卖中事后同时满足这些性质的机制，我们证明了对于广泛一类交易网络，此类机制不存在的不可能性。因此我们提出了在贝叶斯设定下计算和学习的机制，其中 WBB 和 IR 分别放宽到事前和 interim。为了计算和样本效率，我们引入了若干技术，包括利用博弈论分析来缩减输入特征空间。我们通过实验证明，所提出的方法能成功地为那些事后不可能性成立的交易网络找到具有这四个性质的机制。
引用
@article{arxiv.2208.09222,
title = {Mechanism Learning for Trading Networks},
author = {Takayuki Osogami and Segev Wasserkrug and Elisheva S. Shamash},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09222},
year = {2022}
}