凸感知支付下的最优拍卖
计算机科学与博弈论
2016-01-27 v1
摘要
Myerson 在其关于最优拍卖设计的开创性工作中，在通常的拟线性效用模型假设下，推导出了单参数收益最大化问题的一个简单而优雅的解。在本文中，我们考虑了对该通常模型的一个轻微推广——从线性到凸的“感知”支付。这一更一般的问题似乎不允许像 Myerson 那样简单而优雅的解。尽管 Myerson 的一些结果可以扩展到我们的设定中，例如他的支付公式(经过适当调整)，但其他结果则不行。例如，我们观察到在凸感知支付设定下，贝叶斯与鲁棒(即非贝叶斯)最优拍卖设计问题的解并不像线性支付情形那样重合。因此我们依次研究这两个问题。我们在我们的设定下推导了期望收益的上界和启发式下界。这些界限易于逐点计算，并产生单调的分配规则，因此可由 Myerson 支付(适当调整)支撑。通过这种方式，我们的界限产生了在凸感知支付假设下逼近最优鲁棒拍卖的启发式方法。我们以实验收尾，其中最后一组实验将一个用于鲁棒问题的闭式启发式方法的输出，打磨成一个极快、近最优的贝叶斯最优拍卖设计问题的启发式解。
引用
@article{arxiv.1601.07163,
title = {Optimal Auctions with Convex Perceived Payments},
author = {Amy Greenwald and Takehiro Oyakawa and Vasilis Syrgkanis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.07163},
year = {2016}
}