最优定价是困难的
计算机科学与博弈论
2015-03-10 v1
摘要
我们证明，在单位需求单买家贝叶斯设定下计算收益最优的确定性拍卖（即最优物品定价）是计算困难的，即使在单物品设定中买家价值分布为独立分布属性之和，或在多物品设定中买家对各物品的价值相互独立时亦如此。我们还证明，对于价值独立的加法型投标人，对多物品的总捆绑进行最优定价是难处理的。这些困难源于价值分布的隐式定义。我们给出三个例子说明隐式分布的不同性质如何导致难处理性：第一个是#P-hardness证明，其余两个归约自Garey、Graham和Johnson的SQRT-SUM问题。尽管简单定价方案常在收益上逼近最优方案，它们可能具有截然不同的底层结构。因此我们主张，要么输入分布的规范必须在格式上高度受限，要么目标必须是仅逼近最优方案的收益而非计算方案本身的性质。
引用
@article{arxiv.1503.02516,
title = {Optimal Pricing is Hard},
author = {Constantinos Daskalakis and Alan Deckelbaum and Christos Tzamos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.02516},
year = {2015}
}