稀薄动态匹配市场中瞬时决策的优势

我们研究了一种动态匹配场景，其中同质性智能体按照泊松过程随机到达并随机形成边，从而产生一个稀疏市场。智能体根据一定的逗留时间留在市场中，并等待由匹配算法与兼容智能体进行匹配。当达到其最大逗留时间时，它们以未匹配状态消失。主要目标是最大化已匹配智能体的数量。我们的主要结果是证明均匀有保证的逗留时间足以使瞬时匹配获得近乎最优的性能。有趣的是，该匹配策略本质上使市场中保留的智能体尽可能少。因此，与“市场厚度是获得强匹配性能的关键属性”这一常见范式相反，我们表明智能体的逗留行为可以是一个同样强大的因素。此外，就最小化等待时间而言，瞬时匹配也接近最优。我们开发了超越马尔可夫过程常用方法的新技术来证明我们的结果。