动态和非均匀定价策略的收益最大化
摘要：有限供应环境中的项目定价问题是一个关于收入最大化的问题，其中单个销售商拥有n个项目，并为m个具有未知次可加估值函数的买家提供服务，这些买家按顺序到达。销售商定价每个项目。每个买家购买尚未出售的项目的子集，以最大化她的效用。我们的目标是设计定价策略，保证期望收入与最大可能社会福利的一个小因子alpha之内-对最大可能收入的一个上界。以往大多数工作都集中在无限供应的环境中，其中向某些买家出售项目不会影响它们对将来买家的可用性。Balcan et.al.（EC 2008）研究了有限供应设置，提供了一种随机策略，为所有项目分配单一价格（均匀策略），并且从未更改它（静态策略），给出了一个2^{O(sqrt{log n log log n})}的逼近因子，并且，没有静态均匀定价策略能够给出比2^{Omega(log^{1/4} n)}更好的逼近因子。我们将这个下界改进为2^{Omega(sqrt{log n})}。我们考虑动态均匀策略，即可以在每个买家到达时改变价格，但所有未出售的项目的价格始终相同；以及静态非均匀策略，即可以为不同项目分配不同的价格，但在初始设置之后不能再更改。我们设计了这样的定价策略，给出了对最大收入的多对数逼近。因此，在有限供应的环境中，我们的结果凸显了动态和非均匀定价与静态均匀定价之间的强分离。据我们所知，这是对于收入最大化的动态和非均匀定价方案的第一个非平凡分析。
作者：Tanmoy Chakraborty, Zhiyi Huang, Sanjeev Khanna
论文ID：0905.3191
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2009-05-21