贝叶斯最优机制设计中的随机性力量
摘要：随机性在贝叶斯最优机制设计问题的背景下具有巨大的力量--一个售卖者通过将多种资源分配给从已知分布中抽样出的“单位需求”代理，以最大化预期收入。当代理的偏好为单维度时，Myerson的开创性工作表明，随机性并不具有任何优势--最优机制始终是确定性的。最近，Briest等人展示了在多维情况下，当每个代理的偏好由每个可用服务的不同值给出时，即使只有一个代理被提供4个服务，最优随机机制所获得的预期收入与最优确定性机制之间的差距可能是无界的。然而，这种巨大的差距是通过特定方式的相关实例获得的。我们展示了当代理的值没有相关性或者具有特定类型的正相关性时，随机性的好处只是一个小的常数因子（分别为4和8）。我们提出的与正相关值（我们称之为可加性值）相关的模型，是一个适用于单位需求代理和替代品的自然模型。我们的结果也适用于多个代理的情况。
作者：Shuchi Chawla, David Malec, Balasubramanian Sivan
论文ID：1002.3893
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2010-02-24