المفاهيم الأساسية
Wir entwickeln eine ML-gesteuerte kombinatorische Uhr-Auktion, die Informationen von den Bietern nur über Nachfrageabfragen einholt und dabei eine deutlich höhere Effizienz als die etablierte kombinatorische Uhr-Auktion erreicht.
الملخص
In dieser Arbeit stellen wir einen neuen Ansatz für kombinatorische Auktionen vor, der auf maschinellem Lernen basiert. Der Hauptbeitrag ist die Entwicklung einer ML-gesteuerten kombinatorischen Uhr-Auktion, die Informationen von den Bietern nur über Nachfrageabfragen einholt.
Zunächst entwickeln wir eine angepasste Version der Monotone-Value Neural Networks (MVNNs), die sogenannten multiset MVNNs (mMVNNs), die besser für Multiset-Domänen geeignet sind. Wir zeigen, dass mMVNNs universell sind, d.h. sie können jede monotone Wertfunktion auf Multiset-Domänen darstellen.
Basierend darauf präsentieren wir einen neuartigen Algorithmus zum Training der mMVNNs auf Basis von Nachfrageabfragen. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten nutzt unser Trainingsalgorithmus die vollständige Information, die in den Nachfrageabfragen enthalten ist.
Darüber hinaus leiten wir eine einfache und intuitive Preisanpassungsregel ab, die auf dem Ziel der Marktbereinigung basiert. Basierend darauf entwickeln wir einen effizienten Algorithmus, um die nächste Nachfrageabfrage mit dem höchsten Bereinigungspotenzial zu bestimmen.
Schließlich kombinieren wir diese Komponenten zu unserer ML-gesteuerten kombinatorischen Uhr-Auktion (ML-CCA). In umfangreichen Experimenten zeigen wir, dass unser ML-CCA in allen getesteten Domänen eine deutlich höhere Effizienz als die etablierte kombinatorische Uhr-Auktion (CCA) erreicht, und zwar bei einer signifikant reduzierten Anzahl von Runden. Darüber hinaus kann unser ML-CCA in vielen Fällen lineare Preise finden, die den Markt bereinigen, was bei der CCA nicht möglich ist.
الإحصائيات
Die Versteigerung von Spektrumlizenzen hat in den Jahren 2012 bis 2014 allein über 20 Milliarden US-Dollar an Erlösen generiert.
Große Spektrumauktionen nach dem CCA-Format können mehr als 100 Bietrunden umfassen.
Eine Steigerung der Effizienz um nur einen Prozentpunkt in solchen Auktionen entspricht bereits Gewinnen von Hunderten Millionen US-Dollar.
اقتباسات
"Wir entwickeln eine ML-gesteuerte kombinatorische Uhr-Auktion, die Informationen von den Bietern nur über Nachfrageabfragen einholt und dabei eine deutlich höhere Effizienz als die etablierte kombinatorische Uhr-Auktion erreicht."
"In umfangreichen Experimenten zeigen wir, dass unser ML-CCA in allen getesteten Domänen eine deutlich höhere Effizienz als die etablierte kombinatorische Uhr-Auktion (CCA) erreicht, und zwar bei einer signifikant reduzierten Anzahl von Runden."