온라인 계약 설계에 대한 새로운 관점: 이질적, 동질적, 비단기적 대리인 및 팀 생산

Keskeiset käsitteet

이 연구는 온라인 학습 관점에서 반복적인 대리인-본인 문제를 연구합니다. 본인의 목표는 대리인의 유형(비용 및 생산 함수)에 대한 사전 지식 없이 반복적인 상호 작용을 통해 자신의 효용을 최대화하는 최적의 계약을 학습하는 것입니다.

Tiivistelmä

이 연구는 세 가지 다른 설정에서 단일 대리인과 계약하는 문제를 다룹니다:

1. 대리인이 이질적인 경우
2. 대리인이 동질적인 경우
3. 본인이 동일한 대리인과 상호 작용하고 대리인이 비단기적인 경우

이질적 대리인 유형의 경우, 문제를 직접 Lipschitz 밴딧으로 축소할 수 있는 조건을 확인했습니다. 동일한 대리인의 경우, 역게임 이론에 기반한 다항식 샘플 복잡도 방식을 제시했습니다. 전략적 비단기적 대리인의 경우, 낮은 전략적 후회 메커니즘을 설계했습니다.

또한 팀 생산 모델을 연구했습니다. 본인의 학습 문제를 일련의 볼록 프로그램을 해결하는 것으로 재구성할 수 있는 조건을 확인했으며, 이를 통해 최적 계약을 효율적으로 찾을 수 있음을 보였습니다.

Tilastot

대리인의 비용 함수 cpaq는 λ-강볼록입니다.
보완적 누적 분포 함수 Gjpaq는 a에 대해 L-Lipschitz합니다.
최적 선형 계약을 학습하는 데 필요한 샘플 복잡도는 Oppolyp1{εqq입니다.
전략적 후회는 Op
?
Tq입니다.

Lainaukset

"본인의 목표는 대리인의 유형(비용 및 생산 함수)에 대한 사전 지식 없이 반복적인 상호 작용을 통해 자신의 효용을 최대화하는 최적의 계약을 학습하는 것입니다."
"본인의 학습 문제를 일련의 볼록 프로그램을 해결하는 것으로 재구성할 수 있는 조건을 확인했으며, 이를 통해 최적 계약을 효율적으로 찾을 수 있음을 보였습니다."

Tärkeimmät oivallukset

New Perspectives in Online Contract Design

by Shiliang Zuo klo arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07143.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

온라인 계약 설계 문제에서 이질적 대리인 유형에 대한 더 일반화된 연속성 조건은 무엇일까요?

이질적 대리인 유형에 대한 더 일반화된 연속성 조건은 부드러운 분포 함수 조건(SDFC)입니다. 이 조건은 두 번째 도함수가 대리인의 비용 함수의 두 번째 도함수보다 위에 제한되어야 한다는 것을 의미합니다. 즉, G2j(pa) ≤ c2(pa)로 표현됩니다. 이 조건은 대리인의 비용 함수와 생산 함수의 특성을 고려하여 계약 설계 문제를 더 일반화하고 연속성을 보장합니다.