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通过因子揭示SDP从两个样本中获得更多收入

作者:

康斯坦丁诺斯扎斯卡拉基斯和

马诺利斯赞佩塔基斯作者信息和声明

EC’20：第21届ACM经济与计算会议记录

2020年7月

页257-272

https://doi.org/10.1145/3391403.3399543

出版:2020年7月13日出版历史

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摘要

我们考虑了一个经典的问题，即在“数据差”的情况下，将单个项目出售给单个投标人，而该投标人的项目价值是从常规分布F中得出的，在这种情况下，卖方不知道Fis，而且只有很少的Fare样本可用。之前的工作[Dhangwatnoi等人'10]已经表明，可以使用来自F的一个样本来获得最佳收入的1/2因子近似值，但当提供更多来自Fare的样本时，即使提供了来自Fare两个样本，也很难提高这一保证。在这种情况下，迄今为止已知的最佳近似值为0.509，由经验收益最大化（ERM）机制Babaioff等人实现。’18]。我们将此保证提高到0.558，并提供0.65的下限。我们的结果基于一个一般框架，基于因子释放半定规划松弛，旨在捕获正则分布的乘积测度的超集，挑战在于正则约束和乘积测度都不是凸约束。该框架是通用的，可以应用于更抽象的设置，以评估使用分布中的独立样本选择的策略的性能，并应用于同一分布中的新样本。

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引用人

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Giannakopoulos Y公司波萨斯DTsigonias-Dimitriadis A型(2023)最小统计信息下的稳健收益最大化美国计算机学会经济学与计算汇刊10.1145/354660610:3(1-34)在线发布日期：2023年2月8日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3546606
格拉文N李浩唐Z(2022)少于一个样本的最优Prophet不等式网络与互联网经济学10.1007/978-3-031-22832-2_7(115-131)在线发布日期：2022年12月9日
https://doi.org/10.1007/978-3-031-22832-2_7
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通过因子揭示SDP从两个样本中获得更多收入
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封面图片ACM会议

EC’20：第21届ACM经济与计算会议记录

2020年7月

937页

国际标准图书编号：9781450379755

内政部：10.1145/3391403

总主席：
佩特尔·比罗
匈牙利科学院
,
杰森·哈特林
西北大学
,
课程主席：
迈克尔·奥斯特罗夫斯基
斯坦福大学
,
阿里尔·普罗卡西亚
哈佛大学

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美国纽约州纽约市

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出版：2020年7月13日

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2020年7月13日至17日

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蔡毅吴杰萨哈BServedio R公司(2023)论双边贸易中的最优定价机制第55届ACM计算理论年会论文集10.1145/3564246.3585171(737-750)在线发布日期：2023年6月2日
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3564246.3585171
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