玛丽亚·福洛丽娜·巴尔坎；阿夫林·布鲁姆；杰森·D·哈特琳。；伊莎·曼苏尔 通过机器学习将机构设计简化为算法设计。 （英语） Zbl 1157.68055号 J.计算。系统。科学。 74，第8期，1245-1270（2008）. 摘要：我们使用机器学习中的样本复杂性技术，将激励相容机制设计问题简化为标准算法问题，以解决一类收入最大化定价问题。我们的简化意味着，对于这些问题，给定算法定价问题的最优（或（β）近似）算法，我们可以将其转换为激励相容机制设计问题的（（1+varepsilon））近似（或（beta（1+varepsilon，只要投标人的数量足够大，可以适当衡量允许定价等级的复杂性。我们将这些结果应用于数字商品拍卖问题、包含多种歧视性定价问题的属性拍卖问题以及无限供应组合拍卖中的项目报价问题。从机器学习的角度来看，这些设置提出了几个挑战：特别是，“损失函数”是不连续的、不对称的，并且具有很大的范围。我们通过引入一种新的覆盖数界限形式来部分解决这些问题，这种覆盖数界限特别适合这些问题，并且可能具有独立的意义。 引用于16文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 91B24型 微观经济理论（价格理论和经济市场） 91B26型 拍卖、议价、投标和销售以及其他市场模式 关键词：机构设计；机器学习；样本复杂性；利润最大化；无限供应；数字货物拍卖；属性拍卖；组合拍卖；结构风险最小化；覆盖数字 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.-F.Balcan}等人，《计算杂志》。系统。科学。74，第8号，1245--1270（2008；Zbl 1157.68055） 全文： 内政部 参考文献： [1] G.Aggarwal，T.Feder，R.Motwani，A.Zhu，《多产品定价算法》，载《自动控制、语言和编程国际研讨会论文集》，2004年，第72-83页；G.Aggarwal，T.Feder，R.Motwani，A.Zhu，多产品定价算法，载于《自动机、语言和程序设计国际学术讨论会论文集》，2004年，第72-83页·Zbl 1099.91512号 [2] 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