Vi överväger dynamiska prissättningssystem i online-miljöer där själviska agenter genererar online-händelser. Tidigare arbete med onlinemekanismer har nästan helt och hållet handlat om målet att maximera social välfärd eller intäkter i en auktionsmiljö. Detta dokument behandlar ganska allmänna inställningar och minimerar sociala kostnader. Vi visar att korrekt beräknade upplagda priser gör det möjligt att uppnå i stort sett samma prestanda som den bästa online-algoritmen. Detta håller i en mängd olika inställningar. Till skillnad från online-algoritmer som lär sig om händelsen, och sedan fatta verkställbara beslut, priser publiceras utan att veta de framtida händelserna eller ens den aktuella händelsen, och är därmed i sig dominerande strategi incitament kompatibel. I synnerhet visar vi att man kan ge effektiva postade prismekanismer för metriska uppgiftssystem, vissa fall av k-server-problem och metriska matchningsproblem. Vi ger både deterministiska och randomiserade algoritmer. Sådana prismekanismer sänker de sociala kostnaderna dramatiskt över själviskt beteende där inget beslut medför en avgift. En lockande tillämpning av detta är att minska den sociala kostnaden för gratis parkering exponentiellt.
Dynamiska prissättningssystem för en mängd olika problem visas i REF.
Pricing Online Decisions: Beyond Auctions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}