Inspirerad av annonsutbyte i realtid för online-reklam, anser vi att problemet med att sluta sig till en köpares värdefördelning för en vara när köparen upprepade gånger interagerar med en säljare genom en postad prismekanism. Vi modellerar köparen som en strategisk agent, vars mål är att maximera hennes långsiktiga överskott, och vi är intresserade av mekanismer som maximerar säljarens långsiktiga intäkter. Vi definierar det naturliga begreppet strategisk ånger - de förlorade intäkterna mätt mot en sanningsenlig (icke-strategisk) köpare. Vi presenterar säljalgoritmer som inte är någon (strategisk)-regret när köparen rabatterar sitt framtida överskott - dvs.. Köparen föredrar att visa annonser för användarna förr snarare än senare. Vi ger också en lägre gräns för strategisk ånger som ökar när köparens rabatt försvagas och visar i synnerhet att alla säljare algoritmer kommer att lida linjär strategisk ånger om det inte finns någon rabatt.
Särskilt Amin et al. REF visar att ingen inlärningspolicy är oreglerad när köparen är lika tålmodig som säljaren.
Learning Prices for Repeated Auctions with Strategic Buyers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}