Vi studerar intäktsoptimering av inlärningsalgoritmer för upprepade postade prisauktioner där en säljare interagerar med en (sann eller strategisk) köpare som har en fast värdering. Vi fokuserar på en praktisk situation där säljaren inte i förväg vet hur många spelade rundor (tidshorisonten) och därmed måste använda en horisontoberoende prissättning. För det första överväger vi enkla modifieringar av tidigare mest kända algoritmer och visar att dessa horisontoberoende modifieringar har sämre eller till och med linjära ångergränser. För det andra ger vi en grundlig teoretisk analys av några breda familjer av konsekventa algoritmer och visar att det inte finns någon icke-regelbunden horisontoberoende algoritm i dessa familjer. Slutligen introducerar vi en ny deterministisk prissättningsalgoritm som å ena sidan är oberoende av tidshorisonten T och å andra sidan har en optimal strategisk ånger övre gräns i O(log log T ). Detta resultat avslutar den logaritmiska klyftan mellan de tidigare mest kända övre och nedre gränserna för strategisk ånger.
Detta problem löstes nyligen i REF, där algoritmen PRRFES med ett snävt beklagande bunden i  på (logglogg T ) föreslogs.
Horizon-Independent Optimal Pricing in Repeated Auctions with Truthful and Strategic Buyers
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}