I detta dokument överväger vi problemet med att på ett effektivt sätt fördela en given resurs eller ett visst föremål upprepade gånger över tiden. Agenterna, som tillfälligt kan få tillgång till resursen, lär sig mer om dess värde genom dess användning. När agenternas uppfattning om deras värderingar vid varje given tidpunkt är offentlig information, minskar detta problem till det klassiska multi-armade bandit problemet, den lösning som uppnås genom att fastställa ett Gittins index för varje agent. I den miljö vi studerar observerar agenter sina värderingar privat, och det effektiva dynamiska resursfördelningsproblemet under asymmetrisk information blir ett problem att sanningsenligt få fram varje agents Gittins index. Vi introducerar två "gränsande mekanismer", under vilka agenter tillkännager typer som motsvarar Gittins index antingen minst så högt som eller högst så högt som deras sanna Gittins index. Med hjälp av en tillkännagivandeskontingent kombination av de avgränsande mekanismerna är det möjligt att genomföra en effektiv dynamisk fördelningspolitik. Vi tillhandahåller nödvändiga och tillräckliga villkor för global Bayesiansk stimulanskompatibilitet, vilket garanterar en sanningsenlig effektiv fördelning av resursen. Med i huvudsak samma metod är det möjligt att i stort sett införa sanningsenliga mekanismer som motsvarar en stor variation av överskottsfördelningsmål som huvudmannen skulle kunna ha, till exempel en dynamisk andraprisauktion för Gittins-index som maximerar huvudmannens intäkter under förutsättning att en effektiv fördelningspolitik genomförs. Nyckelord: Dynamisk mekanism design, multi-armad bandit problem, Gittins index, direkta uppenbarelse mekanismer.
Bapna och Weber REF löser ett sekventiellt fördelningsproblem genom att formulera det som ett multiarmad banditproblem.
Efficient Dynamic Allocation with Uncertain Valuations
{'venue': 'SSRN Electronic Journal', 'journal': 'SSRN Electronic Journal', 'mag_field_of_study': ['Economics']}