I detta dokument introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt för att minska k-item n-budder-auktionen med additiv värdering till k-item 1-budder-auktioner. Detta tillvägagångssätt, som kallas Best-Guess minskning, kan tillämpas för att ta itu med flera centrala frågor i optimal intäktsauktion teori såsom kraften i randomisering, och Bayesian kontra dominerande strategi genomföranden. För det första, när posterna har oberoende värdering distributioner, presenterar vi en deterministisk mekanism som kallas Deterministic Best-Guess som ger åtminstone en konstant bråkdel av de optimala intäkterna genom någon randomiserad mekanism. För det andra, om alla slumpvariabler för nk-värdering är oberoende, visar sig de optimala intäkter som kan uppnås när det gäller den dominerande strategins incitamentskompatibilitet (DSIC) vara åtminstone en konstant del av det som är möjligt att uppnå i Bayesian Incitament compatibility (BIC). För det tredje, när alla nk-värden är identiska fördelade enligt en gemensam endimensionell fördelning F, visas den optimala intäkten vara uttrycklig i sluten form  på (k(r + Mr 0 (1 - F (x) n ) dx))) där r = sup x och 0 x(1 - F (x) n ) och m =  och/eller; denna intäkt kan uppnås genom en enkel mekanism som kallas 2:a-Price Bundling. Alla våra resultat gäller godtyckliga distributioner, regelbundna eller oregelbundna.
REF införde ett nytt tillvägagångssätt för att minska k-item n-bidder-problemet till k-item 1-bidder-inställningen och gav en deterministisk mekanism som ger minst en konstant del av de optimala intäkterna för den mer allmänna k-item n-bidder-inställningen.
An n-to-1 Bidder Reduction for Multi-item Auctions and its Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}