Abstrakt. I detta papper anser vi att den optimala utformningen av engelska auktioner med diskreta anbudsnivåer. Sådana auktioner används i stor utsträckning i internetinställningar online och vårt mål är att automatisera deras konfiguration så att de genererar de maximala intäkterna för auktionsförrättaren. Vi tar specifikt itu med problemet med att uppskatta värdena på de parametrar som krävs för att utföra denna optimala auktionsdesign genom att följa budgivningen i tidigare auktioner. I detta syfte härleder vi ett allmänt uttryck som relaterar auktionens förväntade intäkter när diskreta anbudsnivåer genomförs, men antalet deltagande budgivare är okänt. Vi använder sedan detta resultat för att visa att egenskaperna hos dessa optimala anbudsnivåer är starkt beroende av det förväntade antalet anbudsgivare och av deras värderingsfördelning. Slutligen härleder och demonstrerar vi en online-algoritm baserad på Bayesian maskininlärning, som gör det möjligt att uppskatta dessa okända parametrar genom observationer av stängningspriset för tidigare auktioner. Vi visar experimentellt att denna algoritm snabbt konvergerar mot de sanna parametervärdena och, i jämförelse med en auktion med hjälp av den mer allmänt genomförda fasta budökningen, resulterar i en ökning av auktionsintäkterna.
REF studerade engelska auktioner med diskreta anbudsnivåer.
Learning environmental parameters for the design of optimal English auctions with discrete bid levels
{'venue': 'Proceedings of 7th International Workshop on AgentMediated E-Commerce', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}