We study a class of manipulations in combinatorial auctions where bidders fundamentally misrepresent what goods they are interested in. Prior work has largely assumed that bidders only submit bids on their bundles of interest, which we call simple bidding: strategizing over the bid amounts, but not the bundle identities. However, we show that there exists an entire class of auction instances for which simple bids are never optimal in BNE, always being strictly dominated by complex bids (where bidders bid on goods they are not interested in). We show this result for the two most widely used auction mechanisms: first price and VCG-nearest. We also explore the structural properties of the winner determination problem that cause this phenomenon, and we use the insights gained to investigate how impactful complex bidding manipulations may be. We find that, in the worst case, a bidder's optimal complex bid may require bidding on an exponential number of bundles, even if the bidder is interested only in a single good. Thus, this phenomenon can greatly impact the auction's outcome, and should not be ignored by bidders and auction designers alike.


翻译:我们研究的是一组拍卖中的一类操纵,即投标人从根本上歪曲了自己感兴趣的货物。先前的工作主要假设投标人只对其利益包提出投标,我们称之为简单的投标:对投标数额进行策略化,而不是捆包身份。然而,我们表明,存在着一整类拍卖情形,简单出价在BNE中从来不是最佳的,总是严格以复杂的出价(即投标人对其不感兴趣的货物进行投标)为主导。我们为两种最广泛使用的拍卖机制展示了这一结果:第一价和VCG最接近的。我们还探讨了造成这一现象的胜出者确定问题的结构性质,我们利用获得的洞察力来调查如何进行影响性复杂的投标操纵。我们发现,在最坏的情况下,出价人的最佳复杂出价可能需要对数量惊人的捆包投标进行投标,即使出价人只对单一货物感兴趣。因此,这种现象会大大影响拍卖的结果,不应被投标人和拍卖设计师所忽视。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
22+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月15日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
22+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员