主题: New Frontiers of Automated Mechanism Design for Pricing and Auctions

摘要: 机制设计是一个具有重大现实影响的博弈论领域,涉及定价和拍卖设计等领域。从大型互联网市场到美国政府的无线电频谱重新分配工作,各种机制都在销售环境中使用。在这一领域中,一个强大而突出的方法是机制设计自动化,它使用优化和机器学习来设计基于数据的机械。这种自动化的方法有助于克服传统的、手工的机制设计所面临的挑战,由于固有的计算复杂性挑战,这些方法已经被困扰了几十年:即使两个项目出售,收入最大化机制也不知道!本次研讨会的重点是快速增长的自动化机制设计领域的收入最大化,包括批次和在线学习的基础(包括统计保证和优化程序),以及真实世界的成功故事。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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