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Online ascending auctions for gradually expiring items

机译：逐步到期的在线网上拍卖

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摘要

We consider dynamic auction mechanisms for the allocation of multiple items. Items are identical, but have different expiration times, and each item must be allocated before it expires. Buyers are of dynamic nature, and arrive and depart over time. Our goal is to design mechanisms that maximize the social welfare. We begin by showing that dominant-strategy incentive-compatibility cannot be used in this case, since any such auction cannot obtain any constant fraction of the optimal social welfare. We then design two auctions that perform well under a wide class of "semi-myopic" strategies. For every combination of such strategies, the auction is associated with a different algorithm (or allocation rule), and so we have a family of "semi-myopic" algorithms. We show that any algorithm in this family obtains at least 1/3 of the optimal social welfare. We also provide some game-theoretic justification for acting in a semi-myopic way. We suggest a new notion of "Set-Nash" equilibrium, where we cannot pinpoint a single best-response strategy, but rather only a set to which best-response strategies belong. We show that our auctions have a Set-Nash equilibrium which is all semi-myopic.
机译：我们考虑了用于分配多个物品的动态拍卖机制。项目是相同的，但是有不同的到期时间，并且每个项目必须在到期之前分配。买家具有动态性，会随着时间的推移到达并离开。我们的目标是设计使社会福利最大化的机制。我们首先表明，在这种情况下不能使用主导策略的激励相容性，因为任何这样的拍卖都不能获得任何恒定份额的最优社会福利。然后，我们设计两次拍卖，它们在广泛的“半近视”策略下表现良好。对于这种策略的每种组合，拍卖都与不同的算法（或分配规则）相关联，因此我们拥有“半近视”算法家族。我们证明，这个家庭中的任何算法都至少获得最佳社会福利的1/3。我们还为半近视行为提供了一些博弈论依据。我们提出了一种新的“集合-纳什”均衡概念，在这里我们不能确定单个最佳响应策略，而只能确定最佳响应策略所属的集合。我们证明，我们的拍卖具有Set-Nash平衡，该平衡都是半近视的。

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