分布にロバストなメカニズムデザイン

私たちは、分割できない商品が複数の入札者にオークションされ、各入札者が売り手や他の入札者には知られていないプライベートバリューを持つメカニズムデザインの問題を研究します。エージェントは全ての入札者の価値の集合を、曖昧な確率分布に支配されたランダムベクトルとして認識しており、これは一般に知られた曖昧さのセットに属します。売り手は、入札者の価値の曖昧さだけでなく、曖昧さに対する入札者の態度の不確実性にも対抗できる収益を最大化するメカニズムを設計することを目指しています。私たちは、売り手が曖昧さのセット内の全ての価値分布に対する最悪の場合の期待収益を最大化し、入札者がナイト風の嗜好を持っていると仮定することでこの目標を達成することを主張します。ハイパーキューブ上で支持される全ての分布を含む曖昧さのセットについて、ビクリーニュメカニズムが唯一の最適かつ効率的、パレートロバストに最適なメカニズムであることを示します。入札者の価値がさらに独立していることが知られている場合、（未知の）最適メカニズムの収益は、追加の入札者が1人だけいる第2価格オークションの収益を超えません。一方、入札者の価値が依存し、モーメントバウンドを通じて特徴付けられる曖昧さのセットについては、収益が定数の追加入札者数によっていかなる第2価格オークションにもマッチできない最高入札者宝くじという新しいクラスのランダム化メカニズムを提供します。さらに、最適な最高入札者宝くじは（未知の）最適メカニズムの2近似であり、最高の第2価格オークションは定数因子の近似保証を提供しません。この論文はYinyu Yeに採択されました。