- ISBN:9787302632832
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:164
- 出版时间:2023-10-01
- 条形码:9787302632832 ; 978-7-302-63283-2
本书特色
《人工智能驱动的机制设计(英文版)》提出了人工智能驱动的机制设计框架,以提供一种替代方法来处理目前机制设计理论与实践中的一些问题。该框架包含两个互相交互的抽象模型:智能体模型和机制模型,结合人工智能与机制设计可以解决利用单一领域技术无法解决的问题。研究从多物品拍卖,动态拍卖,以及多目标拍卖三个场景入手,分析并说明该框架对理论与实践均有帮助。全书结构严谨,论证清晰,撰写格式符合规范,语言逻辑性强,表述流畅,有较强的可读性。
内容简介
《人工智能驱动的机制设计(英文版)》结合人工智能相关技术与机制设计理论,提出人工智能驱动的机制设计框架,以提供一种替代方法来处理目前机制设计理论与实践中的一些问题。该框架包含两个互相交互的抽象模型:智能体模型和机制模型。结合人工智能与机制设计,我们可以解决利用单一领域技术无法解决的问题。例如,我们可以极大缩小机制搜索空间,构建更现实的买家模型,以及更好地平衡各类目标。我们从多物品拍卖,动态拍卖,以及多目标拍卖三个场景入手,分析并说明该框架对理论与实践均有帮助。
目录
1.1 Mechanism Design 2
1.1.1 Social Choice Function 2
1.1.2 Mechanism 2
1.1.3 Implementation 3
1.1.4 Revelation Principle 4
1.1.5 Efficient Mechanisms 5
1.2 Auctions 7
1.3 Why AI-Driven 11
1.3.1 Challenges in Auction Design 11
1.3.2 The AI-Driven Framework 12
1.4 Organization of the Book 13
References 14
Chapter 2 Multi-Dimensional Mechanism Design via AI-Driven Approaches 16
2.1 Recovering Optimal Mechanisms with Simple Neural Networks 16
2.1.1 Background 17
2.1.2 Setting 19
2.1.3 Revisiting the Na\"i ve Mechanism 21
2.1.4 Network Structure of MenuNet 24
2.1.5 Recovering Known Results 27
2.2 Discovering Unknown Optimal Mechanisms 30
2.2.1 Experiment Results 31
2.2.2 Theoretic Analysis and Formal Proofs 34
2.3 Performance 52
References 56
Chapter 3 Dynamic Mechanism Design via AI-Driven Approaches 59
3.1 Dynamic Cost-Per-Action Auctions with Ex-Post IR Guarantees 60
3.1.1 Background 60
3.1.2 Our Contributions 62
3.1.3 Related Works 63
3.1.4 Setting and Preliminaries 64
3.1.5 Mechanisms 70
3.1.6 Truthfulness and Implementation 74
3.1.7 Impossibility Result 80
3.2 Dynamic Reserve Pricing via Reinforcement Mechanism Design 80
3.2.1 Background 81
3.2.2 Settings and Preliminaries 86
3.2.3 Bidder Behavior Model 88
3.2.4 Dynamic Mechanism Design as Markov Decision Process 93
References 103
Chapter 4 Multi-Objective Mechanism Design via AI-Driven Approaches 109
4.1 Balancing Objectives through Approximation Analysis 110
4.1.1 Background 110
4.1.2 Settings and Preliminaries 113
4.1.3 Generalized Virtual-Efficient Mechanisms 114
4.1.4 Experiments 126
4.2 Balancing Objectives through Machine Learning 128
4.2.1 Background 129
4.2.2 Market Clearing Loss 132
4.2.3 Theoretical Guarantees 138
4.2.4 Empirical Evaluation 140
References 146
Chapter 5 Summary and Future Directions 151
References 153
作者简介
沈蔚然,2014年毕业于清华大学电子工程系,2019年于清华大学交叉信息研究院取得计算机科学与技术博士学位,2019年至2020年在卡内基梅隆大学任博士后研究员。研究方向主要为计算机与经济学的交叉学科,包括博弈论、机制设计、多智能体系统和机器学习,博士期间在相关领域高水平国际会议上发表研究论文10余篇。
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