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- Originaltitel:
- Learning Continuous and Pure Bayes-Nash Equilibria in Sealed-Bid Auctions
- Übersetzter Titel:
- Lernen von stetigen, puren Bayes-Nash-Gleichgewichten in verdeckten Auktionen
- Autor:
- Heidekrüger, Stefan
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Bichler, Martin (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Bichler, Martin (Prof. Dr.); Günnemann, Stephan (Prof. Dr.); Göler, Kemal (Prof., Ph.D.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- equilibrium learning, algorithmic game theory, machine learning, artificial intelligence
- Übersetzte Stichworte:
- Künstliche Intelligenz, Algorithmische Spieltheorie, Maschinelles Lernen
- TU-Systematik:
- MAT 920; WIR 523
- Kurzfassung:
- The equilibria of auction markets with incomplete information are poorly understood, and their computation is believed to be generally intractable. In this dissertation, we study a machine learning approach to find such Bayes-Nash equilibria based on modified multi-agent gradient dynamics. We find that in small and medium-sized markets, such dynamics often indeed converge to equilibria, and provably so for symmetric markets. We further study the underlying theory, as well as applications.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Die Gleichgewichte von Autkionsmärkten sind schwierig zu charakterisieren und vermutlich im Allgemeinen nicht effizient berechenbar. In dieser Dissertation wird ein Machine-Learning-Ansatz zur Berechnung ebendieser basierend auf einer modifizierten Multi-Agenten Gradientendynamik untersucht. In kleinen und mittelgroßen Märkten beobachten wir, dass diese Lernregel in der Praxis zu Marktgleichgewichten führt. Wir beweisen diese Konvergenz für symmetrische Märkte und behandeln Anwendungen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1700139
- Eingereicht am:
- 27.02.2023
- Mündliche Prüfung:
- 12.01.2024
- Dateigröße:
- 9665259 bytes
- Seiten:
- 151
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240112-1700139-1-6
- Letzte Änderung:
- 04.04.2024
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2024Schools und FakultätenTUM School of Computation, Information and TechnologyInformatik 18 - Lehrstuhl für Decision Sciences & Systems (Prof. Bichler)