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零阶和一阶优化方法相结合的可扩展虚拟估值组合拍卖设计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于仿射最大化拍卖的机器学习方法，用于自动化竞拍设计。该方法通过限制机制在虚拟估值组合拍卖中解决了可伸缩性和收入非可微性问题，并在大规模拍卖中展现出良好的效果和可伸缩性。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于仿射最大化拍卖的机器学习方法，用于自动化竞拍设计。
- 该方法通过限制机制在虚拟估值组合拍卖中解决了可伸缩性和收入非可微性问题。
- 确保主导策略激励相容性是至关重要的。
- 现有的基于仿射最大化拍卖的方法面临可伸缩性问题和收入的非可微性挑战。
- 本文提出将拍卖机制限制在虚拟估值组合拍卖（VVCA）中，以实现可扩展性。
- 使用可并行化的动态规划算法计算VVCA的获胜分配。
- 提出了一种结合零阶和一阶技术的新型优化方法来优化VVCA参数。
- 广泛的实验证明了ZFO-VVCA方法在大规模拍卖中的功效和可伸缩性。
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