本研究提出了一种基于oracle模仿学习的方法，解决在线广告实时拍卖中的出价决策问题。该方法将出价优化转化为多重选择背包问题，显著提高了自动出价代理的样本效率和性能，尤其在预算和成本限制下表现优异。