本文探讨了实时竞价广告中的投标策略优化，利用强化学习算法动态分配预算，学习最优出价策略以提升广告业绩。研究分析了买方定价、卖方算法及其对关键绩效指标的影响，并提出了优化竞价策略的通用方法，实验验证了新算法的有效性。

本文探讨了一价拍卖中的投标策略，提出了一种新算法以鼓励买家真实报价并减少策略性遗憾。研究涉及在线广告定价、卖方算法及拍卖机制优化，利用深度学习和历史数据设计保留价格，以最大化收益并降低投标人的后悔。通过模拟和真实数据验证了理论预测，显示新算法在减少策略遗憾方面的显著优势。