Adaptive Bidding in Single-Sided Auctions Under Uncertainty pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Van Dinther, Clemens

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:

价格:$ 56.44

装帧:Pap

isbn号码:9783764380946

丛书系列:

图书标签:

Adaptive Bidding
Auctions
Uncertainty
Game Theory
Mechanism Design
Bidding Strategy
Revenue Management
Optimization
Economics
Artificial Intelligence

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具体描述

In the last years electronic markets, especially online auctions, have become very popular and received more and more attention in both, business (B2B) as well as in public practice (B2C and C2C). Science, however, is still far from having studied all phenomena and effects which can be observed on electronic markets. Apart from theoretic analysis, other approaches are necessary to evaluate and understand market effects. This book shows that and how software agents can be used to simulate bidding behaviour in electronic auctions. The main emphasis of this book is to apply computational economics to market theory. It summarizes the most common and up-to-date agent-based simulation methods and tools and develops the simulation software AMASE. On basis of the introduced methods a model is established to simulate bidding behaviour under uncertainty. The book addresses researchers, computer scientists, economists and students who are interested in applying agent-based computational methods to electronic markets. It helps to learn more about simulations in economics in general and common agent-based methods and tools in particular. The reader finds basic definitions and learns how to build an appropriate model for the posed research question. It is the first time that quantitative results are presented for the problem of valuation uncertainty. These results significantly contribute to existing research in computational economics and supplements interesting research aspects.

动态竞价在不确定单边拍卖中的应用本书深入探讨了在信息不对称和环境多变的单边拍卖场景下，如何设计和优化动态竞价策略。我们将焦点放在实际应用中普遍存在的“不确定性”这一核心挑战，并在此基础上构建一系列鲁棒且高效的竞价框架。核心问题与挑战：在单边拍卖中，竞拍者（广告主、卖家等）希望以最优的价格获得某个资源（广告位、商品等），而平台方（广告网络、电商平台等）则旨在最大化收入。然而，现实世界的拍卖环境充斥着不确定性：对手行为的不确定性：竞争对手的出价策略、他们的预算限制、对目标资源的价值判断都可能实时变化，难以预测。资源价值的不确定性：拍卖资源的实际价值，例如一个广告位可能带来的转化率，或是一个商品最终的销售价格，往往在拍卖发生前是模糊的。环境因素的不确定性：宏观经济变化、季节性需求波动、竞争对手的突然策略调整等外部因素都可能影响拍卖结果。信息不完全性：竞拍者通常无法获知所有竞争对手的详细信息，也无法完全了解平台的定价机制。这些不确定性使得传统的固定策略或静态优化方法难以奏效，需要更灵活、更具适应性的竞价机制。本书的研究方向与内容：本书将从多个维度对动态竞价在不确定单边拍卖中的应用进行系统性阐述： 1. 不确定性建模：概率分布与统计推断：我们将审视如何利用历史数据和统计模型来刻画对手的出价分布、资源价值分布等不确定性因素。这包括参数化和非参数化的建模方法，以及在信息有限情况下的贝叶斯推断技术。场景分析与风险度量：针对不同的不确定性来源，我们将介绍场景分析的方法，构建可能发生的最坏情况、最佳情况以及最可能情况下的拍卖场景，并在此基础上量化竞价策略的风险。动态模型更新：强调在拍卖过程中实时观察和更新对不确定性的认知。我们将讨论如何利用在线学习和状态空间模型来适应变化的环境和对手行为。 2. 动态竞价策略设计：基于强化学习的竞价：强化学习（RL）因其强大的序列决策能力，成为解决动态竞价问题的有力工具。本书将介绍如何将RL框架应用于单边拍卖，包括状态空间设计、动作空间定义、奖励函数构建以及各种RL算法（如Q-learning, Policy Gradients, Actor-Critic等）在竞价场景中的具体实现。重点将放在如何设计能够应对不确定性的RL算法，例如使用鲁棒RL方法或集成学习技术。机会约束优化（CVaR）：鉴于风险规避的重要性，我们将深入研究基于条件风险价值（CVaR）等风险度量的优化方法。CVaR能够捕捉极端事件的风险，在不确定性环境下能够更好地平衡收益与风险。博弈论视角下的动态策略：尽管环境存在不确定性，但拍卖本身仍是一个多主体博弈过程。本书将结合动态博弈论的思想，分析在不确定性下的纳什均衡或近似纳什均衡策略，并探索如何利用对手模型的迭代学习来逼近最优竞价。适应性算法：介绍一些无需对不确定性进行显式建模，但能够通过在线调整来适应环境变化的算法。这可能包括梯度下降的变种、以及一些自适应参数调整的技术。 3. 评估指标与优化目标：效用最大化：在不确定性下，简单的价格最小化可能不是最优目标。我们将讨论如何定义更全面的效用函数，例如考虑预期的点击率、转化率、客户生命周期价值等。风险调整后的收益：强调在不确定性下，对收益进行风险调整的必要性。我们将介绍各种风险度量在评估竞价策略有效性中的应用。公平性与透明度：在某些场景下，除了效率和收益，公平性和透明度也是重要的考量因素。本书将简要探讨如何在动态竞价中兼顾这些方面。 4. 实际应用案例与仿真分析：在线广告拍卖：详细分析动态竞价在实时竞价（RTB）广告平台中的应用，包括出价请求的处理、用户画像的利用、以及不同广告单元的竞价策略。金融市场交易：探讨动态竞价在高频交易、算法交易等金融场景下的潜在应用，特别是在信息不对称和市场波动剧烈的情况下。资源分配优化：分析动态竞价在云计算、服务器资源分配等场景中的模型构建与策略设计。仿真平台搭建与实验设计：提供构建仿真环境以测试和比较不同动态竞价策略的指导，并设计科学的实验来评估策略的鲁棒性和有效性。本书的特色与贡献：本书的独特之处在于其对“不确定性”的深入聚焦，并将其贯穿于建模、策略设计和评估的整个过程。我们不仅介绍已有的理论成果，更侧重于如何将这些理论转化为实际可操作的竞价策略。本书旨在为研究人员和实践者提供一个全面且深入的视角，帮助他们理解和应对单边拍卖中复杂的动态竞价挑战，从而在不确定环境中做出更明智、更有效的决策。通过阅读本书，读者将能够：深刻理解不确定性对单边拍卖竞价策略的影响。掌握多种不确定性建模技术。学习和设计基于强化学习、机会约束优化和博弈论的动态竞价算法。评估和优化竞价策略在实际应用中的表现。为解决现实世界中的竞价难题提供理论支持和实践指导。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从专业角度来看，这本书的贡献在于它成功地构建了一个跨学科的对话平台。它巧妙地融合了博弈论的严谨性、统计推断的灵活性以及现代计算科学的实用性。对于那些致力于开发下一代广告竞价系统或资源分配算法的工程师来说，这本书提供了一个极佳的理论蓝图。我发现书中对风险度量和效用函数的构造有独到的见解，特别是关于如何量化和权衡短期收益与长期市场声誉之间的矛盾。很多实际操作中遇到的“两难”问题，这本书都尝试从数学建模的角度给出了一个可供参考的解题思路，而不是简单地给出一个“最佳”答案。这种不把话说死的、鼓励读者根据自身情境进行调整的写作态度，体现了作者深厚的实战经验，也让这本书的保质期更长，不会因为市场环境的微小变化而迅速过时。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感非常强，它不是那种平铺直叙的教科书，更像是一场由浅入深的探索之旅。开篇的几章对单边拍卖市场背景的描述，如同为读者拉开了一幅生动而复杂的市场图景，迅速抓住了注意力。随后，随着对经典竞价理论的梳理，节奏稍缓，着重于夯实基础，但这种沉淀是必要的，为后面章节中那些极具创新性的“自适应”算法的引入做了完美的铺垫。最精彩的莫过于后半部分，当复杂的动态博弈模型和优化目标被一一展开时，作者的笔触依然保持着一种令人信服的流畅性。我尤其喜欢作者在阐述关键定理或推导结论时，总会穿插一些“场景化”的解释，仿佛在对读者耳语：“看，这个数学结论在实际中意味着什么。”这种叙述风格，极大地降低了阅读门槛，使得原本可能令人望而却步的理论，变得触手可及，让人忍不住想立刻找个平台去验证这些策略的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计本身就给人一种严肃而专业的印象，硬壳封面配上那种略带磨砂质感的纸张，让人在拿起它的瞬间就感受到其中蕴含的学术重量。我尤其欣赏它在排版上的用心，清晰的字体和合理的行距，使得即便是面对复杂的数据图表和公式推导，阅读起来也不会感到过于吃力。当然，内容才是核心。我原本以为这会是一本纯粹的理论堆砌之作，但阅读体验远超预期。它不仅仅是罗列模型和证明，更重要的是，作者似乎花了大量的篇幅去构建一个可以被实际操作者理解的“桥梁”。书中对于不同拍卖机制的背景介绍非常扎实，为后续的适应性策略讨论奠定了坚实的知识基础。我作为一个非纯粹的算法背景的读者，也能体会到作者试图将那些晦涩的数学概念“翻译”成可理解的商业逻辑和决策框架的努力。这种平衡感，在当前很多高度专业化的学术著作中是难能可贵的，它使得这本书不仅可以作为深入研究的参考，也能成为一个领域内从业者提升认知水平的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我最大的感受是它对“不确定性”处理的深度和广度令人印象深刻。在很多现有的文献中，对市场动态和竞争者行为的假设往往过于理想化或静态化，这使得理论模型在真实复杂环境中显得苍白无力。然而，这本书显然没有止步于此。它系统地探讨了在信息不对称、需求波动以及竞争对手策略模糊不清的情况下，如何构建一个真正具有“适应性”的竞价系统。我特别关注了其中关于贝叶斯学习和强化学习方法在竞价环境中的融合部分。作者对这些前沿技术的应用并非浮于表面，而是深入挖掘了它们在处理实时反馈和迭代优化方面的潜力。书中对于不同不确定性来源的分类和对应的策略应对机制，展现了一种非常系统化的思维框架。这种严谨的结构，让读者能够清晰地追踪从识别问题到设计解决方案的完整逻辑链条，避免了陷入盲目应用最新算法的误区，非常有启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超其定价，它像是一份精心打磨的路线图，指引着我们在“不确定性”这个浩瀚的海洋中航行。对我个人而言，它最大的价值在于重塑了我对竞价策略的认知框架。过去我倾向于寻找最优解，但这本书让我深刻理解到，在动态、非平稳的环境中，“足够好”且能快速调整的次优解，其价值往往远超一个在静态假设下才能达成的“最优解”。作者在讨论模型的鲁棒性时所采用的视角，让我开始关注模型的“生命周期”和“可解释性”，而不仅仅是其在基准数据集上的表现。它不是那种读完后就束之高阁的书，而是一本需要经常翻阅、时常对照自己工作进行反思的“工具书”。每次重读某个章节，总能从中挖掘出新的层次和更细微的联系，这大概是衡量一本顶尖专业著作的最好标准吧。

评分☆☆☆☆☆