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![5最適オークション設計の学習問題としての定式化
制約付きの最小化問題として定式化を実施
• 負の期待収入の最小化
• − 𝑖∈𝑁 𝑝𝑖
𝑤
𝑣 の期待値
• incentive compatibilityへの違反度合いとして事後リグレットを定義
• 𝑟𝑔𝑡𝑖 𝑤 = Ε max
𝑣𝑖
′∈𝑉 𝑖
𝑢𝑖
𝑤
(𝑣𝑖; (𝑣𝑖
′
, 𝑣−𝑖) − 𝑢𝑖
𝑤
(𝑣𝑖; 𝑣𝑖, 𝑣−𝑖))]
• 自分の価値以外のbidをしていた場合に得られる最大の効用との差
• DSICを満たすにはこれが0になればよい
• L個の価値の組に対してのサンプルから計算できるように上記の期待値を
書き換えると最終的な学習問題は
𝑤はオークションの
パラメータ(NNのパラメータ)](https://image.slidesharecdn.com/optimalauctionthroughdl-200605053641/85/Optimal-auction-through-Deep-Learning-6-320.jpg)
![11単一bidderの場合
2つの解析的解が得られている場合についての適用結果を比較
(Ⅰ)Manelli & Vincent (2006): 単一bidder，2アイテム，加法的価値，価値分布𝑈[0,1]
(Ⅱ)Pavlov(2011): 単一bidder，2アイテム，単一需要，価値分布𝑈[2,3]
テストデータでの収入とregret
• 最適解に非常に近い収入を
わずかなregretで達成
• regretが小さいが非ゼロであることで
収入が解析解よりも高いことも
ルールの可視化：点線が最適解の場合の割当確率の境界
色がついているところが今回手法で出力した割当ルール](https://image.slidesharecdn.com/optimalauctionthroughdl-200605053641/85/Optimal-auction-through-Deep-Learning-12-320.jpg)
![13複数bidderの場合
Sandholm & Likhodedov(2015)の結果と比較
(Ⅲ) 2bidder，加法的価値，2アイテム，価値分布𝑈[0,1]
テストデータでの収入とregret
• 微小のregretで収入が改善している
• 単一bidderのときの改善幅は非常に
小さかったので，これはregretに
非ゼロを許容したからではない](https://image.slidesharecdn.com/optimalauctionthroughdl-200605053641/85/Optimal-auction-through-Deep-Learning-14-320.jpg)
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Optimal auction through Deep Learning
- 1. Optimal Auctions through DeepLearning 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 調和系工学研究室学研究室 2020年5月27日
- 2. 1書誌情報 • Paul Dütting* 1 Zhe Feng * 2 Harikrishna Narasimham * 2 David C. Parkes * 2 Sai S. Ravindranath * 2 • 1. London School of Economics • 2. Harvard University. • Proceedings of the 36 th International Conference on Machine Learning (ICML2019) • full版がarxivに掲載 • https://arxiv.org/abs/1706.03459 • ICMLで省略されたモデルの説明がある • 著者グループの発表スライド • https://icml.cc/media/Slides/icml/2019/102(11-11-00)-11-11-40-4439-optimal_auction.pdf • コードは公開 • https://github.com/saisrivatsan/deep-opt-auctions • python2.7
- 3. 2本研究の内容 Contribution • 複数アイテムのオークションデザイン問題を解く最初のend-to-endの アプローチ • bidderの価値を入力とし，割当と支払い額を出力とする多層 ニューラルネットワークを採用 •(弱)支配戦略が正直申告になるように条件づけ • 解析的解が既知の設定において，最適なオークションを再現できる • 最適オークションが知られていない設定についても，従来の研究と 同等かそれ以上の収入を達成 • 大きい設定に対しても適用可能 背景 • 1アイテムのオークションにおける主催者利益を最大にする最適オークション はMyerson(1981)によって示された． • 2アイテム，2参加者のような単純な場合でも完全には解かれておらず， 多くの先行研究は入札の正直申告について弱い条件しか満たしていない • Bayesian incentive compatibility(BIC)
- 4. 3問題設定 今回考えるオークションの設定 • bidder 𝑁= 1, … , 𝑛 • アイテム 𝑀 = 1, … , 𝑚 • bidder 𝑖 の価値関数𝑣𝑖: 2 𝑀 → ℝ≥0 • アイテムの部分集合ごとに価値が決まっている • 𝑣𝑖は分布𝐹𝑖からサンプリングされる • 𝑣 = (𝑣1, … , 𝑣 𝑛)は分からないが，𝐹 = (𝐹1, … , 𝐹𝑛)はオークショニアに既知 • オークションは(𝑔, 𝑝)と表記 • 割当ルール 𝑔𝑖: 𝑉 → 2 𝑀 • 支払いルール 𝑝𝑖: 𝑉 → ℝ≥0 • あるbidの組𝑏 = (𝑏1, … , 𝑏 𝑛)に対して，割当を𝑔(𝑏),支払いを𝑝(𝑏)とする • bidder 𝑖の効用は𝑢𝑖 𝑣𝑖, 𝑏 = 𝑣𝑖 𝑔𝑖 𝑏 − 𝑝𝑖(𝑏)と表される 𝑉は𝑣の集合
- 5. 4今回満たしたいオークションの性質 dominant strategy incentivecompatible, individually rationalをみたす， 最適オークションルールを構築したい • DSIC(dominant strategy incentive compatible) • 他人のbidに関わらず，正直にbidすることで効用が最大化される • すべての可能な𝑣𝑖, 𝑏𝑖, 𝑏−𝑖について • 𝑢𝑖 𝑣𝑖, 𝑣𝑖, 𝑏−𝑖 ≥ 𝑢𝑖(𝑣𝑖, 𝑏𝑖, 𝑏−𝑖 ) • IR(individually rational) • 参加しても損はしない • すべての可能な𝑣𝑖, 𝑏𝑖, 𝑏−𝑖についてbidderの効用が非ゼロ • 𝑢𝑖(𝑣𝑖, 𝑣𝑖, 𝑏−𝑖 ) ≥ 0 • 最適オークション • オークショニアの期待収入が最大化されるオークション 正直申告時の効用 正直申告以外の効用
- 6. 5最適オークション設計の学習問題としての定式化 制約付きの最小化問題として定式化を実施 • 負の期待収入の最小化 • −𝑖∈𝑁 𝑝𝑖 𝑤 𝑣 の期待値 • incentive compatibilityへの違反度合いとして事後リグレットを定義 • 𝑟𝑔𝑡𝑖 𝑤 = Ε max 𝑣𝑖 ′∈𝑉 𝑖 𝑢𝑖 𝑤 (𝑣𝑖; (𝑣𝑖 ′ , 𝑣−𝑖) − 𝑢𝑖 𝑤 (𝑣𝑖; 𝑣𝑖, 𝑣−𝑖))] • 自分の価値以外のbidをしていた場合に得られる最大の効用との差 • DSICを満たすにはこれが0になればよい • L個の価値の組に対してのサンプルから計算できるように上記の期待値を 書き換えると最終的な学習問題は 𝑤はオークションの パラメータ(NNのパラメータ)
- 7. 6RegretNet(additive valuations) 提案するニューラルネットワーク(RegretNet)の構造の説明 割当のネットワークと支払いのネットワークの2つからなる • 加法的価値(additivevaluations)の場合 • あるアイテムセット𝑆に対する価値が𝑣𝑖 𝑆 = 𝑗∈𝑆 𝑣𝑖(𝑗)のように表される 入力 bidderの 各アイテム への入札値 出力 割当確率 支払額が入札値(=価値) を超えないように𝑏の値 に積算する値を出力 IRの保証
- 8. 7RegretNet(unit-demand) 提案するニューラルネットワーク(RegretNet)の構造の説明 割当のネットワークと支払いのネットワークの2つからなる • 単一需要(unit-demand)の場合 • アイテムセット𝑆に対する価値はセット中の最大のアイテムの価値 •𝑣𝑖 𝑆 = max 𝑗∈𝑆 𝑣𝑖(𝑗) 割当ネットワーク • 割当ネットワークを変更 • bidder1人に対する割当は最大1アイテム • アイテム1個は最大1人に割当 • bidder方向，アイテム方向に それぞれsoftmaxを適用 • 小さい方を出力とする • 得られた出力は二重確率行列 になっており，1対1の割当で 表現できる
- 9. 8RegretNet(combinatorial valuations) 提案するニューラルネットワーク(RegretNet)の構造の説明 割当のネットワークと支払いのネットワークの2つからなる • 組み合わせ価値(combinatorialvaluations)の場合 • bidderはアイテムのバンドル𝑆にういての入札𝑏𝑖,𝑠をおこなう • 割当も同様に，バンドルごとに実施 • bidderごとの割当確率の和は最大1 • バンドル中のアイテムが割当てられる 確率は最大1 • アイテムごと・bidderごとに ソフトマックスで和が1になるように • 最小のものを出力とする
- 10.
- 11. 10実験 最適解が知られているオークションが再現できるか・解析的な解が知られていないオークショ ンを発見できるかの2点を確かめる実験 実験設定 • Tensorflow, NVIDIAGPU • Glorotの一様初期化(Glorot & Bengio 2010), 活性化関数:tanh • 訓練時には640,000，テスト時には10000の価値の組み合わせを利用 • 分布からのサンプリングであって，実データではない • 拡張ラグランジュ法は最大80epoch • ペナルティ項の重み𝜌は初期値1で2epochごとにインクリメント • オークションパラメータの更新はAdam(lr=0.001)でミニバッチごとに • 虚偽申告を求める際にはAdam(lr=0.1)で25回更新 • ラグランジュ乗数の更新は100ミニバッチに一回
- 12. 11単一bidderの場合 2つの解析的解が得られている場合についての適用結果を比較 (Ⅰ)Manelli & Vincent(2006): 単一bidder，2アイテム，加法的価値，価値分布𝑈[0,1] (Ⅱ)Pavlov(2011): 単一bidder，2アイテム，単一需要，価値分布𝑈[2,3] テストデータでの収入とregret • 最適解に非常に近い収入を わずかなregretで達成 • regretが小さいが非ゼロであることで 収入が解析解よりも高いことも ルールの可視化：点線が最適解の場合の割当確率の境界 色がついているところが今回手法で出力した割当ルール
- 13.
- 14. 13複数bidderの場合 Sandholm & Likhodedov(2015)の結果と比較 (Ⅲ)2bidder，加法的価値，2アイテム，価値分布𝑈[0,1] テストデータでの収入とregret • 微小のregretで収入が改善している • 単一bidderのときの改善幅は非常に 小さかったので，これはregretに 非ゼロを許容したからではない
- 15.
- 16. 15LPベースのアプローチとの比較 自動メカニズムデザインの従来手法であるLPベースのアプローチと比較 あまりサイズが大きいとLPベースの手法が動かないので， 2bidder(additive),3アイテムの場合で実験 • LPのソルバはGurobi(商用) • アイテムごとに価値は5つのbinで離散化：105 変数，4× 106 制約 • LPは離散化の影響でIR違反の度合いが大きい • 一週間以上かかる，より細かい離散化では実験できなかった • RegretNetは短い時間(9時間)で，IRの違反も出ない • IRが0なのはニューラルネットワークの設計による テストセットに対する結果
- 17. 16結論 • ニューラルネットワークを用いた最適オークション設計の方法を示した • 解析解を再現でき，従来の計算的に求められた解よりも性能のいい解 が発見可能 •従来のLPベースのアプローチよりも大きい問題を扱える