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Estratégias Eficazes de Lance para Leilões SAA

Aprenda novas estratégias para dar lances com sucesso em leilões ascendentes simultâneos.

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Por muitos anos, as empresas de celular têm competido para conseguir acesso às frequências de rádio, que são essenciais para oferecer um serviço melhor e melhorar as redes sem fio. A forma mais comum de alocar essas frequências é através de leilões, usando principalmente um método chamado Leilão Ascendente Simultâneo (LAS). Esse método tem se tornado mais popular recentemente para vender licenças de tecnologia 5G em vários países. Embora o LAS tenha regras bem simples, ele cria um jogo complexo onde os licitantes têm que decidir quanto oferecer sem saber o quanto seus concorrentes podem valorizar os itens.

Nesse contexto, ter uma boa estratégia de licitação é crucial porque as apostas podem ser muito altas, às vezes alcançando bilhões de euros. Este artigo tem o objetivo de apresentar novas estratégias para licitar de forma eficaz em leilões LAS, mesmo quando a informação sobre os orçamentos e avaliações dos oponentes é incompleta. Nossos métodos também abordam várias questões críticas que os licitantes enfrentam, como o risco de pagar demais, limites orçamentários e Gestão de Elegibilidade.

Visão Geral dos Leilões Ascendentes Simultâneos

O LAS é um formato de leilão popular onde os licitantes podem fazer ofertas em várias licenças ao mesmo tempo. Em cada rodada, os licitantes oferecem valores simultaneamente pelas licenças que desejam, e o leilão continua até que ninguém queira aumentar suas ofertas. Os licitantes que oferecerem mais por cada item ganham eles pelos preços que licitaram.

O formato do leilão é dinâmico, permitindo que os participantes respondam às ofertas uns dos outros em tempo real. Ao contrário dos leilões tradicionais, que geralmente vendem itens um de cada vez, o LAS permite a venda de vários itens de uma vez. Isso pode ser vantajoso, pois maximiza a receita para o vendedor e dá aos licitantes a chance de ganhar licenças complementares que eles possam precisar.

Desafios na Licitação

Apesar das regras relativamente simples do LAS, os licitantes enfrentam vários desafios. Estes incluem:

  1. Problema de Exposição: Esse problema surge quando um licitante tenta ganhar várias licenças relacionadas, mas acaba pagando muito por elas devido à concorrência intensa. Ele pode ganhar alguns itens, mas perder outros porque fez uma oferta alta demais.

  2. Efeito do Preço Próprio: Esse conceito se refere a como os preços dos itens aumentam à medida que mais lances são feitos. À medida que os preços sobem, a utilidade ou valor que os licitantes obtêm desses itens diminui. Consequentemente, alguns licitantes podem optar por não fazer lances para manter os preços baixos para os itens que desejam.

  3. Restrições Orçamentárias: Os licitantes geralmente têm uma quantia limitada de dinheiro que podem gastar, o que afeta diretamente suas estratégias de licitação. Se não alocarem seu orçamento sabiamente, podem perder a chance de ganhar as licenças desejadas.

  4. Gestão de Elegibilidade: Cada licitante tem um conjunto de requisitos de elegibilidade que ditam quais itens podem licitar, com base em sua atividade de licitação anterior. Gerenciar essa elegibilidade é crucial para evitar ficar em uma posição onde não podem mais licitar nos itens que desejam.

Neste artigo, vamos focar em como desenvolver estratégias de licitação que abordem essas questões de maneira eficaz.

Abordagens Anteriores e Suas Limitações

Muitos estudos existentes sobre o LAS focam principalmente em seu design, eficiência e geração de receita para os reguladores. No entanto, poucos examinaram profundamente o aspecto estratégico da licitação. Tentativas anteriores de resolver os problemas relacionados ao LAS geralmente abordam apenas uma questão de cada vez e costumam envolver instâncias simplificadas que não refletem com precisão as complexidades dos leilões do mundo real.

Alguns pesquisadores tentaram resolver o problema de exposição usando modelos simplificados com menos tipos de licitantes. Outros abordaram o efeito do próprio preço ou as restrições orçamentárias separadamente. Esses métodos, no entanto, não oferecem uma solução abrangente aplicável a diversos cenários de leilão e tendem a funcionar apenas para instâncias menores.

Nossas Soluções Propostas

Nós propomos três estratégias de licitação inovadoras projetadas para leilões LAS com informações incompletas. Essas estratégias são baseadas em uma estrutura que combina Busca de Árvore de Monte Carlo (MCTS) com o conceito de determinização. Ao usar diferentes abordagens para a determinização, podemos criar estratégias de licitação mais eficazes que levam em conta não apenas o problema de exposição, mas também as restrições orçamentárias, o efeito do preço próprio e a gestão de elegibilidade.

Abordagens de Determinização

A determinização refere-se ao processo de criar uma versão do jogo de leilão onde informações ocultas, como orçamentos ou avaliações dos oponentes, são assumidas como conhecidas. Apresentamos três maneiras de implementar isso:

  1. Determinização por Expectativa: Esse método envolve usar os valores médios dos orçamentos e avaliações dos oponentes para criar uma versão simplificada do jogo LAS. Ao assumir que os oponentes licitam com base em seus valores esperados, podemos aplicar nossa estratégia de licitação a esse jogo determinizado.

  2. Determinização de Árvore Separada: Nessa abordagem, várias versões determinizadas do jogo são criadas, cada uma com pressupostos diferentes sobre os tipos de oponentes. Os resultados desses vários jogos são então combinados para tomar uma decisão final de licitação.

  3. Determinização de Árvore Única: Esse método envolve executar uma única árvore onde, durante cada iteração de busca, um pressuposto diferente sobre os tipos de oponentes é feito. Essa abordagem permite estratégias de licitação mais dinâmicas à medida que o jogo avança.

Estratégias de Licitação

Usando os métodos de determinização descritos, podemos derivar estratégias de licitação específicas. Nossas estratégias são projetadas para serem eficientes diante de informações incertas e abordar os desafios mencionados anteriormente.

  1. Abordando o Problema de Exposição: Nossas estratégias incorporam métodos para prever quando desistir de licitar para evitar pagar muito devido à concorrência por licenças relacionadas. Essa previsão ajuda os licitantes a evitar os riscos associados ao problema de exposição.

  2. Gerenciando o Efeito do Preço Próprio: Os licitantes podem usar as estratégias desenvolvidas para entender as tendências de preços e ajustar seus próprios comportamentos de licitação de acordo. Isso ajuda a manter os preços mais baixos para os itens de interesse, o que pode levar a uma melhor utilidade geral.

  3. Lidando com Restrições Orçamentárias: As estratégias são projetadas para funcionar dentro de limites orçamentários predefinidos, garantindo que os licitantes não gastem demais e que seu comportamento de licitação permaneça dentro de parâmetros realistas.

  4. Otimizando a Gestão de Elegibilidade: A gestão efetiva de elegibilidade é essencial. Nossas estratégias incluem mecanismos para rastrear a elegibilidade dinamicamente, ajudando os licitantes a manterem-se na disputa pelos itens que desejam ao longo do leilão.

Impacto da Incerteza

Um dos aspectos chave da nossa abordagem é como ela lida com a incerteza. Em cenários de licitação do mundo real, os licitantes muitas vezes não têm informações completas sobre as avaliações ou orçamentos disponíveis de seus oponentes. Nossas estratégias aproveitam as informações disponíveis e refinam gradualmente suas estimativas a cada rodada de licitação. Por exemplo, acompanhar a exposição dos lances ajuda a informar crenças sobre os orçamentos dos oponentes, permitindo ajustes nas estratégias à medida que o leilão avança.

Experimentos Numéricos

Conduzimos vários experimentos para avaliar nossas estratégias em comparação com métodos de licitação existentes. Esses experimentos focam em vários indicadores de desempenho, como utilidade esperada, risco de exposição e preço médio pago por item ganho.

  1. Utilidade Esperada: Nossas estratégias exibiram consistentemente uma utilidade esperada maior em comparação com métodos de licitação tradicionais em diferentes cenários de leilão. Licitantes utilizando nossos métodos conseguiram melhores resultados gerais enquanto minimizavam seus riscos.

  2. Risco de Exposição: Os experimentos mostraram que nossas estratégias reduziram significativamente o risco de exposição para os licitantes. Ao gerenciar efetivamente suas ações de licitação, os participantes puderam evitar pagar demais por itens enquanto ainda adquiriram as licenças necessárias.

  3. Preço Médio Pago: Outra medida importante foi o preço médio pago pelos licitantes. Nossas estratégias permitiram que os licitantes garantissem itens a custos mais baixos em comparação com concorrentes que usavam métodos convencionais. Isso é especialmente significativo em leilões de alto risco, onde cada euro conta.

Conclusão

Em resumo, as estratégias que desenvolvemos oferecem ferramentas valiosas para os licitantes em leilões LAS, especialmente quando enfrentam incerteza e informações incompletas. Ao abordar o problema de exposição, restrições orçamentárias, o efeito do próprio preço e questões de gestão de elegibilidade, nossos métodos abrem caminho para práticas de licitação mais eficientes.

Seguindo em frente, há oportunidades para um refinamento ainda maior dessas estratégias. Melhorar os métodos de inferência usados para entender melhor os comportamentos dos oponentes e incorporar elementos mais dinâmicos poderia resultar em estratégias de licitação ainda mais robustas. No geral, nosso trabalho contribui para uma compreensão mais profunda da licitação estratégica em leilões ascendentes simultâneos, beneficiando, em última análise, os participantes em ambientes de leilão complexos.

Fonte original

Título: Bidding efficiently in Simultaneous Ascending Auctions with incomplete information using Monte Carlo Tree Search and determinization

Resumo: For decades, Simultaneous Ascending Auction (SAA) has been the most widely used mechanism for spectrum auctions, and it has recently gained popularity for allocating 5G licenses in many countries. Despite its relatively simple rules, SAA introduces a complex strategic game with an unknown optimal bidding strategy. Given the high stakes involved, with billions of euros sometimes on the line, developing an efficient bidding strategy is of utmost importance. In this work, we extend our previous method, a Simultaneous Move Monte-Carlo Tree Search (SM-MCTS) based algorithm named $SMS^{\alpha}$ to incomplete information framework. For this purpose, we compare three determinization approaches which allow us to rely on complete information SM-MCTS. This algorithm addresses, in incomplete framework, the four key strategic issues of SAA: the exposure problem, the own price effect, budget constraints, and the eligibility management problem. Through extensive numerical experiments on instances of realistic size with an uncertain framework, we show that $SMS^{\alpha}$ largely outperforms state-of-the-art algorithms by achieving higher expected utility while taking less risks, no matter which determinization method is chosen.

Autores: Alexandre Pacaud, Aurélien Bechler, Marceau Coupechoux

Última atualização: 2024-07-16 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.11715

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.11715

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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