Mecanismo independiente previo
Un mecanismo independiente de Prior (PIM) es un mecanismo en el que el diseñador sabe que las valoraciones de los agentes se extraen de alguna distribución de probabilidad , pero no conoce la distribución.
Una aplicación típica es un vendedor que quiere vender algunos artículos a compradores potenciales. El vendedor quiere fijar el precio de los artículos de una manera que maximice su beneficio. Los precios óptimos dependen de la cantidad que cada comprador esté dispuesto a pagar por cada artículo. El vendedor no conoce estos valores, pero asume que los valores son variables aleatorias con alguna distribución de probabilidad desconocida.
Un PIM generalmente implica un proceso de muestreo aleatorio . El vendedor toma muestras de algunas valoraciones de la distribución desconocida y, basándose en las muestras, construye una subasta que produce ganancias aproximadamente óptimas. La principal pregunta de investigación en el diseño de PIM es: ¿cuál es la complejidad de la muestra del mecanismo? Es decir, ¿cuántos agentes necesita muestrear para lograr una aproximación razonable del bienestar óptimo?
Los resultados en [1] implican varios límites en la complejidad de la muestra de la maximización de ingresos de las subastas de un solo artículo: [2]
La situación se vuelve más complicada cuando los agentes no son iid (el valor de cada agente se extrae de una distribución regular diferente) y los bienes tienen una oferta limitada. Cuando los agentes provienen de diferentes distribuciones, la complejidad de la muestra de aproximación de los ingresos esperados óptimos en subastas de un solo artículo es: [2]
[4] discutir subastas arbitrarias con agentes de servicios públicos de un solo parámetro (no solo subastas de un solo artículo) y mecanismos de subasta arbitrarios (no solo subastas específicas). Según los resultados conocidos sobre la complejidad de la muestra , muestran que la cantidad de muestras necesarias para aproximarse a la subasta de ingresos máximos de una clase determinada de subastas es: