Strategyproof Deep Reinforcement Learning for Online Resource Allocation

📄 arXiv: 2610.37504v1 📥 PDF

作者: Fariba Dehghan, Sebastian Stein, Vahid Yazdanpanah, Stephanie Gauthier

分类: cs.MA, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2026-10-27

备注: 15 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出策略无关的深度强化学习以解决在线资源分配问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 在线资源分配 策略无关性 单调神经网络 广义临界支付 模仿学习 资源调度

📋 核心要点

  1. 现有的策略无关强化学习方法主要依赖线性分配规则，无法有效处理复杂的资源交互问题。
  2. 本文提出了一种新的深度强化学习机制，结合单调神经网络和广义临界支付，确保策略无关性与个体理性。
  3. 在实验中，该方法在资源分配任务中达到了97.8%的福利上限，显著优于传统线性学习方法。

📝 摘要（中文）

在线资源分配面临两个相互关联的挑战：在不确定的未来需求下高效分配稀缺资源，以及确保代理真实报告任务价值和需求（策略无关性）。现有的策略无关强化学习使用线性分配规则，限制了其资源交互的表现能力。本文首次提出了一种策略无关的深度强化学习机制，集成了单调神经网络、广义临界支付和通过强化学习或模仿现有规则进行训练的三大创新组件。通过这些设计，确保了策略无关性和个体理性，同时提高了训练效率。实验证明，该方法在四资源流场景中表现优异，达到了离线福利上限的97.8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在线资源分配中的策略无关性问题，现有方法的痛点在于线性分配规则无法充分表达资源交互的复杂性。

核心思路：提出的机制通过单调神经网络学习非线性交互，确保高报告值不会降低接受率，同时引入广义临界支付以保证策略无关性。

技术框架：整体架构包括单调神经网络、广义临界支付计算模块和训练模块，训练可以通过强化学习或模仿学习进行。

关键创新：最重要的创新在于结合了单调性和临界支付的设计，确保了策略无关性与个体理性，突破了传统线性方法的限制。

关键设计：在网络结构上，采用单调神经网络设计，确保输出的单调性；损失函数设计考虑了策略无关性和训练效率，模仿学习的引入显著提升了训练速度。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的深度强化学习机制在四资源流场景中达到了97.8%的离线福利上限，相较于线性学习者的93.8%和先到先服务的89.0%有显著提升，分别缩小了65%和80%的最优性差距。此外，模仿学习在261秒内达到97.5%的效果，速度是强化学习的89倍。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线市场、资源调度和智能合约等场景，能够有效提高资源分配的效率和公平性。未来，该方法有望在多代理系统中推广应用，促进资源的合理利用与分配。

📄 摘要（原文）

Online resource allocation faces two coupled challenges: (1) allocating scarce resources efficiently under uncertain future demand, and (2) ensuring that agents report task valuations and requirements truthfully (strategyproofness). Reinforcement Learning (RL) adapts allocation decisions through experience but does not necessarily ensure strategyproofness. Existing strategyproof RL uses a linear allocation rule, which limits the resource interactions it can represent. Neural mechanism design methods offer greater expressiveness, but provide only approximate incentive guarantees. Against this background, we introduce the first strategyproof deep RL mechanism for online resource allocation. It integrates three novel components: (i) a monotonic neural network that learns nonlinear interactions by construction (higher reported value cannot reduce acceptance, while a longer reported duration or larger resource requirement cannot increase it); (ii) a generalised critical payment: the lowest accepted value, with all other inputs fixed; and (iii) training by either RL or imitation of an existing rule. Together, monotonicity and the critical payment ensure strategyproofness and individual rationality, while the neural rule provides flexibility and imitation improves training efficiency. Empirically, on a four-resource stream with two partner pairs that a linear difference cannot represent, the neural rule achieves 97.8% of an offline welfare upper bound, compared with 93.8% for a linear learner and 89.0% for first-come, first-served, closing 65% and 80% of the remaining optimality gap, respectively. Moreover, imitation reaches 97.5% in only 261 seconds, about 89 times faster than RL.