时间：2025/11/14 10:00-11:00 (北京时间)
讲座标题（中文）：如何给各怀鬼胎的用户分配资源，还能满足预算限制？
讲座标题（英文）：Dynamic Allocation of Reusable Resources to Strategic Agents under Long-Term Constraints
讲座摘要：
假设你有一个稀缺资源，有一群各怀鬼胎的用户等待分配。你希望分配给最需要它的用户；但你看不到用户的估值，而只能要求他们汇报自身估值——这是经济学、博弈论中经典的机制设计问题。通过二价拍卖或 VCG 等支付方案，即可激励用户们诚实汇报，进而最大化社会福利。
如果每轮分配都有一定开销，而你的总开销有限制呢？在直接看到真实估值（即用户永远诚实）的情况下，优化领域的 primal-dual 方法可以非常好地平衡福利和预算。但我们发现，用户各怀鬼胎时没法这么做——本文设计了一个全新的、对用户的虚报行为鲁棒的 primal-dual 框架，同时实现了高社会福利、满足预算限制、对用户行为鲁棒这一“不可能三角”。本文被 NeurIPS 2025 接收。
讲者信息：
戴言是 MIT 运筹学中心的二年级博士生，本科毕业于清华大学姚班。戴言研究如何用在线学习方法——在信息缺失的情况下——进行机制设计；他也直接研究在线学习理论，如多臂老虎机，强化学习理论，博弈论等。戴言在 COLT、ICML、NeurIPS 等会议发表论文十余篇，曾获 ACM SIGMETRICS'25 最佳论文奖。
