提供商品によるEnvy除去のための多変量アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Boehmer Niclas; Bredereck Robert; Heeger Klaus; Knop Dusan; Luo Junjie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219454096998 整理番号：22P0284328

提供商品によるEnvy除去のための多変量アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multivariate Algorithmics for Eliminating Envy by Donating Goods

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発行年： 2022年02月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

一組のエージェントに一組の不可視資源を分割することは,いくつかの応用において最も重要である。しかし,割り当てが実施後,エージェントの好みは変化し,環境は発生する可能性がある。そのような状況に対処する次の問題を研究した:付加的効用ベース選好を持つエージェントへの不可視資源の割当は,資源の一部を社会的に提供できる(割り当てインスタンスからこれらの資源を除去することを意味する),その結果得られた修正割当が無自由である(最大1つ)。削除された資源の数および/または割り当ての利実現的福祉損失が有界であることが必要である。種々の自然と問題固有のパラメータ(例えば,エージェントの数,削除された資源の数,あるいは初期割当におけるエージェントに割り当てられた資源の最大数)と,非aryと0/1のvaluationを含む異なる選好モデルを考慮して,この問題の(パラメータ化された)計算の複雑さの徹底的な研究を行った。著者らの研究において,著者らは,(パラメータ化された)扱いやすさと不可解性結果の豊富な集合を得て,例えば,2つの密接に関連する公平性概念の envさと,1つの良いものまでの2つの密接に関連する公平性概念と,削除された資源の最大数および福祉の影響の間で,いくつかの驚くべき対比を発見した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 人工知能

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