We study fair resource allocation under a connectedness constraint wherein a set of indivisible items are arranged on a path and only connected subsets of items may be allocated to the agents. An allocation is deemed fair if it satisfies equitability up to one good (EQ1), which requires that agents' utilities are approximately equal. We show that achieving EQ1 in conjunction with well-studied measures of economic efficiency (such as Pareto optimality, non-wastefulness, maximum egalitarian or utilitarian welfare) is computationally hard even for binary additive valuations. On the algorithmic side, we show that by relaxing the efficiency requirement, a connected EQ1 allocation can be computed in polynomial time for any given ordering of agents, even for general monotone valuations. Interestingly, the allocation computed by our algorithm has the highest egalitarian welfare among all allocations consistent with the given ordering. On the other hand, if efficiency is required, then tractability can still be achieved for binary additive valuations with interval structure. On our way, we strengthen some of the existing results in the literature for other fairness notions such as envy-freeness up to one good (EF1), and also provide novel results for negatively-valued items or chores.


翻译:我们根据关联性限制研究公平资源分配问题,在这种限制下,将一组不可分割的项目安排在一条路径上,并且只能向代理商分配一些相联的物品。如果分配符合最高一个商品(EQ1)的公平性(EQ1),即要求代理商的公用事业大致相等。我们表明,实现EQ1,加上经过认真研究的经济效率措施(如Pareto最佳性、非浪费性、最大平等性或实用性福利),即使对于二进制添加剂的估价来说,也是很难计算出来的。在算法方面,我们通过放松效率要求,可以对任何特定代理人的订单,甚至对于一般单调价的估价,在多价时间内计算相关的EQ1分配。有趣的是,我们算算算的所有分配在与给定的顺序一致的所有分配中,具有最高的平等福利。另一方面,如果需要效率,那么对于带有间隙结构的二进制添加剂估价,那么仍然可以实现牵引力。在我们的方法上,我们加强现有的文献中的一些结果,用于其他公平概念,例如无嫉妒性或新作好的工作(EF1),也从负价值的物品。

0
下载
关闭预览

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2020年3月13日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月17日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
7+阅读 · 2020年3月13日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员