This paper is merged with arXiv:2107.08965v2. We refer the reader to the full and updated version. We study the problem of allocating a set of indivisible goods among agents with 2-value additive valuations. Our goal is to find an allocation with maximum Nash social welfare, i.e., the geometric mean of the valuations of the agents. We give a polynomial-time algorithm to find a Nash social welfare maximizing allocation when the valuation functions are integrally 2-valued, i.e., each agent has a value either $1$ or $p$ for each good, for some positive integer $p$. We then extend our algorithm to find a better approximation factor for general 2-value instances.


翻译:本文与ArXiv: 2107.878965v2. 合并后,我们请读者参阅完整和更新版本。我们研究了在具有2值添加值估价的代理商之间分配一组不可分割货物的问题。我们的目标是在纳什最高社会福利范围内找到分配,即代理商估值的几何平均值。我们给出了一个多米时算法,以便在估值功能具有2值的情况下,即每个代理商对每件商品都有价值1美元或1美元,对正整数美元。然后我们扩展我们的算法,为一般2值案例找到更好的近似系数。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
强化学习扫盲贴:从Q-learning到DQN
夕小瑶的卖萌屋
52+阅读 · 2019年10月13日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
9+阅读 · 2021年6月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
Arxiv
3+阅读 · 2016年2月24日
VIP会员
相关资讯
强化学习扫盲贴:从Q-learning到DQN
夕小瑶的卖萌屋
52+阅读 · 2019年10月13日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员