The problem of finding envy-free allocations of indivisible goods can not always be solved; therefore, it is common to study some relaxations such as envy-free up to one good (EF1). Another property of interest for efficiency of an allocation is the Pareto Optimality (PO). Under additive utility functions, it is possible to find allocations EF1 and PO using Nash social welfare. However, to find an allocation that maximizes the Nash social welfare is a computationally hard problem. In this work we propose a polynomial time algorithm which maximizes the utilitarian social welfare and at the same time produces an allocation which is EF1 and PO in a special case of additive utility functions called buyer utility functions. Moreover, a slight modification of our algorithm produces an allocation which is envy-free up to any positively valued good (EFX).


翻译:寻找不可分割商品的无嫉妒分配问题并非总能得到解决;因此,研究某种放松,如无嫉妒可达一种商品(EF1),是常见现象,研究某些放松,例如无嫉妒可达一种商品(EF1),也是有利于分配效率的另一种财产。在附加公用事业功能下,有可能找到分配EF1和PO,使用纳什社会福利;然而,找到使纳什社会福利最大化的分配是一个计算上的困难问题。在这项工作中,我们建议采用多时算法,使功利主义的社会福利最大化,同时产生EF1和PO,在称为买方效用功能的附加公用事业功能的特殊情况下,这种分配是EF1和PO。此外,对我们的算法稍作修改后,就会产生一种分配,不会羡慕任何具有积极价值的商品(EFX)。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】《Pydon'ts:编写优雅的Python代码》,263页pdf
专知会员服务
91+阅读 · 2021年11月2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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年4月18日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28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
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月9日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年4月18日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28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
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员