Motivated by many practical applications, in this paper we study {\em budget feasible mechanisms} where the goal is to procure independent sets from matroids. More specifically, we are given a matroid $\mathcal{M}=(E,\mathcal{I})$ where each ground (indivisible) element is a selfish agent. The cost of each element (i.e., for selling the item or performing a service) is only known to the element itself. There is a buyer with a budget having additive valuations over the set of elements $E$. The goal is to design an incentive compatible (truthful) budget feasible mechanism which procures an independent set of the matroid under the given budget that yields the largest value possible to the buyer. Our result is a deterministic, polynomial-time, individually rational, truthful and budget feasible mechanism with $4$-approximation to the optimal independent set. Then, we extend our mechanism to the setting of matroid intersections in which the goal is to procure common independent sets from multiple matroids. We show that, given a polynomial time deterministic blackbox that returns $\alpha-$approximation solutions to the matroid intersection problem, there exists a deterministic, polynomial time, individually rational, truthful and budget feasible mechanism with $(3\alpha +1)-$approximation to the optimal common independent set.


翻译:在很多实际应用的推动下,我们在本文中研究“预算可行的机制 ”, 目标是从类中采购独立的成品。 更具体地说, 我们得到的是一个以每块(不可分的)元素为自私的代理。 每个元素( 不可分的) 的成本( 即出售物品或提供服务) 只为元素本身所知道。 有一个购买方的预算对一组元素具有添加价值的附加价值 $E。 目标是设计一个符合( 坚固的) 预算可行的激励机制, 在给定预算下购买一套独立的成品, 给买主带来最大的价值。 我们的结果是一个确定性、 多元性、 个别合理、 真实和预算可行的机制, 使用4美元 的成品, 只能由该元素本身自己知道。 然后, 我们把我们的机制扩大到一个可行的配料交叉点, 其目标就是从多个类中采购通用的独立成品。 我们展示了一个解决方案, 以一个固定的固定时间框 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
简明扼要!Python教程手册,206页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2020年3月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+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
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+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
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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
Conceptualize and Infer User Needs in E-commerce
Arxiv
3+阅读 · 2019年10月8日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
简明扼要!Python教程手册,206页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2020年3月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+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
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+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
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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