Fair allocation of indivisible goods has attracted extensive attention over the last two decades, yielding numerous elegant algorithmic results and producing challenging open questions. The problem becomes much harder in the presence of strategic agents. Ideally, one would want to design truthful mechanisms that produce allocations with fairness guarantees. However, in the standard setting without monetary transfers, it is generally impossible to have truthful mechanisms that provide non-trivial fairness guarantees. Recently, Amanatidis et al. [2021] suggested the study of mechanisms that produce fair allocations in their equilibria. Specifically, when the agents have additive valuation functions, the simple Round-Robin algorithm always has pure Nash equilibria and the corresponding allocations are envy-free up to one good (EF1) with respect to the agents' true valuation functions. Following this agenda, we show that this outstanding property of the Round-Robin mechanism extends much beyond the above default assumption of additivity. In particular, we prove that for agents with cancelable valuation functions (a natural class that contains, e.g., additive and budget-additive functions), this simple mechanism always has equilibria and even its approximate equilibria correspond to approximately EF1 allocations with respect to the agents' true valuation functions. Further, we show that the approximate EF1 fairness of approximate equilibria surprisingly holds for the important class of submodular valuation functions as well, even though exact equilibria fail to exist!


翻译:在过去二十年中,不可分割货物的公平分配引起了广泛的关注,产生了许多优雅的算法结果,并产生了具有挑战性的公开问题。问题在战略代理人面前变得更加棘手。理想的是,人们希望设计真实的机制,在公平保障下提供分配;然而,在没有货币转移的标准制定中,一般不可能有提供非三重公平保障的诚实机制。最近,阿马纳蒂斯等人([2021年])建议研究在其平衡中产生公平分配的机制。具体地说,当代理人具有累加性估值功能时,简单的圆盘算法总是纯粹的纳什平衡,而相应的分配在代理人的真正估值功能方面总是没有嫉妒感的(EF1),因此,根据这个议程,我们表明圆盘机制的这一未完成的特性远远超出上述默认假设的附加性假设。特别是,我们证明,对于具有可取消性估值功能的代理人来说(一个自然类别,例如,添加性和预算增加性职能),这种简单机制总是有纯净的,甚至相应的分配在代理人的真正估值功能方面是没有嫉妒的(EF1),尽管我们准确的准确性评估功能比重的准确性,但我们的准确的准确性1级的估价功能比重显示我们没有比重的准确的准确的准确的准确的估价功能。

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