We present a polynomial-time $\frac{3}{2}$-approximation algorithm for the problem of finding a maximum-cardinality stable matching in a many-to-many matching model with ties and laminar constraints on both sides. We formulate our problem using a bipartite multigraph whose vertices are called workers and firms, and edges are called contracts. Our algorithm is described as the computation of a stable matching in an auxiliary instance, in which each contract is replaced with three of its copies and all agents have strict preferences on the copied contracts. The construction of this auxiliary instance is symmetric for the two sides, which facilitates a simple symmetric analysis. We use the notion of matroid-kernel for computation in the auxiliary instance and exploit the base-orderability of laminar matroids to show the approximation ratio. In a special case in which each worker is assigned at most one contract and each firm has a strict preference, our algorithm defines a $\frac{3}{2}$-approximation mechanism that is strategy-proof for workers.


翻译:我们提出一个多式的多元时间 $\ frac{3\%2} $- prognical logation 算法, 以解决在多到多的匹配模型中找到与双方关系和拉米纳制约的多重匹配的最大心性稳定匹配的问题。 我们用双边的多式图来表述我们的问题, 其脊椎被称为工人和公司, 边缘被称为合同。 我们的算法被描述为在辅助实例中的稳定匹配的计算方法, 每一个合同都用三个副本替换, 所有代理人对复制的合同都有严格的偏好。 这个辅助实例的构建是两面的对称, 便于简单的对称分析。 我们在辅助实例中使用甲状腺内核的计算概念, 并使用拉米纳尔配料的基本可调控性来显示近比。 在这样一个特殊案例中, 我们的算法为每个工人分配了最多一份合同, 每个公司都有严格的偏好, 我们的算法定义了一种$\{{%2} 匹配机制, 用于对工人进行战略的校准。

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
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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9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
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17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
14+阅读 · 2021年5月21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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10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
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9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
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员