机制设计中黑盒变换的不可能性
摘要：将任意近似算法转化为高效真实机制的问题，我们考虑了单参数优化问题。我们要求这种转化是黑盒的，意味着只需要对给定的算法进行oracle访问，特别是不需要明确获得问题约束的信息。已知这样的减少是可能的，例如，对于社会福利目标，当目标是实现贝叶斯真实性并在期望中保持社会福利时。我们证明，如果所得机制要求在期望中是真实的并且在子多项式因子范围内保持算法的最差近似比率，则社会福利目标的黑盒减少是不可能的。此外，我们证明对于其他目标（如makespan），即使只要求贝叶斯真实性和平均情况性能保证，也不可能使用黑盒减少。
作者：Shuchi Chawla, Nicole Immorlica, and Brendan Lucier
论文ID：1109.2067
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2011-09-12