公平的图形资源分配与匹配引起的效用
摘要：公平分配图形资源的研究 基于真实世界的应用，我们研究了图形资源的公平分配，其中资源是图中的顶点。在收到一组资源后，一个代理的效用等于诱导子图中的最大匹配的权重。我们关心最大最小份额（MMS）公平和一项物品的无嫉妒性（EF1）。关于MMS公平，对于异构代理，该问题没有有限的近似比。对于同质代理，我们设计了常数近似多项式时间算法，并且注意到为了确保（近似）MMS公平度量不可避免地牺牲了大量的社会福利。然后，我们考虑了EF1分配的存在性。然而，对于一般情况下，EF1分配的社会福利保证不能超过1/n，其中n是代理的数量。幸运的是，对于三个特殊情况，二重权重、两个代理和同质代理，我们能够设计保证最大社会福利的常数分数的多项式时间算法。
作者：Zheng Chen (1), Bo Li (2), Minming Li (3), Guochuan Zhang (1) ((1) Colleage of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou, (2) Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, (3) Department of Computer Science, City University of Hong Kong)
论文ID：2212.01031
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2022-12-05