随机化和确定性的最大最小份额逼近对于分数次亚可加估值
摘要：为分配一组不可分割的物品给一组具有分数次可加（XOS）估值的代理，我们考虑确保最大最小份额（MMS）的部分问题。对于XOS估值，先前的研究表明，对于某些情况，没有一种分配能够向所有代理人保证超过最大最小份额的一半。此外，存在一种确定性分配，可以向每个代理人保证最大最小份额的0.219225。我们的结果涉及确定性和随机分配。在确定性方面，我们改进了分数次可加估值的最佳逼近保证，达到了3/13 = 0.230769。我们提出了关于分配大型物品的新思路，可能会引起独立兴趣。此外，我们研究了随机算法和最佳公平保证。我们提出了一种随机分配方案，对于XOS估值，ex-ante保证为1/4-MMS，ex-post保证为1/8-MMS。此外，我们证明了该类估值的ex-ante保证上限为3/4。
作者：Hannaneh Akrami, Masoud Seddighin, Kurt Mehlhorn, Golnoosh Shahkarami
论文ID：2308.14545
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2023-08-29