Budget Feasible Mechanism Design via Random Sampling
预算可行机制考虑算法机制设计问题，其中对机制的总支付存在预算约束。这一领域的一个重要问题是，在哪些估值领域存在预算可行机制，允许“小”近似值（与社会最佳解决方案相比）。Singer \cite{PS10}证明了加法和次模函数有一个常数逼近机制。最近，Dobzinski，Papadimitriou和Singer \cite{DPS11}给出了次可加函数的$O(\log^2n)$近似机制，并评论说：“一个基本的问题是，不管计算约束如何，是否存在一个常数因子预算可行的次可加函数机制。“在本文中，我们对这个问题进行了首次尝试。本文给出了次可加函数的多项式时间$O(\frac{\log n}{\log\log n})$次对数逼近比机制，改进了已知的最佳逼近比$O(\log^2 n)$ .此外，我们连接预算可行的机制设计的概念，在合作博弈论的近似核心，并表明，有一个机制，次加函数的近似是，通过一个线性规划的完整性差距的表征，线性的最大值，其中存在一个近似的核心。我们的结果意味着特别是类的XOS功能，这是一个超类的子模函数，承认一个常数逼近机制。我们认为，我们的工作可以是朝着最终解决上述根本问题迈出的坚实一步，而且可能会得到肯定的答案。
2012-03-22 cs.GT
Simple and Efficient Budget Feasible Mechanisms for Monotone Submodular Valuations
我们研究的问题，预算有限的买家谁想要购买一套物品，每一个从不同的卖家，以最大限度地提高她的价值。预算可行机制设计问题的目的是设计一种机制，激励卖方如实报告其成本，并最大化买方的价值，同时保证总付款不超过她的预算。这样的预算可行机制可以模拟一个在众包市场中有兴趣招募一组工人（卖方）来完成她的任务的买方。这个预算可行机制设计问题是由Singer在2010年提出的。从那时起，这种机制的近似保证已经有了一些改进。我们考虑一般情况下，买方的估值是一个单调的子模函数。我们为简单的机制提供了两个通用框架，通过结合这些框架，我们显着改善了这个问题的最知名的结果，同时也简化了分析。例如，我们将一般单调子模情形的近似保证从7.91提高到5;对于大市场的情形（其中每个单独的项目具有可忽略的值），近似保证从3提高到2.58。更一般地说，给定一个$r$近似算法的优化问题（忽略激励），我们的机制是一个$r+1$近似机制的大型市场，从$2r^2$的改进。我们还提供了一个类似的参数化机制，没有大的市场假设，我们实现了$4r+1$近似保证。
2017-03-30 cs.GT
Deterministic Budget-Feasible Clock Auctions
我们重新审视了研究充分的问题，不可行的采购，在严格的预算约束的买方寻求从一组战略供应商（卖方）获得服务。在过去的十年中，已经提出了几个策略验证的不可行的采购拍卖，旨在最大限度地提高买方的价值，同时引出每个卖方的真实成本提供他们的服务。这些解决方案主要采取随机密封投标拍卖的形式：他们要求卖方报告他们的私人成本，然后使用随机化来确定将采购哪些服务子集以及向每个选定的供应商支付多少，以确保总付款不超过预算。我们在本文中的主要结果是一种新的方法来设计不可行的拍卖，导致解决方案，优于以前提出的拍卖在多个方面。首先，我们的解决方案采用递减时钟拍卖的形式，从而满足一系列属性，如明显的防策略性，群体防策略性，透明度和无条件的赢家隐私;这使得这些拍卖更有可能在实践中使用。第二，与以前的结果，严重依赖于随机性，我们的拍卖是确定性的。其结果是，我们提供了一个肯定的答案，在这方面的文献中的一个主要的公开问题，询问是否确定性的strategyproof拍卖可以实现一个恒定的近似时，买方的估值函数是submodular的一组服务。此外，我们还提供了第一个确定性的不确定性可行的拍卖，匹配的近似界的最有名的随机拍卖类的次可加性估值。最后，利用我们的方法，我们改进了单调子模赋值的最佳逼近因子，这是大多数先前工作的焦点。
2021-07-21 cs.GT
A Budget Feasible Peer Graded Mechanism For IoT-Based Crowdsourcing
我们开发和扩展了最近的一系列工作的机制设计异构任务分配问题的“众包”。我们考虑的预算市场由多个任务请求者和多个物联网设备作为任务执行者组成;每个任务请求者都被赋予一个单独的任务以及公开的预算。此外，每个物联网设备都有执行任务的成本和质量的估值，这是私有的。在这种情况下，目标是为每个任务选择物联网设备的子集，使得总支付在预算的分配配额内，同时达到阈值质量。为了确定物联网设备的未知质量，我们利用了对等分级的概念。在本文中，我们精心设计了一个真实的预算可行机制;即针对调查中的问题的TUBE-TAP，这也使我们能够获得有关物联网设备质量的真实信息。进行模拟，以衡量我们提出的机制的功效。
2018-10-17 cs.GT
Budget-Feasible Mechanisms for Submodular Welfare Maximization in Procurement Auctions
School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院）；School of Rail Transportation, Soochow University（苏州大学轨道交通学院）
本文提出BFM-SWM机制，首次在采购拍卖中实现子模福利最大化的预算可行机制，具有可证明的近似保证，同时改进了效率和效果。
2026-09-17 cs.GT
The Effectiveness of Golden Tickets and Wooden Spoons for Budget-Feasible Mechanisms
本文研究预算可行机制中以非明显可操纵性替代 DSIC 的效果，刻画 BNOM/WNOM，并证明单调次可加估值下 NOM 的社会福利近似紧界为 2，随机 BNOM 可逼近 1。
2025-02-17 cs.GT
Budget Feasible Mechanism Design: From Prior-Free to Bayesian
预算可行机制设计研究的是在总支付额受到预算约束的情况下，卖方有私人成本生产物品，买方（拍卖人）的目标是最大化物品子集上的社会价值函数的采购组合拍卖。该领域最重要的问题之一是“哪些估值领域承认真实的预算可行机制与'小'的近似值（相比，社会最佳）？辛格证明了加法和次模函数具有这样的常数近似。最近，Dobzinski、Papadimitriou和Singer给出了次可加函数的O（log^2 n）-近似机制;他们还评论说：“一个基本问题是，不管计算约束如何，是否存在一个常数因子预算可行的机制。“我们从两个角度来解决这个问题：无先验最坏情况分析和贝叶斯分析。对于先验自由框架，我们使用描述估值函数的分数覆盖的LP;它也与合作博弈论中近似核心的概念有关。通过LP的最坏情况完整性间隙I，我们提供了次可加函数的O（I）-逼近机制。这意味着次可加赋值的O（log n）近似，XOS赋值的O（1）近似，以及具有常数I的赋值。XOS赋值是介于次模类和次加类之间的一类重要函数。给出了次可加赋值的另一种多项式时间O（log n/loglog n）次对数逼近机制.对于贝叶斯框架，我们为所有次加性函数提供了一个常数近似机制，将上述无先验机制用于XOS赋值作为子例程。我们的机制允许私人信息分布的相关性，并且普遍真实。
2012-03-20 cs.GT
A Budget Feasible Mechanism for Hiring Doctors in E-Healthcare
在过去的十年中，对医院资源（如手术室（OT）和专家（如护士，医生等））的调度进行了广泛的研究。在医院里。随着技术的发展，主要是通信媒体（如智能手机，视频会议，智能手表等）的进步。人们可以考虑从内部医院以外的医生（分布在全球各地）那里获得专门知识。早些时候，从医院外聘请医生的有趣情况已经从货币（病人有无限的预算）和非货币的角度在战略环境中进行了研究。本文研究的是在病人受到预算限制时，从医院外聘请医生的更现实的情况。我们提出的机制遵循两个通行证机制设计框架，每个框架由分配规则和支付规则组成。通过仿真，我们评估的性能和验证我们提出的机制。
2018-02-14 cs.GT
Budget Feasible Mechanisms for Procurement Auctions with Divisible Agents
我们认为预算可行的机制，采购拍卖与附加价值的功能。对于可分的情况下，代理可以被分配分数，存在一个最佳的机制，近似保证$e/(e-1)$下的小投标人的假设。我们研究了可分的情况下，没有小投标人的假设，但假设代理人的真实成本的预算。这种设置适合于对商品代表时间并且代理人的真实成本与预算相比不一定很小的经济情况进行建模。重要的是，我们给出了一个近似保证为2.62的机制，改进了不可分情况下3的结果。此外，我们给出了近似保证的下限为1.25。然后，我们研究的问题，在竞争更加激烈的市场，并假设代理商的价值超过成本效率是有界的一些$θ\ge 1$。对于$θ\le 2$，我们给出了一个近似保证为2，下限为1.18的机制。这两个结果可以扩展到设置不同的代理类型与线性上限的每种类型的估值函数。最后，如果每个代理类型有一个凹的估值，我们给出了一个机制，近似保证的代理类型的数量线性增长。
2022-09-01 cs.GT
Budget-Feasible Contracts
研究预算约束下具有二元动作的多智能体合同问题，证明已有近似保证可扩展至预算设定，提出BEST目标等价类并引入节俭代价以量化预算约束导致的损失。
2025-06-25 cs.GT
Budget-feasible Maximum Nash Social Welfare Allocation is Almost Envy-free
纳什社会福利（NSW）是一种平衡个体效用与整体效率的著名社会福利度量方法。在公平分配不可分割商品的背景下，Caragiannis等人（EC 2016和TEAC 2019）已经表明，最大化新南威尔士州的分配在一种商品（EF 1）中是无嫉妒的。在本文中，我们感兴趣的公平性的新南威尔士州在一个不可行的分配问题，其中每个项目都有一个成本，将产生的代理，它被分配给，每个代理有一个预算约束的项目，她收到的总成本。我们表明，一个不可行的分配，最大化NSW实现了1/4近似EF 1和近似比是紧的。当物品的成本与代理人的预算相比很小时，近似比会优雅地提高;当成本比接近无穷大时，近似比会收敛到1/2。
2020-12-07 cs.GT cs.MA
Online Budget-Feasible Mechanism Design with Predictions
Athens University of Economics and Business（雅典经济与商业大学）；Archimedes, Athena Research Center（阿基米德，雅典研究中心）；Input Output Global (IOG)（输入输出全球（IOG））；Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)（数学与计算机科学中心（CWI））；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
研究在线预算可行机制设计，利用预测信息在单调和非单调子模估值下显著提升竞争比，同时保持真实性和预算可行性。
2026-07-03 cs.GT
Approximately Envy-Free Budget-Feasible Allocation
在不可行分配问题中，一组具有不同大小和价值的物品将被分配给一组代理。每个代理人都有一个预算限制的项目，她可以收到的总大小。我们的目标是计算一个可行的分配是无羡慕（EF），其中代理人不羡慕对方的项目，他们收到，也不羡慕慈善机构，谁是赋予所有未分配的项目。由于即使没有预算限制，EF分配也几乎不存在，因此我们对一个项目（EF 1）的无嫉妒的宽松概念感兴趣。精确和近似EF 1分配的计算在很大程度上仍然是开放的，尽管Wu等人（IJCAI 2021）最近的努力表明，任何使Nash社会福利（NSW）最大化的非可行分配都是1/4近似EF 1。在本文中，我们向前迈进了一步，证明了具有相同的附加值的代理，1/2近似EF 1分配可以在多项式时间内计算。对于统一预算和两个代理的情况下，我们提出了有效的算法来计算一个确切的EF 1分配。我们还考虑了大的预算设置，即，当项目大小与代理的预算相比是无穷小时，并且表明NSW最大化分配和我们的多项式时间算法计算的分配对于EF 1都具有接近1的近似。
2021-06-28 cs.GT cs.MA
From Welfare to Utility: Generalized Objectives in Budget-Feasible Procurement
Hebrew University（希伯来大学）；Boston University（波士顿大学）
研究预算可行采购问题的机制设计，针对买家效用、社会福利等广义目标，提出了最优和近似最优机制，包括无先验和贝叶斯设置下的常数因子近似。
2026-08-10 cs.GT
EFx Budget-Feasible Allocations with High Nash Welfare
研究预算约束下不可分割物品分配，提出在两智能体和三智能体实例中实现EFx公平性并保证Nash社会福利最优或常数近似的分配程序。
2023-08-02 cs.GT
Partial Allocations in Budget-Feasible Mechanism Design: Bridging Multiple Levels of Service and Divisible Agents
针对预算可行采购中的部分分配问题，在能完全负担每个智能体的假设下，设计了适用于多级服务和可分服务的确定性、真实且预算可行的近似机制，并将线性估值下的最佳近似比改进至2。
2025-05-28 cs.GT
Budget Feasible Mechanisms for Experimental Design
在经典实验设计设置中，实验者E可以访问$n$潜在实验对象$i\in \{1,...,n\}$的群体，每个与特征向量$x_i\in R^d$相关联。用受试者$i$进行实验揭示了$y_i\in R$对E的未知值。E通常假定$x_i$和$y_i$之间的某种假设关系，例如，$y_i \approx βx_i$，并从实验中估计$β$，例如，通过线性回归。作为各种实际约束的代理，E可以只选择一个子集的主题进行实验。我们开始研究预算机制的实验设计。在此设置中，E具有预算$B$。每个受试者$i$声明相关费用$c_i >0$是实验的一部分，并且必须至少支付她的费用。特别是，实验设计问题（EDP）是要找到一组$S$的受试者的实验，最大化$V(S) = \log\det(I_d+\sum_{i\in S}x_i\T{x_i})$下的约束$\sum_{i\in S}c_i\leq B$ ;我们的目标函数对应于通过线性回归方法学习的参数$β$的信息增益，并与所谓的$D$ -最优性标准。此外，这些主题是战略性的，可能会谎报成本。我们提出了一个确定性的，多项式时间，预算可行的机制计划，这是近似真实的，并产生一个常数因子近似EDP。特别地，对于任何小的$δ> 0$和$ε> 0$，我们可以构造一个（12.98，$ε$）近似的机制，它是$δ$ -真实的，并且在$n$和$\log\log\frac{B}{εδ}$中都在…
2013-07-11 cs.GT
Repeated Descent: A Framework for Online Budget-Feasible Auctions
Columbia University（哥伦比亚大学）；National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）；Archimedes RU, Athena RC（阿尔基米德研究单位，雅典研究中心）
提出基于自适应线性定价的确定性框架Repeated Descent，用于在线预算可行拍卖，在秘书到达和子模估值下实现1046-竞争比，并首次对非单调子模估值获得常数竞争比。
2026-05-31 cs.DS cs.GT
Budget-feasible Egalitarian Allocation of Conflicting Jobs
本文研究在预算约束下分配冲突任务以最大化最差个体满意度的均等分配问题，证明其NP难性，并提出匹配或改进已知算法的近似与参数化算法。
2024-02-05 cs.DS cs.GT
An $O(\log \log n)$-approximate budget feasible mechanism for subadditive valuations
Univ. Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出一种随机预算可行机制，针对子加性估值问题，实现O(log log n)的近似因子，且在多项式时间内运行。
2026-03-02 cs.DM cs.DS cs.GT
Budget-Feasible Mechanism Design for Non-Monotone Submodular Objectives: Offline and Online
不可行机制设计的框架研究采购拍卖，拍卖人（买方）的目标是最大化他的估价函数受到硬预算约束。我们研究的问题，设计真实的机制，有良好的近似保证，从来没有支付参与代理（卖方）超过预算。我们专注于一般（非单调）次模估值函数的情况下，并推导出第一个真实的，不确定可行的和$O(1)$近似的机制，运行在多项式时间的值查询模型，离线和在线拍卖。在我们的工作之前，唯一的$O(1)$近似机制已知的非单调子模块化的目标需要指数数量的值查询。我们方法的核心是一种新颖的背包约束下非单调子模最大化的贪心算法。我们的算法同时构建两个候选解决方案（以实现良好的近似），但确保代理不能从一个解决方案跳到另一个解决方案（以隐含地强制执行真实性）。我们的是第一个机制的问题-至关重要的-代理商是不是为了他们的边际价值每成本。这使我们能够适当地调整这些想法，以在线设置以及。为了进一步说明我们的方法的适用性，我们还考虑了存在额外可行性约束的情况。当可行解是$p$ -系统的独立集时，我们获得了单调和非单调子模目标的$O(p)$ -逼近机制。除了附加估值函数，在我们的工作之前，没有已知的机制。最后，我们提供的下界表明，当一个关心非平凡的近似保证在多项式时间，我们的结果是渐近最好的可能。
2019-05-06 cs.DS cs.GT
Mechanism Design for Crowdsourcing: An Optimal 1-1/e Competitive Budget-Feasible Mechanism for Large Markets
在本文中，我们考虑了一个机制设计问题的背景下，大规模的众包市场，如亚马逊的土耳其机械，ClickWorker，CrowdFlower。在这些市场中，有一个请求者想要雇佣工人来完成一些任务。每个工作者都被假定为向请求者提供一些效用。此外，每个工人都有一个最低成本，他希望获得雇用。该最小成本被假定为工人的私有信息。接下来的问题是，如果请求者的预算有限，如何设计一个直接揭示机制，选择合适的员工来雇用，以最大限度地提高请求者的效用。我们注意到，尽管之前的工作已经研究了这个问题，但我们与之前工作的一个关键区别是我们在模型中引入了大规模市场的概念。在没有大市场假设的情况下，已知对于确定性和随机化机制，没有机制可以分别实现优于0.414和0.5的近似因子（而最知名的确定性和随机化机制分别实现0.292和0.33的近似比）。在本文中，我们为大型市场设计了一个不可行的机制，实现了1-1/e（即几乎0.63）的近似因子。我们的机制可以被看作是一个概括的替代方式来看待比例份额机制，这是在所有以前的作品中使用到目前为止，这个问题。有趣的是，我们还表明，我们的机制是最佳的，因为没有真实的机制可以实现比1-1/e更好的因子;因此，完全解决了这个设置。最后，我们考虑更一般的情况下，次模块化的效用函数，并给出新的和改进的机制的情况下，当市场是大的。
2014-08-13 cs.GT
Beyond Worst-Case Budget-Feasible Mechanism Design
受众包等大市场应用的启发，我们重新审视了“小投标人假设”下的不可行机制设计问题。Anari，Goel和Nikzad（2018）给出了一种在最坏情况下具有最优竞争比$1-1/e$的机制。然而，我们观察到，在许多现实的情况下，他们的机制显着优于一个更简单的开放时钟拍卖由Ensthaler和Giebe（2014），虽然开放时钟拍卖只达到竞争比$1/2$在最坏的情况下。有没有一种机制可以两全其美，即，一个机制，是最坏情况下的最佳和表现良好的现实情况？我们的第一个主要结果是设计和分析的自然机制，给出了一个肯定的答案，我们上面的问题：（i）我们证明，在每一个实例中，我们的机制执行至少一样好，所有的统一机制，包括Anari，Goel，和Nikzad的和Ensthaler和Giebe的机制。(ii)此外，我们经验性地评估我们的机制在各种现实的情况下，并观察到，它击败了最坏情况下的$1-1/e$的竞争比由一个大的利润率，并比较有利的上述两种机制。我们的第二个主要结果是更有趣的理论：我们表明，在半对抗模型的平滑分析，对手设计一个单一的最坏情况下的市场的预算分布，我们的机制是最佳的所有（包括非均匀）的机制;此外，我们的机制保证严格优于$(1-1/e)$预期的竞争比任何非平凡的预算分布，无论市场。我们补充了积极的结果与任何给定的预算分布的最坏情况下的市场的特征，并证明了一个相当强大的硬度结果，对任何预算分…
2022-11-16 cs.DS cs.GT
Coverage, Matching, and Beyond: New Results on Budgeted Mechanism Design
研究了一类具有预算约束的逆向拍卖问题。一般的算法问题是购买一组资源，这是有成本的，以便不超过给定的预算，同时最大化给定的估值函数。该框架捕获了几个著名的优化问题的预算版本，当资源由战略代理人拥有时，目标是设计真实和预算可行的机制，即得出资源的真实成本，并确保机制的支付不超过预算。预算的可行性在机制设计中引入了更多的挑战，我们研究了这个问题的某些类别的子模块和XOS估值函数的实例。我们首先获得加权覆盖估值，一类特殊的子模函数，已经引起了人们的注意，在以前的工作与改进的近似比的机制。然后，我们提供了一个通用的计划，设计随机和确定性的多项式时间机制的一类XOS问题。这一类包含的问题，其可行集形成一个独立系统（比拟阵更一般的结构），一些代表性的问题包括，除其他外，找到最大加权匹配，最大加权拟阵成员和最大加权3D匹配。对于大多数这些问题，只有随机机制具有非常高的近似比之前，我们的结果。
2016-10-04 cs.GT
Truthful Multi-unit Procurements with Budgets
我们研究的采购博弈中，每个卖家提供多个单位的物品，每单位的成本只有他自己知道。买家可以从每个卖家那里购买任意数量的单位，对不同的物品组合有不同的价值，并对他的总付款有一个预算。对于一类特殊的采购游戏，{ \em有界背包}问题，我们表明，没有普遍真实的可行的机制可以近似的最优值的买方在$\ln n$，其中$n$是所有项目的单位总数。然后，我们构建了一个多项式时间机制，给出了一个$4(1+\ln n)$ -近似采购游戏{ \em凹添加剂估值}，其中包括有界背包作为一个特殊情况。因此，我们的机制在恒定因子下是最佳的。此外，对于有界背包问题，给定著名的FPTAS，我们的结果意味着有一个可证明的差距之间的优化域和机制设计域。最后，采购游戏{ \em次加性估值}，我们构建了一个普遍真实的可行的机制，给出了一个$O(\frac{\log^2 n}{\log \log n})$ -近似在多项式时间的需求预言。
2014-09-26 cs.GT
Sponsored Search, Market Equilibria, and the Hungarian Method
匹配市场在经济理论中起着重要作用。这种市场的一个主要例子是赞助搜索市场。在这里，就像在其他同类市场中一样，市场均衡对应于可行的、无嫉妒的、投标者最优的结果。对于没有预算的设置，这样的结果总是存在的，并且可以通过所谓的匈牙利方法在多项式时间内计算。此外，每一种计算这种结果的机制都是激励相容的。我们表明，匈牙利方法可以修改，使它找到一个可行的，嫉妒自由，投标人的最佳结果设置预算。我们还表明，在设置预算没有机制，计算这样的结果可以激励兼容的所有投入。然而，对于一般情况下的投入，所提出的机制-与任何其他计算预算设置结果的机制一样-是激励相容的。
2012-12-20 cs.GT
Bayesian Mechanism Design for Budget-Constrained Agents
我们研究贝叶斯机制设计问题的代理人有预算的设置。具体地说，一个代理人对一个结果的效用是由他对该结果的价值减去他对该机制的任何支付给出的，只要支付低于他的预算，否则是负无穷大。效用函数的这种不连续性对设计良好的机制提出了重大挑战，经典的“无约束”机制在有预算的情况下无法发挥作用。本文的目标是开发一般的减少从无约束贝叶斯MD无约束贝叶斯MD的性能损失很小。我们认为这个问题的背景下，在机制设计-社会福利和收入-两个最好的研究目标，并提出常数因子近似在一些设置。我们的一些研究结果延伸到预算是私人的，需要激励代理人如实披露预算的情况。
2011-03-31 cs.GT
Bayesian Budget Feasibility with Posted Pricing
我们考虑了Singer（2010）提出的预算可行机制设计问题，但是是在贝叶斯环境下。一个委托人有一个雇用代理人子集的公共价值和预算，而代理人有被雇用的私人成本。我们认为，添加剂和子模价值函数的主要。我们发现，有简单的，实用的，事后预算平衡公布定价机制，近似的贝叶斯最优机制，预算平衡，只有在预期中获得的值。这项工作的一个主要激励应用是众包大型项目，例如，在土耳其机械公司，工人来自大量人口，标价是标准的。我们的分析方法涉及Vondrak等人（2011）的子模块优化中的竞争解决方案和Yan（2011）的相关间隙分析。
2015-10-21 cs.GT
Plan-Driven Adaptive Bidding for First-Price Auctions with Budget Constraints under Nonstationarity
Department of Industrial Engineering & Decision Analytics, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学工业工程与决策分析系）
研究在非平稳环境下，预算受限的投标人如何学习适应性投标以最大化累积收益。提出基于双梯度下降的投标策略，并分析在不同未来私人价值知识设定下的性能损失。
2026-09-22 cs.GT cs.LG
A Competitive Posted-Price Mechanism for Online Budget-Feasible Auctions
本文针对在线预算可行拍卖中代理成本私密且按随机顺序到达的问题，提出一种基于OPT估计在线测试与自适应搜索的随机化发布价格机制，实现了常数竞争比，解决了EC 2012提出的开放问题。
2025-04-13 cs.DS cs.GT
Open problem: Computing the optimal deterministic budget-balanced mechanism
本文提出一个开放问题：在自动化机制设计中，能否在多项式时间内计算最优的确定性预算平衡机制，并讨论相关未解变体。
2026-10-08 cs.GT
From Compensation Design to Budget-Feasible Mechanisms: A Constant Approximation for Subadditive Valuations
CMU（卡内基梅隆大学）；Google Research（谷歌研究院）；Yale University（耶鲁大学）
该研究推进预算可行机制设计，针对次可加估值等提出多项式时间常数近似机制，解决长期开放问题，还为多获胜者选举提供了相关进展。
2026-08-10 cs.DS cs.GT
Mechanism Design for Auctions with Externalities on Budgets
本文针对预算外部性拍卖提出真实且个体理性的机制，实现流动性福利1/3近似比，并证明任何真实机制无法优于1/2。
2025-04-21 cs.GT
A Simple Mechanism for a Budget-Constrained Buyer
本文研究了一个经典的贝叶斯机制设计设置的垄断问题的添加剂买方存在的预算。在这种情况下，一个拥有$m$异质物品的垄断卖家面对一个单一的买家，并寻求最大化她的收入。买方有一个预算和附加估值独立绘制的每一个项目从（不相同的）分布。我们发现，当买方的预算是公开的，更好的销售每个项目单独和销售的大捆绑提取一个恒定的最佳收入的一部分。当预算是私人的，我们考虑一个标准的贝叶斯设置，其中买方的预算$b$是从一个已知的分布$B$。我们证明了如果$b$与估价无关且分布$B$满足单调风险率条件，则单独出售或以大捆绑形式出售物品仍然是近似最优的。我们给出了一个补充的例子表明，没有恒定的近似简单的机制是可能的，如果预算$b$可以相互依赖的估值。
2018-10-08 cs.GT
A note on the efficiency of position mechanisms with budget constraints
我们研究了几个著名的机制，一组可用的（广告）位置分配给一组竞争的不受约束的用户（广告商）的社会效率。具体而言，我们专注于广义第二价格拍卖（GSP），Vickrey-Clarke-Groves机制（VCG）和表达广义第一价格拍卖（EGFP）。以流动福利为效率基准，证明了无政府状态下的流动无政府代价的严格界为2，以及这些机制对于纯纳什均衡的稳定性。
2018-11-24 cs.GT
Auctions with Heterogeneous Items and Budget Limits
我们研究个人理性，帕累托最优，激励兼容机制的拍卖异质项目和预算限制。对于多维估值，我们表明，可以有没有确定性的机制，这些属性的可分项目。我们用它来表明，也可以没有随机机制，实现这一点，无论是可分或不可分的项目。对于单维估值，我们表明，不可能有确定性的机制，这些属性的不可分割的项目，但有一个随机机制，实现这一点，无论是可分割的或不可分割的项目。不可能的结果适用于公共预算，而机制允许私人预算，这在两种情况下都是更难证明的变量。虽然所有的正结果都是多项式时间算法，但所有的负结果都与复杂性因素无关。
2012-09-28 cs.GT
Existence and Computation of Fair Allocations under Constraints
Indian Institute of Science（印度科学学院）；Aarhus University（奥胡斯大学）
本文研究了在预算约束下公平分配的问题，证明了可行公平分配的存在性，并探讨了其计算性和与帕累托最优性的兼容性。
2026-02-28 cs.GT
Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach
Cognifinity（科格尼芬蒂）
该研究针对集群联邦学习的联盟形成问题，提出享乐势博弈方法，设计可转移剩余模型与分配规则，保证稳定划分与预算可行，在CIFAR-10实验中实现福利最优且性能可靠。
2026-07-30 cs.GT cs.LG
Truthful Aggregation of Budget Proposals with Proportionality Guarantees
我们研究了一个参与式预算问题，一组战略代理人希望在不同的项目之间分割一个可分割的预算，通过汇总他们的建议在一个单一的部门。不幸的是，按比例分配预算的直接规则很容易被操纵。在最近的一项工作中，Freeman等人[arXiv：1905.00457]提出了一类真实机制，称为移动幻影机制。除其他外，他们提出了一个比例机制，即在所有代理人都希望一个项目获得全部金额的极端情况下，按比例分配预算。虽然比例性是一种自然期望的属性，但它是在有限类型的偏好配置文件上定义的。为了解决这个问题，我们扩大了比例的概念，提出了一个量化的框架，评估预算汇总机制，根据其最坏情况下的距离比例分配。至关重要的是，这是为每个偏好配置文件定义的。我们研究这一措施的类移动幻影机制，我们提供近似保证。对于两个项目，我们表明，统一幻影机制是最佳的所有真实的机制。对于三个项目，我们提出了一个新的，比例机制，这几乎是最佳的所有移动幻影机制。最后，我们提供了不可能的结果关于移动幻影机制的近似性。
2022-03-18 cs.GT
Evaluating the Performance of Approximation Mechanisms under Budget Constraints
UNSW Sydney（新南威尔士大学）；Holon Institute of Technology（霍隆理工学院）
研究在买家卖家设定中，预算约束下最大化收益的机制设计，发现简单机制在有界支持分布下可近似最优收益，但无界支持分布下无法保证正比例收益。
2026-04-29 cs.GT
Efficiency and Budget Balance in General Quasi-linear Domains
我们研究效率和预算平衡设计机制在一般准线性域。Green和Laffont（1979）证明了一个人不可能同时做到这两点。我们认为，战略的安全性的平衡机制，近似有效。对于确定性的机制，我们表明，一个strategyproof和不确定性平衡的机制必须有一个水槽代理，其估值功能被忽略，在选择一个替代品，她是补偿与其他代理人的付款。我们假设代理人的估值来自一个有界的开区间。利用这一结果，我们发现一个严格的下界在这一领域中的strategyproof的，不平衡的机制的效率低下。该界表明，当代理人的数量很大时，无效率渐近消失-一个与Green和Laffont（1979，定理9.4）精神接近的结果。然而，我们的结果提供了最坏的情况下的界限和最好的可能的收敛速度。接下来，我们考虑最小化无效率和预算不平衡的任何凸组合。我们表明，如果估值是不受限制的，没有确定性的机制可以做得比单独最小化效率更好。最后，我们调查随机机制，并提供改进的下界预期的低效率。我们给出了一个紧下界一类有趣的strategyproof，不平衡，随机机制。我们还使用基于优化的方法-在自动化机制设计的精神-提供一个下限的任何随机机制的最低可实现的低效率。两个应用程序的实际数据的实验表明，一个简单的随机机制的效率是5- 100倍小于最坏的情况。这种相对差异随着代理人数量的增加而增加。
2017-03-07 cs.GT
An End-to-end Argument in Mechanism Design (Prior-independent Auctions for Budgeted Agents)
本文考虑先验独立的机制设计，即确定一个单一的机制，具有接近最优性能的每个先验分布。我们发现，具有说真话均衡的机制，启示机制，并不总是给最优的先验独立的机制，我们定义的启示差距量化的启示机制的非最优性。这项研究表明，重要的是要发展一个理论设计的非启示机制。我们的分析集中在福利最大化的单项目拍卖的代理人的预算和自然规律性的假设，他们的价值分布。全付费拍卖（一种非揭示机制）是贝叶斯最优机制;由于它是先验独立的，因此它也是先验独立的最优机制（1-近似）。我们证明了一个下界的先验独立近似的启示机制的1.013和成交拍卖（启示机制）是一个先验独立的$e \approx 2.714$近似。因此，与公共预算代理人的单项福利最大化的启示差距是在$[1.013, e]$。我们的一些分析延伸到收入目标，位置环境和不规则分布。
2018-07-30 cs.GT
A Polynomial-time, Truthful, Individually Rational and Budget Balanced Ridesharing Mechanism
拼车在提高运输效率、减少拥堵和污染方面具有巨大潜力。为了实现这一潜力，需要建立机制，以最佳方式分配车辆，并为乘客提供正确的激励。然而，许多现有方法考虑受限设置（例如，每辆车只有一个乘客或所有乘客的共同来源）。此外，标准方法的幼稚应用，如Vickrey-Clarke-Groves或贪婪机制，不能实现多项式时间，真实，个人理性和预算平衡的机制。为了解决这个问题，我们制定了一个一般的乘车问题，并应用机制设计开发一种新的机制，满足所有四个属性，其社会成本平均在8.6%的最优范围内。
2023-01-11 cs.GT
Monotonicity, Revenue Equivalence and Budgets
我们研究多维机制设计在一个共同的情况下，球员有私人信息，他们的支付意愿和支付能力。我们提供了一个完整的表征显性策略激励兼容的直接机制，超额报告的预算是不可能的。在一些情况下，报告较大的预算可以通过对支付进行小的随机修改来实现次优。然后，我们得出一个密切相关的部分特征的一般情况下，球员可以任意误报他们的私人预算。这些结果的直接应用包括简单的表征机制与公开已知的预算和机制，没有货币转移。著名的收益等价定理指出，在一大类标准拍卖形式和环境下，卖方的收益在均衡时是相同的。我们的主要应用是一个收入等价定理的财务约束投标人。
2014-04-30 cs.GT
Generalized Lottery Trees: Budget-Consistent Incentive Tree Mechanisms for Crowdsourcing
激励机制设计近年来引起了众包应用的广泛关注。大多数研究假设参与者已经在系统中，并意识到众包任务的存在。而在没有这种假设的现实生活场景中，利用激励树机制来激励用户的直接贡献和对其他用户的请求是一种更有效的方式。虽然已经研究了一些这样的机制，但我们是第一个提出了非一致性激励树机制，称为广义彩票树，它要求所有参与者的总支出与宣布的预算一致，同时保证其他几个理想的属性，包括持续贡献激励，持续征求激励，价值与贡献成比例，无利可图的律师绕过，和无利可图的女巫袭击此外，我们提出了三种类型的广义lottree机制，1-Pachira，K-Pachira，共享Pachira，支持更多样化的需求。基于累积前景理论，为机制选择提供了坚实的理论指导。广泛的模拟和现实的82个用户的实验已经进行了证实我们的理论分析。
2018-12-22 cs.GT
Truthful Budget Aggregation: Beyond Moving-Phantom Mechanisms
研究预算聚合机制的真实性，提出超越移动幻影机制的真实机制类，并证明移动幻影机制的公平性下界扩展至所有满足基本性质的真实机制。
2024-07-25 cs.GT
Online Fair Division with Budget Constraints
University of Oxford（牛津大学）
研究广义分配预算约束下离散公平分配的在线变体，确定有界密度扩展条件并获近似算法，研究资源增强及刻画保证改进，还开发学习增强框架，证明其性质及单独预测边际的不足。
2026-07-28 cs.AI cs.GT cs.LG
The efficiency of resource allocation mechanisms for budget-constrained users
我们研究了分配可分资源的机制的效率。给定所有用户提交的标量信号，这种机制决定每个用户将获得的资源份额和将从她那里收取的费用。用户是自私的，旨在最大化他们的效用（定义为他们获得的资源份额减去他们的费用）。从Johari和Tsitsiklis [运筹学数学，2004年]的开创性工作开始，一长串论文研究了各种分配和支付规则的资源分配机制的无政府代价（根据社会福利-总用户价值）。在这里，我们进一步假设每个用户都有一个预算约束，该约束使产生高于用户预算的支付的策略无效。这个微妙的假设，可以说是更现实的，构成了传统的无政府状态无政府代价分析毫无意义的一套均衡可能会急剧变化，他们的社会福利可以任意远离最优。相反，我们研究无政府状态的无政府代价使用的流动性福利基准，衡量效率，考虑到预算约束。我们展示了一个紧界2上的流动无政府代价的著名凯利机制，并证明了这一结果基本上是最好的可能在所有的多用户资源分配机制。这与无预算的情况形成了鲜明的对比，在无预算的情况下，有一些机制在社会福利方面的表现大大超过凯利，甚至达到了充分的效率。在我们的证明中，我们利用了最坏情况下的游戏和均衡的特殊结构，这也使我们能够通过求解简单的微分方程来设计（接近）最佳的两个玩家机制。
2020-02-20 cs.GT
SBBA: a Strongly-Budget-Balanced Double-Auction Mechanism
McAfee（1992）在其开创性的论文中首次提出了双向拍卖的优势策略真实机制。当市场足够大时，他的机制几乎可以获得最优的交易收益。然而，他的机制可能会留下钱在桌子上，因为买方支付的价格可能高于支付给卖方的价格。这笔钱包括在交易收益中，在某些情况下，它几乎占了所有的交易收益，几乎没有给交易者留下任何交易收益。我们提出SBBA：McAfee的机制，这是强烈的不平衡的一个变种。有一个单一的价格，所有的钱都在买家和卖家之间交换，没有钱留在桌子上。这意味着所有的贸易收益都由贸易商享有。我们将这种变体推广到具有运输成本的空间分布市场。
2016-07-18 cs.GT
A Participatory Budgeting based Truthful Budget-Limited Incentive Mechanism for Time-Constrained Tasks in Crowdsensing Systems
针对众感知系统中时间约束任务的激励问题，提出基于参与式预算的两层真实预算受限机制，通过居民投票筛选获资助任务方、时隙调度与执行方选择满足预算约束，经理论和仿真验证具备高效性与合理性。
2024-05-16 cs.GT
Connection Incentives in Cost Sharing Mechanisms with Budgets
本文针对带预算的加权图成本分摊问题，设计两种机制激励节点报告所有边，以最小化总连接成本。
2023-11-15 cs.GT
Multi-unit Auctions with Budget Constraints
受赞助搜索拍卖的启发，我们研究了具有预算约束的多单位拍卖。在我们提出的机制中，排序切割，低估预算或价值是弱主导的。由于Sort-Cut的收入在预算和价值上都在增加，因此各种偏离真实估值的均衡都对拍卖人有利。我们证明了排序切割的收益可以比自然市场出清价格机制的收益大一个数量级，并讨论了其事后纳什均衡的效率性质。
2011-03-02 cs.GT
Truthful Secretaries with Budgets
我们研究在线拍卖设置中，代理商到达和离开动态随机（秘书）顺序，每个代理商的私人类型包括代理商的到达和离开时间，价值和预算。我们考虑多单位拍卖与添加剂代理分配的可分割和不可分割的项目。对于这两种设置，我们设计真实的机制，给出一个恒定的近似拍卖商的收入，在一个大的市场假设。对于可分割的项目，我们还设计了一个真实的机制，它给出了一个恒定的近似值，相对于流动福利-Dobzinski和Paes Leme [ICALP'14]引入的预算设置的自然效率度量。我们的技术提供了将离线真实机制转换为在线机制的高级原则，无论是否有预算限制。据我们所知，这是第一个解决在线设置与预算代理相结合的重要挑战的工作。
2015-04-14 cs.GT
Revenue Maximization and Ex-Post Budget Constraints
我们考虑的问题，收入最大化的卖方m个项目出售给n个添加剂投标人与硬预算约束，假设卖方有一些先验分布的投标人的价值和预算。先验可以跨同一投标人的项目和预算相关，但假设跨投标人独立。我们的目标机制是贝叶斯激励兼容，但事后个人理性和事后预算尊重。事实上，目前还没有一种机制能够满足所有这些条件，并保证任何收入近似值，即使只有一个项目。我们提供了一个计算效率高的机制，这是一个$3$-近似所有BIC，事后IR，和事后预算尊重机制。请注意，该问题是NP难的，即使在先验是点质量\cite{ChakrabartyGoel}的情况下，也要比16/15的因子更好地近似。我们进一步描述了在这种情况下的最优机制，表明它可以被解释为虚拟福利最大化的分布。我们证明了我们的结果，利用黑箱减少机制的算法设计由\cite{CaiDW13b}。我们的主要技术贡献是一个计算效率高的$3$-近似算法的算法问题，结果由他们的框架应用到这个问题。算法问题具有混合符号目标，并且是NP-难精确优化的，因此令人惊讶的是，计算效率的近似是可能的。在一个单一的项目（$m=1$）的情况下，算法问题可以通过穷举搜索精确地解决，导致计算效率高的精确算法和更强的特性的最佳机制作为分布在虚拟值最大化。
2016-05-06 cs.GT
