Agent-Constrained Truthful Facility Location Games
针对实数线上智能体位置私有的多设施选址问题，研究sum与max两种成本变体，并证明策略防操纵机制在社会成本近似比上的紧界。
2025-02-15 cs.GT
Heterogeneous Facility Location Games
我们研究异质$k$ -设施选址博弈。在此模型中，存在$k$设施，其中每个设施用于不同的目的。因此，代理人对设施的偏好可以任意变化。我们的目标是设计策略证明机制，将设施的方式，以最大限度地提高最小效用的代理。对于$k=1$，如果代理的位置是已知的，我们证明了该机制，将设施的最佳位置是策略证明。对于$k \geq 2$，我们证明了没有最佳的策略证明机制，确定性或随机化，即使当$k=2$只有两个代理与已知的位置，和设施必须放置在线段。我们推导出确定性和随机策略证明机制的不可逼近性界限。最后，我们专注于线段，并提供策略证明机制，实现常数近似。我们所有的机制都很简单，沟通效率很高。作为一个副产品，我们表明，我们的一些机制可以用来实现其他目标的恒定因子近似的社会福利和幸福。
2020-10-11 cs.GT
Facility Location Game with Envy Ratio
Ocean University of China（中国海洋大学）
研究实数线上以嫉妒比率为目标的一设施选址博弈，提出策略证明或群体策略证明机制以最小化嫉妒比率，并在两种场景下获得最优解和最佳确定性机制。
2026-07-03 cs.GT
On Pure and (approximate) Strong Equilibria of Facility Location Games
我们研究社会成本损失的设施位置的游戏，其中$n$自私的代理安装设施通过网络和连接到他们，以便转发他们的本地需求（表示由每个代理的非负权重）。使用相同设施的代理公平地分担其安装成本，但每个代理单独支付（加权）连接到所选位置的成本。我们研究了纯纳什均衡的稳定性价格（PoS）和强均衡的无政府代价（SPoA），它们通过对联盟偏差的弹性来推广纯均衡。最近研究的网络设计游戏的一个特殊情况下，设施位置值得单独研究作为一个经典的模型，具有众多的应用程序和个人特点：我们的分析度量网络上的未加权代理人揭示了恒定的上限和下限的PoS，而$O(\ln n)$上界暗示以前的工作是紧的非度量网络。强平衡并不总是存在的，即使对于非加权度量的情况。我们证明了$e$近似强平衡存在（$e=2.718...$）. SPoA的上界通常为$O(\ln W)$（$W$是代理的权重之和），对于未加权的代理，其变为紧$Θ(\ln n)$。对于未加权度量的情况下，我们证明了一个常数上界。我们指出出现的几个具有挑战性的开放问题。
2009-03-08 cs.GT
Constrained Heterogeneous Two-facility Location Games with Max-variant Cost
在本文中，我们提出了一个受约束的异构设施选址模型，一组替代位置是可行的建设设施和设施的数量在每个位置是有限的。假设真实线路上的一组智能体可以策略性地报告其位置，并且每个智能体的成本是她到她感兴趣的进一步设施的距离，我们研究了受约束的异构两设施位置博弈的无钱确定性机制设计。根据主体是否具有选择性偏好，将问题分为强制性偏好和选择性偏好两种情况。在每个Agent由两个异构设施提供服务的强制设置下，我们分别针对总成本/最大成本目标给出了一个3-近似确定性群体防策略机制，这也是相应社会目标下的最佳确定性群体防策略机制.在可选的设置，每个代理可以在两个设施之一或两者都感兴趣，我们提出了一个确定性的组策略的预防机制与近似比最多为$2n+1$的总成本目标和一个确定性的组策略的预防机制与近似比最多为9的最大成本目标。
2022-07-07 cs.GT
Minimizing Inequity in Facility Location Games
UNSW Sydney（新南威尔士大学）
本文提出两种新的机制以最小化设施选址游戏中群体效应，统一了多个经典诚实机制，并改进了群体公平目标的近似界限。
2026-09-11 cs.GT
A Survey on Approximation Mechanism Design without Money for Facility Games
在设施博弈中，一个或多个设施被放置在度量空间中，以服务于一组自私的代理，这些代理的地址是他们的私人信息。在一个经典的设施博弈中，每个智能体都希望尽可能地靠近一个设施，智能体的成本可以定义为她的位置和最近的设施之间的距离。在一个讨厌的设施博弈中，每个智能体都希望远离所有设施，她的效用是从她的位置到设施集的距离。每个代理人的目标是最小化她的成本或最大化她的效用。代理人可以说谎，如果这样做可以获得更多的利益。我们对不使用支付的社会选择机制感兴趣。游戏设计者的目标是一种防策略的机制，在这个意义上，任何代理人都不能通过误报她的地址而受益，或者，更好的是，群体防策略的机制，在这个意义上，任何代理人的联盟都不能通过撒谎而受益。同时，期望具有相对于所选择的目标函数近似最优的机制。几种模型，这种近似机制设计没有钱的设施游戏已被提出。在本文中，我们简要回顾了这些模型和相关结果的确定性和随机机制，同时，我们提出了一个一般的框架，近似机制设计没有钱的设施游戏。
2015-03-24 cs.GT math.CO
From Recommendation Systems to Facility Location Games
推荐系统是非常流行的匹配用户和内容的工具。然而，当内容提供方是战略性的时，将用户与最接近的内容相匹配的基本原则（其中用户和内容都被建模为某个语义空间中的点）可能产生低社会福利。这是由于以下事实：内容提供方是战略性的，并且优化其提供的内容以推荐给尽可能多的用户。现代应用的动机，我们提出了广泛研究的设施位置游戏的框架，研究与战略内容提供方的推荐系统。我们的概念性贡献是引入一个$\textit{mediator}$设施选址模型，在追求更好的社会福利。我们的目标是设计中介，a）诱导一个高社会福利的均衡博弈，b）尽可能少的干预。在服务于后者，我们引入了$\textit{intervention cost}$的概念，它量化了多少损害调解人可能会造成的社会福利时，采用了非均衡配置文件。作为一个高福利低干预中介设计的案例研究，我们认为一维段的用户域。我们提出了一个调解人，实现社会最优的战略配置文件作为唯一的均衡配置文件，并显示其干预成本的紧约束。最后，我们考虑一些扩展，并强调一般议程的开放问题。
2018-09-09 cs.GT
Mechanism Design for Two-Opposite-Facility Location Games with Penalties on Distance
研究了两个设施相对的选址博弈，惩罚的大小取决于两个设施之间的距离。这两个设施是“相反”的，一个是受欢迎的，另一个是令人讨厌的。在博弈中，每个自私的主体都希望靠近受欢迎的设施，远离令人讨厌的设施;它的效用由它到令人讨厌的设施和受欢迎的设施的距离之差来衡量。管理机构确定所有代理所在的线段上两个设施的位置。每个代理都有自己的位置信息作为私有的，并被要求向当局报告其位置。使用报告的代理位置作为输入，由管理机构运行的算法机制输出两个设施的位置，目的是最大化某些社会福利。总和型社会福利考虑的是所有智能体的惩罚总效用，为此我们设计了具有可证明近似比的随机和确定性群体防策略机制，并建立了任何确定性防策略机制近似比的下界.针对Schereck型社会福利问题，提出了一种确定性的群体防策略机制，以保证最优性。
2018-06-22 cs.GT
Mechanism Design for Facility Location Games Under a Prelocated Facility
Ocean University of China（中国海洋大学）；Laboratory of Marine Mathematics, Ocean University of China（中国海洋大学海洋数学实验室）
该研究针对预选址设施下的设施选址博弈，设计了直线和圆周场景下、不同目标（最大成本/社会成本）及不同设置（一般/特殊）下的策略防卫机制，给出了对应的近似比与下界。
2026-09-01 cs.GT
Strategyproof Mechanisms for One-Dimensional Hybrid and Obnoxious Facility Location
我们考虑的设施选址问题的一个战略变种。我们想在封闭的时间间隔内找到一个设施。有n个代理位于该间隔上，分为两种类型：类型1代理，希望设施尽可能远离他们，类型2代理，希望设施尽可能靠近他们。我们的目标是最大化一种形式的社会效益：maxisum-代理人效用的总和，或平等主义目标-最小代理人效用。这个问题的战略方面是，代理人的位置不为我们所知，而是由代理人报告给我们-代理人可能会误报他的位置，试图将设施从他的真实位置移开或移向他的真实位置。因此，我们要求设施定位机制是防策略的，即如实报告是每个代理的主导策略。由于简单地最大化社会效益通常不是防策略的，我们的目标是设计具有良好近似比的防策略机制。对于最大化目标，在确定性设置中，我们提供了一个最佳可能的3-近似防策略机制;在随机设置中，我们提供了一个23/13-近似防策略机制和\frac{2}{\sqrt{3}}的下界。对于平等主义的目标，我们提供了一个下限为3/2的随机设置，并表明，没有有界的近似比是在确定性的设置。为了获得我们的确定性下界，我们描述了所有确定性的strategyproof机制时，所有代理的类型1。最后，我们考虑了一个广义模型，允许代理控制多个位置，并提供最好的可能的3-和3/2-近似strategyproof机制maxisum，分别在确定性和随机设置，当只有1型代理。
2015-07-17 cs.GT
Facility Location Games Beyond Single-Peakedness: the Entrance Fee Model
本文提出带入场费的新型设施选址博弈模型，突破经典单峰偏好假设，设计了策略防抵赖机制并给出多场景下近似比的上下界与近乎紧的不可能性结果。
2024-04-15 cs.AI cs.DS cs.GT
The Obnoxious Facility Location Game with Dichotomous Preferences
研究路径上异构扰民设施选址博弈，设计功利主义与平均主义两类防策略机制，给出近似比并证明下界，同时将结果扩展至环和单位正方形。
2023-05-21 cs.GT
Two-Stage Facility Location Games with Strategic Clients and Facilities
Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（波茨坦大学哈索·普拉特纳研究所）；University of Twente（特温特大学）
本文提出设施与客户均具策略性的两阶段设施选址博弈，证明子博弈完美均衡存在，给出近乎紧的 PoA/PoS 界、高效均衡算法，并证明社会最优布置 NP 难。
2024-06-13 cs.AI cs.GT
Facility Location Mechanism Design: Breaking The Deterministic Barrier
Tel Aviv University（特拉维夫大学）
针对欧几里得空间中最小化社会成本的设施选址问题，提出随机策略证明机制RR-CWM，在R²上达到4/π≈1.27的期望近似比，突破确定性机制的下界，并扩展至学习增强场景。
2026-05-26 cs.GT
Analyzing Incentives and Fairness in Ordered Weighted Average for Facility Location Games
本文研究了设施定位博弈中基于距离单峰偏好的有序加权平均机制，分别给出了其参数实现防策略性、非显而易见的可操纵性、个人公平份额和比例公平的充分必要条件。
2024-10-15 cs.GT cs.MA econ.TH
Parameterized Voter Relevance in Facility Location Games with Tree-Shaped Invitation Graphs
本文将传统设施选址博弈扩展至扩散机制设计模型，通过定义匿名性和参数化投票者相关性属性，研究在策略防伪与帕累托效率下能实现的公平性，并得出两个不可能性与两个存在性定理。
2024-11-11 cs.GT econ.TH
Strategic Facility Location with Clients that Minimize Total Waiting Time
Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（波茨坦大学哈索·普拉特纳研究院）；University of Twente（特文特大学）
针对设施与客户均策略行动的双边设施选址博弈，论文刻画客户均衡并证明子博弈完美均衡判定的 NP-hard 性，同时给出 3-近似均衡的高效算法。
2024-06-13 cs.AI cs.GT
Truthful Two-Obnoxious-Facility Location Games with Optional Preferences and Minimum Distance Constraint
本文研究带可选偏好和最小距离约束的真实双重厌恶型设施位置博弈，提出多种确定性与随机化策略防伪机制，并给出近似比上界与下界。
2025-08-11 cs.GT
Truthful Facility Location with Candidate Locations and Limited Resources
本文研究候选位置和有限资源下的真实设施选址问题，提出近似比为k的随机机制和近似比约2.325的确定性机制，并给出相应下界。
2025-05-06 cs.GT
Strategyproof Facility Location in Perturbation Stable Instances
本文研究扰动稳定的 $k$-设施选址博弈，证明稳定实例下确定性与随机化防策略机制的近似保证，并给出低稳定性下的不可能性结果。
2024-03-03 cs.GT
Randomized Strategyproof Mechanisms for Facility Location and the Mini-Sum-of-Squares Objective
我们考虑的问题，定位一个公共设施的一条线上，一组$n$战略代理报告他们的\emph{locations}和一个机制确定，无论是确定性或随机，设施的位置。从博弈论的角度研究设施选址问题主要有两个方向。第一个方向涉及\emph{strategyproof}（SP）机制的表征;即，机制，诱导真实的报告作为一个主导战略;和第二个方向量化如何以及各种目标函数时，可以近似限制到SP机制。本文件提供了两个方向的贡献。首先，我们构建了一个参数化的随机SP机制，并表明，所有先前提出的确定性和随机SP机制，为当前的设置可以形式化为特殊情况下，这种机制。其次，我们给出了严格的结果SP机制的近似比相对于最小化的距离的平方和的代理（\emph{miniSOS}）的目标。Holzman \cite{Holzman1990}为该函数提供了一个公理化基础，表明它是唯一满足连续性、连续性和不变性的函数。我们设计了一个随机机制，给出了一个1.5近似的miniSOS功能，并表明，没有其他随机SP机制可以提供一个更好的近似。该机制选择具有概率1/2的平均位置和具有概率1/2的\emph{random dictator}。对于确定性机制，我们表明，中位数机制提供了一个2-近似，这是紧。总之，我们的研究提供了对miniSOS目标函数的基本理解，并朝着随机SP设施定位机制的表征迈出了一步。
2013-10-26 cs.GT
Truthful Two-Facility Location with Candidate Locations in Metric Spaces
King’s College London（伦敦国王学院）；University of Southern Denmark（南丹麦大学）
针对度量空间中基于候选位置的真实双设施选址问题，该研究确定了直线上及一般度量空间中确定性机制的近似率，证明随机化可显著改进社会成本与最大成本的近似效果
2026-10-13 cs.GT
Strategyproof Facility Location with Prediction: Minimizing the Maximum Cost
University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Beijing Normal University-Zhuhai（北京师范大学珠海校区）
本文研究了在学习增强框架下设施选址的机制设计问题，设计出策略证明机制以在预测误差下最小化最大成本，分析了MinMaxP机制在不同空间中的逼近保证。
2026-05-02 cs.GT
Discrete Truthful Heterogeneous Two-Facility Location: The Line and Beyond
University of Essex（埃塞克斯大学）；University of Southern Denmark（南丹麦大学）
研究离散异构双设施选址的确定性防策略机制，针对线性图设计最优\(4/3\)近似机制填补比率差距，在线性图外为连通图设计\(2\)近似机制并证明\(K_{1,3}\)下界为\(3/2\)。
2026-07-24 cs.GT
Obnoxious Facility Location Problems: Strategyproof Mechanisms Optimizing $L_p$-Aggregated Utilities and Costs
University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Beijing Normal University-Zhuhai（北京师范大学珠海校区）
本文研究了如何通过策略证明机制优化L_p-聚合效用和成本的令人反感设施选址问题，分析了确定性和随机性机制的近似比界限。
2025-12-21 cs.GT
Deterministic n-person shortest path and terminal games on symmetric digraphs have Nash equilibria in pure stationary strategies
我们证明了一个确定性的n人最短路径游戏有一个纳什均衡的纯和固定的战略，如果它是边对称的（即（u，v）是一个移动，只要（v，u）是，除了移动进入终端顶点）和每个移动的长度是积极的每个球员。这两个条件都是必不可少的，但是否存在一个NE-free的2人非边对称正长对策仍然是一个悬而未决的问题。我们提供的例子NE自由2人边对称游戏是不积极的。我们还考虑了终端游戏的特殊情况（最短路径游戏，其中只有终端移动有非零的长度，可能是负的），并证明了边对称的n人终端游戏总是有纳什均衡在纯和固定的战略。此外，我们证明了一个边对称的2人终端游戏有一个统一的（子博弈完美）纳什均衡，提供任何无限的发挥是比任何终端的两个球员。
2023-02-20 cs.GT
Nearly Complete Characterization of 2-Agent Deterministic Strategyproof Mechanisms for Single Facility Location in $L_p$ Space
School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院）
本文在 $L_p$ 空间中刻画了2个智能体确定性策略证明单设施选址机制，证明输出满足特定方程，并揭示了旋转不变性与独裁性等价，以及匿名机制的三种形式。
2026-09-28 cs.GT
A three-person deterministic graphical game without Nash equilibria
我们给出了一个三人确定性图形游戏的例子，在纯静态策略中没有纳什均衡。游戏有七个位置，四个结果（一个唯一的循环和三个终端位置），其范式的大小只有2 x 2 x 4。因此，我们的例子大大加强了Gurvich和Oudalov在2014年得到的结果;后者有四个参与者，五个终端，以及一个2 x 4 x 6 x 8的范式。此外，我们的例子在玩家数量方面是最小的。这两个例子都是紧的，但不是纳什可解的。这样的例子自1975年以来就被人们所知，但它们与确定性图形游戏无关。此外，由于我们的例子规模较小，我们可以通过证明它不仅在纯策略中而且在独立混合策略中都没有纳什均衡来进一步加强它，对于马尔可夫和先验评估。
2017-07-23 cs.GT
Sequential games and nondeterministic selection functions
本文从博弈论的角度分析了Escardó和Oliva对强单子上的选择函数的推广。我们专注于非确定性（有限非空幂集）单子$\mathcal{P}$的情况下。我们使用这些非确定性的选择函数类型$\mathcal{J}^{\mathcal{P}}_R X = (X \rightarrow R) \rightarrow \mathcal{P} (X)$研究序列游戏，延长以前的工作链接（确定性）选择函数的博弈论。类似于确定性选择函数，计算一个子博弈完美的纳什均衡发挥的游戏，我们将这些非确定性选择函数，有一个明确的博弈论解释。我们发现，令人惊讶的是，不存在非确定性的选择功能，计算所有子博弈完美的纳什均衡发挥。相反，我们表明，有选择功能对应的顺序版本的迭代删除严格支配的策略。
2019-04-14 cs.GT
A reduction from parity games to simple stochastic games
图上的博弈为反应式非终止系统提供了一个自然的模型。在这样的游戏中，两个玩家在竞技场上的交互导致描述系统运行的无限路径。在计算机科学中，不同的设置被用来对各种开放系统进行建模，例如基于回合或并发的移动，以及确定性或随机性的转换。在本文中，我们感兴趣的回合制游戏，特别是在确定性奇偶游戏和随机可达性游戏（也称为简单随机游戏）。我们提出了一个简单的，直接的和有效的减少从确定性奇偶游戏简单的随机游戏：它产生一个舞台的大小是线性的对数因子的原始舞台的大小。
2011-06-07 cs.GT
Mechanism Design with Exchangeable Allocations
我们研究了当代理人有不同类型的偏好时，无报酬的机制设计。相反，在大多数设置在文献中的代理人有相同的偏好，例如，在设施的位置游戏中，所有的代理人都想留在靠近（或远离）的设施，我们证明了机制设计的限制，当代理人有不同的偏好，通过引入交换阶段。我们考虑两种类型的交换阶段。第一种模式称为中央交换，其中交换由中央机构执行。另一种模式被称为个体交换，其中代理人自己交换他们的结果。以设施选址博弈为例，我们提供了一个真实的机制，优化社会福利在中央交换。我们还提供了一个普遍真实的随机机制，在个人交换中实现至少一半的最优社会福利。
2016-09-15 cs.GT
Competitive Location Problems: Balanced Facility Location and the One-Round Manhattan Voronoi Game
我们研究竞争选址问题在一个连续的设置，其中设施必须放置在一个矩形域$R$的规范化尺寸的$1$和$ρ\geq 1$，距离测量根据曼哈顿度量。我们表明，家庭的“平衡”设施配置（其中个别设施的Voronoi细胞均衡相对于一些几何性质）是相当丰富的，在这个度量比欧几里得距离。我们的主要结果认为“一轮Voronoi游戏”与曼哈顿的距离，在第一个球员白色，然后球员黑色每个地方$n$点在$R$，每个球员得分的地区，其设施之一是比对手的设施更接近。我们给出了一个严格的刻画：白方有获胜策略当且仅当$ρ\geq n$ ;对于所有其他情况，我们给出了黑方的获胜策略。
2022-09-05 cs.CG cs.DM cs.GT
Voronoi Game on Graphs
\textit{Voronoi game}是两个参与者之间的竞争设施选址问题的几何模型。用户通常被建模为均匀分布在给定的底层空间上的点。每个玩家在底层空间中选择一组点来放置他们的设施。每个用户都可以从最近的设施获得服务。设施的服务区由比任何其他设施更接近它的用户集合组成。每个玩家的收益由其所有设施服务的用户数量定义。每个玩家的目标是最大化他们各自的收益。在本文中，我们考虑两个球员{ \it Voronoi游戏}的基础空间是一个由图建模的道路网络。在这个框架中，我们考虑的问题，找到$k$最佳设施位置的球员2给定任何位置的$m$设施的球员1。我们的主要结果是一个动态规划为基础的多项式时间算法的树网络上的这个问题。另一方面，我们证明了这个问题是强$\mathcal{NP}$ -完全的图。这证明了寻找P2的获胜策略是$\mathcal{NP}$ -完全的。因此，我们设计了一个$1-\frac{1}{e}$因子近似算法，其中$e \approx 2.718$。
2014-07-31 cs.DM cs.DS cs.GT
Facility Location Games with Scaling Effects
City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文研究带位置相关缩放因子的设施选址博弈，刻画单峰偏好条件，并给出连续、防策略、匿名机制的特征及其总成本与最大成本近似比。
2024-12-05 cs.AI cs.GT cs.MA
Beyond the briscola advantage: a Monte Carlo dominance test for deterministic strategies in two-player Briscola Game
Tenax S.p.A.（Tenax股份公司）
通过蒙特卡洛模拟和统计检验，评估两种确定性规则策略（囤积 briscola 策略和公共信息对抗策略）是否在双人 Briscola 游戏中优于贪婪基线策略，并量化策略与王牌运气对胜负的贡献。
2026-05-25 cs.GT
Distributed Facility Location Games with Candidate Locations
本文研究带候选位置的分布式设施选址博弈，针对受欢迎和令人厌恶两类设施，在多种社会成本目标下给出具有常数失真的策略证明分布式机制，并证明相应的失真下界，同时刻画了令人厌恶设施场景中有界失真机制不存在的条件。
2024-12-24 cs.GT math.OC
Algorithm Instance Games
本文介绍了算法实例游戏（AIGs）作为一个概念分类适用于游戏的结果，从联合战略的算法解决。对于这样的游戏，一个基本的问题是：算法描述的细节如何影响代理人的策略行为？我们分析了两个版本的AIG的集合覆盖优化问题的基础上。在这些游戏中，联合策略对应于集合覆盖问题的实例，每个子集（给定的元素论域）代表单个代理的策略。结果是由集合覆盖算法从联合策略计算的覆盖。在这个游戏的一个变体中，结果由确定性贪心算法计算，而另一个变体利用非确定性形式的贪心算法。我们的特点纳什均衡策略的两个版本的游戏，发现代理人的策略可以有很大的不同，在两个设置之间。特别是，我们发现基于确定性算法的游戏版本只允许代理选择策略的纳什均衡（即，子集），最多包含一个元素，没有两个代理选择相同的元素。另一方面，在基于非确定性算法的博弈版本中，纳什均衡策略可以包括具有零个、一个或每个元素的代理，并且相同的元素可以出现在多个代理的策略中。
2014-05-13 cs.GT
Facility location with double-peaked preference
我们研究的问题，在一个真正的线上的一个单一的设施的报告的基础上，自私的代理，当代理商有双峰的喜好，与高峰是在其位置的两侧。我们观察到，双峰偏好捕捉现实生活中的场景，从而补充了研究充分的单峰偏好的概念。我们主要关注的情况下，峰值等距代理的位置，并讨论我们的结果如何扩展到更一般的设置。我们发现，大多数单峰偏好的结果并不直接适用于这种设置，这使得问题本质上更具挑战性。作为我们的主要贡献，我们提出了一个简单的真实的预期机制，实现了近似比1+b/c的社会和最大成本，其中b是代理从峰值的距离和c是代理的最小成本。对于后一种情况，我们提供了一个3/2的下限的近似比的任何真实的预期机制。我们还研究了在某些自然条件下的确定性机制，证明了下界和近似保证。我们证明，在一大类合理的机制，有没有确定性机制，优于我们的真实预期机制。
2015-02-19 cs.GT
Ex-ante versus Ex-post: Egalitarian Facility Location Mechanism Design
Tel Aviv University（特拉维夫大学）
该研究针对欧氏空间的设施选址问题，对比事前与事后评估，在低维中设计出打破确定性壁垒的机制，高维中则证明随机旋转中位数机制为最优平等主义机制。
2026-08-21 cs.GT
Heterogeneous Facility Location with Limited Resources
本文首先研究了资源有限的异构设施选址问题。我们主要集中在基本的情况下，一组代理人定位在线段[0，1]，并有两个可用的设施批准的偏好。一种机制将代理的位置和偏好作为输入，并根据此信息选择定位单个设施。我们研究的机制，旨在最大限度地提高社会福利（总效用的代理人从他们批准的设施），在激励代理人如实报告他们的立场和偏好的约束。我们考虑三种不同的设置，这取决于代理相关的信息，是公共或私人的水平。对于每一种设置，我们设计确定性和随机strategyproof机制，实现了一个很好的近似的最佳社会福利，并补充这些几乎紧不可能的结果。
2021-05-06 cs.GT
False-Name-Proof Facility Location on Discrete Structures
我们考虑根据代理的偏好在给定图中的顶点上定位单个设施的问题，其中偏好的域是单峰或单谷。我们的主要兴趣是确定性社会选择函数（SCF）的存在，是帕累托有效和假名证明，即，抵制假选票我们表明，无论偏好是单峰或单浸，这样的SCF存在（i）任何树图，和（ii）循环图当且仅当其长度小于6。我们还表明，当偏好是单峰，这样的SCF存在任何阶梯（即，2 × m网格）图，并且对于任何更大的超网格都不存在。
2019-11-19 cs.GT
On Discrete Truthful Heterogeneous Two-Facility Location
我们重新审视离散异构两个设施的位置问题，其中有一组代理人，占据节点的线图，并有私人批准的偏好超过两个设施。当设施位于线路的某些节点时，每个代理获得的成本等于她与她批准的设施的总距离。我们的目标是决定在哪里找到这两个设施，以便（a）激励代理人如实报告他们的喜好，（b）实现一个很好的近似的最小总（社会）成本或最大成本之间的所有代理人。对于这两个目标，我们设计确定性的strategyproof机制的近似比，显着优于国家的最先进的，并补充这些结果（几乎）紧的下限。
2021-09-09 cs.GT
Pure and Stationary Optimal Strategies in Perfect-Information Stochastic Games with Global Preferences
本文研究了两个局中人对抗的最优确定性平稳策略的存在性问题本文讨论了具有多个状态和行动的完全信息随机对策的最优稳定策略的存在性问题，证明了这类策略的存在性是由某些单局人对策的最优稳定策略的存在性导出的，从而将问题从两局人对策归结为单局人对策（马尔可夫决策问题），通常它是更容易处理。减少是非常普遍的，它不仅适用于所有可能的支付映射，但也适用于更一般的情况下，球员的偏好不表示的支付。
2016-11-25 cs.GT
Finding Approximate Nash Equilibria of Bimatrix Games via Payoff Queries
我们研究了在双矩阵博弈中寻找近似均衡的确定性和随机查询复杂性。我们发现，确定性查询的复杂性，找到一个$ε$ -纳什均衡时，$ε< \frac{1}{2}$是$Ω(k^2)$，即使在零-一常数和游戏。结合以前的结果\cite{FGGS13}，这提供了一个完整的表征近似纳什均衡的确定性查询复杂性。我们还研究了随机查询算法。我们给出了一个使用$O(\frac{k \cdot \log k}{ε^2})$支付查询寻找$(\frac{3 - \sqrt{5}}{2} + ε)$ - Nash均衡的随机化算法，这表明随机化可以打破确定性算法的$\frac{1}{2}$障碍。对于有良好支持的纳什均衡（WSNE），我们首先给出了一个使用$O(\frac{k \cdot \log k}{ε^4})$支付查询的零和双矩阵博弈的$ε$-WSNE的随机化算法，然后利用这个算法得到了一个使用$O(\frac{k \cdot \log k}{ε^4})$支付查询的一般双矩阵博弈的$(\frac{2}{3} + ε)$的随机化算法.最后，我们开始研究的下界对随机算法的背景下，双矩阵游戏，随机算法需要$Ω(k^2)$支付查询，以找到一个$\frac{1}{6k}$ -纳什均衡，即使在零-一常数和游戏。特别是，这排除了查询有效的随机算法寻找精确的纳什均衡。
2014-02-12 cs.GT
An Exponential Lower Bound for the Latest Deterministic Strategy Iteration Algorithms
本文提出了一个新的指数下界的两个最流行的确定性变体的策略改进算法，解决奇偶性，平均支付，折扣支付和简单的随机游戏。第一个变体在每一步中改进每个节点，使当前估值局部最大化，而第二个变体在每一步中计算全局最优改进。我们概述了家庭的游戏，这两个变种需要指数级的策略迭代。
2011-09-30 cs.GT
Deterministic Sub-exponential Algorithm for Discounted-sum Games with Unary Weights
针对折扣因子任意、权重为一元表示的回合制折扣和博弈缺乏次指数算法的问题，通过新分析技术改进策略迭代算法，得到n顶点、最大权重W下$n^{O(W^{1/4}\sqrt{n})}$的确定性次指数运行时间界。
2024-05-20 cs.GT
Maximum-Cost Strategic Facility Location: The Limits of Randomization
Stanford University（斯坦福大学）
该研究针对欧氏空间策略性设施选址问题，证明了d≥2时期望策略防护机制的近似比下界，表明随机化无法在所有维度和智能体规模下实现对确定性机制近似比的普适常数级改进。
2026-08-18 cs.GT
Randomized Strategic Facility Location with Predictions
本文研究带预测的随机策略性设施选址，探索随机化与不同预测类型对真实学习增强机制性能的影响，并为单维及欧几里得情形下最优平等主义社会成本的近似度提供上下界。
2024-11-04 cs.GT
On Nash Equilibria in Play-Once and Terminal Deterministic Graphical Games
该研究针对有限n人确定性图博弈，证明单次博弈必存在纯平稳纳什均衡，且至多含三个终端的终端博弈也存在该均衡，补充了n>2时此类博弈均衡存在性的结论。
2025-03-17 cs.GT econ.TH
Optimality of the coordinate-wise median mechanism for strategyproof facility location in two dimensions
我们考虑两个维度的设施选址问题。特别是，我们认为设置代理人的欧几里得偏好，定义他们的理想点，设施位于$\mathbb{R}^2$。我们发现，$p-norm$（$p \geq 1$）的目标，坐标明智的中位数机制（CM）具有最低的最坏情况下的近似比类的确定性，匿名，和strategyproof机制。对于最小和目标和奇数代理$n$，我们表明，CM有一个最坏情况下的近似比（AR）的$\sqrt{2}\frac{\sqrt{n^2+1}}{n+1}$。对于$p-norm$社会成本目标（$p\geq 2$），我们发现CM的AR上界为$2^{\frac{3}{2}-\frac{2}{p}}$。我们推测CM的AR实际上等于任何$p\geq 2$的下限$2^{1-\frac{1}{p}}$（与$p=2$和$p=\infty$的情况一样）。
2022-07-11 cs.GT
Strategy Iteration using Non-Deterministic Strategies for Solving Parity Games
本文将通过策略迭代解决奇偶博弈的思想扩展到非确定性策略：在非确定性策略中，参与者将自己限制在给定节点上可能行动的非空子集，而不是将自己限制在一个行动上。我们表明，Bjoerklund，桑德伯格和Vorobyov的策略改进算法可以很容易地适应更一般的设置的非确定性策略。此外，我们表明，应用启发式的“所有有利可图的开关”导致选择一个“局部最优”的继任者的战略设置的非确定性的战略，从而获得一个简单的证明Schewe的算法。与Bjoerklund等人的算法相反，我们提出了我们的算法直接为平价游戏，使我们能够比较它的算法由Jurdzinski和Voege：我们表明，在这两种算法中使用的估值一致的平价游戏竞技场，其中一个球员可以“投降”。因此，我们的算法也可以被看作是一个推广的Jurdzinski和Voege的非确定性策略。最后，使用非确定性策略使我们能够证明改进步骤的数量由O（1.724^n）约束。对于策略改进算法，这个界限以前只知道可以通过使用随机化来实现。
2012-03-19 cs.GT cs.LO
Smoothed analysis of deterministic discounted and mean-payoff games
针对确定性双人折扣与平均收益博弈，提出一种在平滑分析意义下多项式时间的策略迭代算法，并定义条件数，证实了Boros等人的猜想。
2024-02-06 cs.CC cs.GT
Constrained Truthful Obnoxious Two-Facility Location with Optional Preferences
本文研究带可选偏好的厌恶型双设施选址问题，设计真实机制以最大化智能体总幸福感，并给出确定性与随机化策略证明机制的近似比紧界。
2024-10-21 cs.GT
