Strategyproof Quota Mechanisms for Multiple Assignment Problems
我们研究的问题，分配多个对象的代理没有可转让的效用，每个代理可能会收到一个以上的对象根据配额。根据字典的偏好，我们的特点是一套防策略，非专横，中立的配额机制，并表明，在一个温和的帕累托效率条件下，串行独裁配额机制是唯一的机制，满足这些属性。放弃中立性要求，这类配额机制进一步扩展到顺序独裁配额机制。然后，我们扩展配额机制随机设置，并表明，随机串行独裁配额机制（RSDQ）是envyfreeness，strategyproof，事后有效的任何数量的代理和对象和任何配额制度，证明了良好的研究随机串行独裁（RSD）满足envyfreeness时的偏好是字典。
2016-12-17 cs.GT
Random Serial Dictatorship versus Probabilistic Serial Rule: A Tale of Two Random Mechanisms
University of Waterloo（滑铁卢大学）
对于指定顺序偏好的代理被分配给不可分割对象的分配问题，两种广泛研究的随机机制是随机序列独裁（RSD）和概率序列规则（PS）。这两种机制都具有理想的经济和计算特性，但它们所产生的结果在许多情况下是无法比拟的，因此在决定实际采用哪种机制时产生了挑战。在本文中，我们首先看看空间的词典的偏好，并表明，相对于一般的偏好域，RSD满足envyfreeness。此外，我们表明，虽然根据词典的偏好PS是strategyproof时，对象的数量小于或等于代理，它是严格可操纵的，当有更多的对象比代理。在一般偏好的空间中，我们提供了RSD和PS的（不）可比性的实证结果，分析了经济属性，并提供了每个机制在不同应用领域的适用性的进一步见解。
2015-03-04 cs.AI cs.GT cs.MA
Welfare-Optimal Serial Dictatorships have Polynomial Query Complexity
本文针对单边匹配中智能体-物品价值需通过查询序列获知的问题，提出一个使用 n^5 次多项式查询的算法，可诱导出社会福利最优匹配，解决了 Caragiannis 和 Rathi 提出的开放问题，并基于 VCG 支付实现真实性。
2024-07-05 cs.GT
Random Serial Dictatorship is $\sqrt{2}$-Envy-Free
McGill University（麦吉尔大学）；Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）
研究房屋分配问题中随机串行独裁机制（RSD）的公平性，通过嫉妒率量化其与无嫉妒的偏差，给出RSD是$\sqrt{2}$-无嫉妒的匹配上界，并分析其扩展机制在不同估值类下情况。
2026-07-07 cs.GT
Dominate or Delete: Decentralized Competing Bandits in Serial Dictatorship
AWS AI（亚马逊云科技人工智能部门）；UC Berkeley（加州大学伯克利分校）；Google（谷歌公司）；UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Facebook（脸书公司）
双边匹配市场中的在线学习，需求方代理不断竞争与供应方（手臂）匹配，在匹配平台（例如UpWork，TaskRabbit）上的部分信息下抽象复杂的交互。我们研究了分散的串行独裁设置，双边匹配市场的需求方代理商有未知的和异质的估值超过供应方（武器），而武器有已知的统一偏好的需求方（代理商）。我们设计了第一个分散的算法- UCB与分散的主导臂删除（UCB-D3），代理，不需要任何知识的奖励差距或时间范围。UCB-D3分阶段工作，在每个阶段中，代理删除\emph{dominated arms} -高级代理首选的武器，并根据UCB仅从非劣势武器进行游戏。在该阶段结束时，代理以分散的方式广播，通过{ \em纯开发}估计他们的首选武器。我们证明了这两个，一个新的遗憾下界的分散串行独裁模型，UCB-D3是顺序最优的。
2021-03-12 cs.DS cs.GT cs.LG
Constrained Serial Dictatorships can be Fair
Université Paris-Dauphine（巴黎多芬大学）；Université PSL（巴黎文理大学）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Université Grenoble-Alpes（格勒诺布尔-阿尔卑斯大学）
本文研究受约束序列独裁机制中序列优先级与物品数量的平衡，提出通过参数化模型在多项式时间内精确或近似计算最优序列，并实验验证参数影响。
2025-02-27 cs.AI cs.GT cs.MA
Efficiency of Truthful and Symmetric Mechanisms in One-sided Matching
我们研究了真实和对称机制在具有{ \em二分偏好}和{ \em归一化von Neumann-Morgenstern偏好}的单侧匹配问题中的效率（就社会福利而言）。我们特别感兴趣的是众所周知的{ \em随机串行独裁}机制。对于二分法的偏好，我们首先表明，真实的，对称的和最优的机制存在，如果棘手的机制是允许的。然后，我们提供了一个连接到在线二分匹配。利用这种联系，可以设计出真实、对称且易于处理的机制，提取最大社会福利的0.69，这在代理人不具有对抗性的假设下有效。在没有这个假设的情况下，我们证明了随机序列独裁总是返回一个分配，其中期望的社会福利至少是最大社会福利的三分之一。对于规范化冯诺伊曼-摩根斯坦的偏好，我们表明，随机序列独裁总是返回一个分配，其中预期的社会福利至少是$\frac{1}{e}\frac{ν(\opt)^2}{n}$，其中$ν(\opt)$是最大的社会福利和$n$是代理和项目的数量。在硬度方面，我们表明，没有真实的机制可以实现比$\frac{ν(\opt)^2}{n}$更好的社会福利。
2014-09-17 cs.GT
Exact Regret Frontiers and Externality Scheduling in Centralized Serial-Dictatorship Bandits
University of Bern（伯尔尼大学）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
本研究针对集中式串行独裁匹配老虎机，揭示外部性下探索配额的精确可达遗憾前沿，并提出估计-求解-跟踪策略以达所有帕累托最优。\n
2026-10-06 cs.GT cs.LG stat.ML
Assignment Mechanisms under Distributional Constraints
研究了在分布约束条件下，具有异质偏好的Agent之间的对象分配问题。每个代理都与一个公共已知的类型相关联，并且在对象上有一个私有的序数排名。我们有兴趣指派尽可能多的特工。我们的第一个贡献是对众所周知的、广泛使用的连续独裁的概括。我们的机制保持了串行独裁的几个理想的属性，包括防策略性，帕累托效率，计算的易处理性，同时满足分布的限制，一个小的错误。我们还提出了一个推广的概率串行算法，它发现一个有序的有效和无羡慕的分配，并满足分布约束，误差很小。然而，我们发现，没有正常的有效和嫉妒的机制也弱strategyproof。我们的两个算法分配至少相同数量的学生作为最佳分数分配。
2019-05-01 cs.DS cs.GT
Egalitarianism of Random Assignment Mechanisms
我们认为，平均主义的福利方面的随机分配机制时，代理人有不受限制的基数效用的对象。我们给出了不同的随机分配机制如何近似最优平均值的界限，并研究了不同的知名属性，如平凡性，无嫉妒性和真实性对可实现的平均值的影响。最后，我们进行了详细的实验分析效率之间的权衡与嫉妒自由或真实性使用两个突出的随机分配机制-随机串行独裁和概率串行机制-不同类别的效用函数和分布。
2015-07-24 cs.GT
Algorithms for Stable Roommate with Externalities
针对智能体同时偏好房间和室友的室友匹配模型，研究4人稳定（4PS）和2人稳定（2PS）分配的效率与防策略性，提出帕累托最优且防策略的4PS序列独裁算法，分析TTC变体局限，并识别多项式时间可解2PS的偏好结构。
2025-08-19 cs.GT
Hybrid Mechanisms: Trading off Strategyproofness and Efficiency of Random Assignment Mechanisms
严重的不可能性结果限制了防策略随机分配机制的设计，并且在针对更苛刻的效率要求（例如有序或秩效率）时，需要进行权衡。我们引入混合机制，这是两个组件机制的凸组合。我们给出了一组条件下，这种混合动力车促进非退化之间的权衡strategyproofness（在部分strategyproofness）和效率（在优势）。这组条件是严格的，因为如果任何条件被丢弃，则权衡可能变得退化。此外，我们给出了一个算法的机制设计者的问题，确定一个最大的混合因子。最后，我们证明了我们的结构可以应用于混合随机序列独裁与概率序列，以及与自适应波士顿机制，我们说明了效率的提高数值。
2017-07-10 cs.GT
New algorithms for matching problems
标准的双边和单边匹配问题，以及与之密切相关的择校问题，已经从公理化的观点得到了广泛的研究。少数的算法占主导地位的文献。对于双侧匹配，Gale-Shapley算法;对于单侧匹配，（随机）串行独裁和概率串行规则;对于学校选择，Gale-Shapley和波士顿机制。这些算法占主导地位的主要原因是它们在效率和防策略性概念方面的良好（最坏情况）公理行为。然而，如果我们将焦点转移到公平性、社会福利、不相容公理之间的权衡和平均情况分析，这些算法是否是最优的还远未可知。我们调查新的算法，其中几个还没有出现（据我们所知）在文献中。我们给出了一个统一的介绍，其中算法的2边匹配产生1边匹配算法在一个系统的方式。除了公理性质，我们调查代理福利使用理论和计算方法。我们发现，一些新的算法是值得考虑的某些应用程序。特别是，当考虑真实偏好下的福利时，一些新算法的性能优于经典算法。
2017-03-13 cs.GT
Structure and complexity of ex post efficient random assignments
在随机分配问题中，对象被随机分配给代理，同时考虑代理对对象的偏好。随机分配指定代理获得对象的概率。我们研究随机分配的事后效率的结构和计算方面。我们首先表明，而事后有效的分配可以很容易地计算，检查是否一个给定的随机分配是事后有效的是NP完全的。因此，通过确定性帕累托最优分配来实现给定的随机分配是NP难的。然后，我们形式化的另一个概念的效率称为鲁棒事后效率，是弱于随机优势效率，但比事后效率强。我们提出了一个强大的事后效率的表征，并表明，它可以在多项式时间内进行测试，如果有一个常数的代理类型。结果表明，著名的随机序列独裁规则是不鲁棒事后有效的。最后，我们表明，而强大的事后效率仅取决于哪些条目的分配矩阵是零/非零，事后效率的分配取决于实际值。
2014-09-22 cs.GT
Investigating the Characteristics of One-Sided Matching Mechanisms Under Various Preferences and Risk Attitudes
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）；University of Waterloo（滑铁卢大学）
当不允许货币转移时，单边匹配机制是将一组不可分割的对象分配给一组自利代理的基础。多智能体环境中两种广泛研究的随机机制是随机序列独裁（RSD）和概率序列规则（PS）。这两种机制只需要代理指定序数偏好，并具有一些理想的经济和计算属性。然而，这些机制所产生的结果往往是无法比较的，因此在决定实际采用哪种机制时存在挑战。在本文中，我们首先考虑空间的一般顺序偏好，并提供实证结果的RSD和PS的（在）可比性。我们分析其各自的经济属性下的一般和词典的偏好。然后，我们实例化的效用函数的目的是获得洞察的可操作性，效率和envyfreeness的机制在不同的风险态度模型。我们的结果在各种偏好分布模型下都成立，这进一步证实了RSD在大多数实际应用中的广泛使用。
2017-03-01 cs.AI cs.GT cs.MA
EMERGENT: Efficient and Manipulation-resistant Matching using GFlowNets
针对单边匹配中效率与策略防伪性的权衡问题，提出基于GFlowNets的EMERGENT方法，兼顾匹配效率与抗操纵性，实验表现优于现有经典算法，为社会选择机制设计提供新思路。
2025-05-22 cs.AI cs.GT cs.LG
Explore-then-Commit Algorithms for Decentralized Two-Sided Matching Markets
Indian Institute of Technology Bombay（印度孟买理工学院）
针对去中心化双边匹配市场现有研究依赖单边已知偏好、匹配机制假设不切实际的问题，提出无需智能体通信的基于轮次CA-ETC算法，推导其最优期望悔值界，并提出达对数悔值的黑板通信基线。
2024-08-16 cs.GT cs.LG econ.GN
