Distributed Agent-Constrained Truthful Facility Location
Royal Holloway University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）；University of Essex（埃塞克斯大学）
该研究提出了一种分布式设施定位机制，通过两阶段选择代表位置，确保代理无法通过策略性报告获益，并分析了两种成本变体下的近似比界。
2026-01-21 cs.GT
Truthful Facility Assignment with Resource Augmentation: An Exact Analysis of Serial Dictatorship
我们研究了真实的设施分配问题，其中一组代理商与私人最喜欢的度量空间上的点被分配给设施，躺在度量空间上，设施的容量限制。目标是产生这样一种分配，使社会成本最小化，即，在真实性约束下，智能体的最偏好点与其在分配中的对应设施之间的总距离，这确保智能体不会误报其最偏好点。我们提出了一个资源增强框架，其中一个真实的机制是由其最坏情况下的性能与增强设施的能力对同一实例上的最佳机制与原始容量的实例进行评估。我们研究了一个非常著名的机制，串行独裁，并提供了一个准确的分析其性能。虽然串行独裁是一个纯粹的组合机制，我们的分析使用线性规划;线性规划表达了其贪婪的性质以及输入的结构，并发现执行该机制的输入实例具有最坏情况下的性能。使用对偶参数来界定线性规划的目标允许我们计算近似比的紧界。在其他结果中，我们证明了串行独裁的能力乘以任何整数$g \geq 3$时，有近似比$g/(g-2)$。我们的研究结果表明，即使是有限的增加的资源可以有奇妙的效果的机制的性能，特别是，近似比为1的增强因子变得很大。我们补充我们的结果与随机序列独裁的近似比的界限，随机版本的序列独裁，当没有资源增加。
2016-10-05 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
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
On Voting and Facility Location
Tel Aviv University（特拉维夫大学）；Microsoft Research（微软研究院）；Simons Institute for the Theory of Computing（西蒙斯计算理论研究所）
我们研究的候选人选择机制，寻求社会成本最小化，选民和候选人与点在一些基本的度量空间。候选人的社会成本是其与每个选民的距离之和。我们的一些工作假设这些点可以在实直线上建模，但我们的其他结果更一般。一个与候选选择密切相关的问题是最小化设施位置的距离之和。不同之处在于，在我们的设置中，有一组固定的候选者，而关于设施位置的大量工作似乎将度量空间中的每个点都视为可能的候选者。这就产生了三种类型的机制，它们的输入空间的粒度不同（投票，排名和位置机制）。我们研究这三类机制之间的关系。虽然布莱克1948年的中值算法似乎是候选人选择的最佳选择，但事实并非如此。我们给匹配的上限和下限的各种设置。特别是，当候选人和投票人处于同一战线上时，我们的普遍真实的尖峰机制给出了一个近似值2。在评估候选人选择机制时，我们寻求几个理想的属性：（a）效率（最小化社会成本）（b）真实性（主导策略激励兼容性）和（c）简单性（较小的输入空间）。我们量化的效果，真实性和简单性的效率。
2015-12-18 cs.AI cs.GT
Verifiably Truthful Mechanisms
通常，如果一个机制是真实的，那么代理人就会如实地报告他们的私人信息。但为什么一个特工会相信这个机制是真实的呢？我们希望设计真实的机制，其真实性可以有效地验证（在计算意义上）。我们的方法包括三个步骤：（i）指定机制的结构，（ii）构建一个验证算法，（iii）测量可验证的真实机制的质量。我们证明了这种方法使用的案例研究：近似机制设计没有钱的设施位置。
2014-11-29 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
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
Anchoring for Truthfulness: The Random-Anchor Volume Mechanism for Multi-Facility Location
UNSW Sydney（新南威尔士大学）
该研究针对多设施选址问题，提出随机锚点体积机制，证明其在k=1、2、3时为期望防策略机制，k≥4时可被操纵，k=3时期望社会成本最多为8OPT₃。
2026-08-18 cs.GT
Fair and Almost Truthful Mechanisms for Additive Valuations and Beyond
本文研究不可分割商品公平分配中激励比率的下界与上界，证明加性估值下任何(1/2+ε)-EF1机制激励比率至少1.5，可取消估值下ε-EF1机制激励比率无限，并给出次加性可取消及次模估值下轮转机制的具体比率。
2024-07-23 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
Random Rank: The One and Only Strategyproof and Proportionally Fair Randomized Facility Location Mechanism
UNSW Sydney（悉尼新南威尔士大学）
比例是一个有吸引力的公平概念，已被应用于一系列问题，包括设施选址问题，社会选择中的经典问题。在我们的工作中，我们提出了一个称为强比例的概念，它确保了当有两组代理在不同的位置，两组产生相同的总成本。我们表明，虽然强比例性是一个动机良好的基本公理，没有确定性的防策略机制满足的属性。然后，我们确定了一个随机机制，称为随机排名（它统一选择一个数字$k$之间的$1$到$n$和定位设施在$k$的第一个最高的代理位置），满足强比例的期望。我们的主要定理将随机秩描述为在所有随机机制中实现普遍真实性、普遍匿名性和期望中的强比例性的唯一机制。最后，我们通过AverageOrRandomRank机制表明，通过将普遍真实性弱化为预期中的防策略性，可以实现更强的事后公平性保证。
2022-06-14 cs.AI cs.GT cs.MA
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
Truthful Mechanisms for Agents that Value Privacy
最近的工作已经构建了既真实又有差异的私人经济机制。在这些机制中，隐私与真实性被分开处理;它不被纳入玩家的效用函数中（在某些情况下，这样做会导致不真实性）。在这项工作中，我们提出了一个新的，一般的方式来模拟隐私的球员的效用函数。具体地，我们仅假设如果结果$o$具有玩家$i$的任何报告将以大致相同的概率导致$o$的属性，则$o$对玩家$i$具有小的隐私成本。我们给出了三种机制，是真实的隐私建模：两个候选人之间的选举，一个离散版本的设施选址问题，和一般的社会选择问题与离散的效用（通过VCG-样的机制）。随着参与者$n$数量的增加，我们的机制实现的社会福利接近最优（作为$n$的一部分）。
2012-11-13 cs.GT
Breaking the Logarithmic Barrier for Truthful Combinatorial Auctions with Submodular Bidders
本文研究了组合拍卖机制设计中的一个核心问题：在子模块投标者参与的组合拍卖中构造真实的福利最大化机制。Dobzinski、Nisan和Schapira提供了第一个保证$O(\log^2 m)$的非平凡近似比的机制[STOC'06]，其中$m$是项目数。随后将其改进为$O(\log m\log \log m)$ [Dobzinski，APPROX'07]，然后改进为$O(\log m)$ [Kenda和Vocking，ICALP'12]。在本文中，我们开发的第一个机制，打破了对数的障碍。具体地，该机制提供了$O(\sqrt {\log m})$的近似比。与以前的构造类似，我们的机制使用多项式的许多值和需求查询，实际上为更大的XOS类（也称为XOS）提供了相同的近似比。分数次可加性）估值。我们还开发了一个计算效率的实施机制，预算添加剂投标人的组合拍卖。虽然在一般情况下，计算需求查询是NP-难的预算附加估值，我们观察到，我们的机制使用的特定形式的需求查询，可以有效地计算时，投标人的预算附加。
2017-08-14 cs.DS 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
Facility Location Problems with Capacity Constraints: Two Facilities and Beyond
本文针对直线上带容量约束的设施选址问题，提出真实机制，在任意设施数量与两设施场景下，分别实现社会成本与最大成本的有界近似比，并给出下界。
2024-04-21 cs.GT
Mechanism Design for Locating Facilities with Capacities with Insufficient Resources
本文研究资源不足的带容量设施选址问题，提出结合绝对真实性与均衡稳定性的机制，证明百分位机制满足该性质并给出近似比上界，同时扩展至高维场景。
2024-07-26 cs.GT cs.MA
Multi-item Non-truthful Auctions Achieve Good Revenue
我们提出了一个一般的框架，设计近似的收入最优机制的多项添加剂拍卖，适用于真实和非真实的拍卖。给定一个（不一定是真实的）满足某些技术条件的单一物品拍卖格式$A$，我们运行同时的物品拍卖，并为每个投标人增加个性化的报名费，必须在进入拍卖之前支付。这些入场费只取决于投标人类型的先验分布，特别是独立于实现的出价。我们使用一种新的几何技术来约束由此产生的两部分关税机制的收入，该技术使许多常见的非真实拍卖的收入保证成为可能，而这些拍卖在以前是没有的。我们的方法适应并扩展了Cai等人[CDW 16]的二元框架，超越了真实拍卖。我们的框架可以用于许多常见的拍卖格式，如同步第一价格，同步第二价格，同步全付拍卖。我们对第一价格和全付的结果是多维环境中非真实机制的第一个收入保证，解决了文献[RST 17]中的一个悬而未决的问题。如果使用全付拍卖，我们证明了由此产生的机制也是可信的，在这个意义上，拍卖人不能受益于观察代理出价后偏离规定的机制。这是第一个静态可信机制，多项目添加剂拍卖，实现了一个恒定的因素的最佳收益。如果使用第二价格拍卖，我们获得了一个真实的$O(1)$近似机制与固定的入门费，可以通过在线学习技术进行调整。
2022-09-21 cs.GT econ.TH
Strategic Facility Location in Euclidean Spaces
Université Grenoble Alpes, Grenoble INP, CNRS, INRIA, LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、格勒诺布尔理工学院、法国国家科学研究中心、法国研究与计算机科学研究所、信息学实验室）
该研究针对欧氏空间的战略设施选址问题，利用额外维度优化防策略机制，得出了高维空间近似因子下界并改进了平面及带额外维度场景的算法。
2026-09-07 cs.DS cs.GT
Truthful Fair Division
我们解决公平分配或切蛋糕的问题，目的是找到真正的机制。在一般的措施空间（“蛋糕”）和非原子的情况下，添加剂的个人偏好措施-或实用程序-我们表明，存在一个真实的“机制”，确保每个玩家的k得到至少1/k的蛋糕。这种机制也最大限度地减少了诚实玩家的风险。此外，在存在至少两个不同的措施的情况下，我们提出了一个不同的真实机制，确保每个球员得到超过1/k的蛋糕。然后，我们将注意力转向具有有限效用和大量商品的不可分割商品的分割。在这里，我们提供了类似的机制，但具有稍微弱的保证。这些保证收敛到那些在非原子的情况下获得的商品的数量达到无穷大。
2010-07-31 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
Approximately Optimal Mechanisms for Strategyproof Facility Location: Minimizing $L_p$ Norm of Costs
我们考虑的问题，定位一个单一的设施上的真正的线。该设施服务于一组代理，每个代理位于线路上，并产生与他到设施的距离相等的成本。特工的位置是只有他自己知道的私人信息。代理将他们的位置报告给中央规划者，后者决定将设施定位在哪里。规划者的目标是最小化一个“社会”成本函数，取决于代理成本。然而，代理人可能不会如实报告;为了解决这个问题，计划者必须将自己限制在{ \em strategyproof}机制中，其中如实报告是每个代理人的主导策略。简单地选择最优解的机制通常不是防策略的，因此规划者希望使用有效地{ \em逼近}其目标函数的机制。在我们的论文中，我们研究了上述问题的社会成本函数是代理成本向量的$L_p$范数。我们发现，中位数机制（这是已知的防策略）提供了一个$2^{1-\frac{1}{p}}$近似比，这是所有确定性的防策略机制之间的最佳近似比。对于随机机制，我们提出了两个结果。首先，我们提出了一个负面的结果：我们表明，整数$\infty>p>2$，没有机制--从一个相当大的类随机机制--有一个近似比中位数机制。这与$p=2$和$p=\infty$的情况相反，其中随机化机制可证明有助于提高最差情况近似比。其次，对于2代理的情况下，我们表明，一种机制称为LRM，首先由Procaccia和Tennenholtz设计的特殊情况下的$L_{\infty}$，提供了最佳的逼近比之间的所有随机机制…
2014-09-16 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
On Truthful Mechanisms without Pareto-efficiency: Characterizations and Fairness
Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）
研究探讨了在无货币交换情况下，如何为战略代理分配异质不可分割物品，证明串行配额机制是唯一满足策略无损、非霸权和中性属性的机制，且适用于严格序数偏好和加性偏好。
2026-04-23 cs.GT econ.TH
Facility Location Games with Ordinal Preferences
我们考虑了一个新的设置的设施位置的顺序偏好的游戏。在这样的环境中，我们有一套代理和一套设施。每个代理位于一条线上，并对设施有一个顺序偏好。我们的目标是设计的strategyproof机制，引出真实的信息（偏好和/或位置）从代理和定位的设施，以最大限度地减少最大和总成本的目标，以及最大限度地提高最小和总效用的目标。对于四个可能的目标，我们考虑2设施设置，其中只有偏好是私人的，或位置是私人的。对于每一个可能的目标和设置的组合，我们提供了上下限的近似比率的strategyproof机制，这是渐近紧到一个常数。最后，我们讨论了我们的结果的推广超出两个设施，当代理可以误报的位置和偏好。
2021-07-04 cs.GT
Mechanism Design for Fair Division
我们从机制设计的角度重新审视了公平划分的经典问题，使用{ \em Proportional Fairness}作为基准。特别是，我们的目标是将一组可分割的项目分配给一组代理，同时激励代理在报告其估值时诚实。对于非常大类的同质估值，我们设计了一个真实的机制，提供{ \em每个代理}与她的比例公平估值的至少一个$1/e\approx 0.368$分数。为了补充这一结果，我们表明，没有真实的机制可以保证超过一个$0.5$分数，即使是限制类的添加剂线性估值。我们还提出了另一种附加线性估值机制，当每个项目都有很高的需求时，这种机制非常有效。为了保证真实性，我们的机制丢弃了精心选择的一部分分配资源;最后，我们发现了我们的机制和使用金钱的已知机制之间有趣的联系。
2014-02-25 cs.DS cs.GT cs.MA
When is Truthfully Allocating Chores no Harder than Goods?
本文通过建立商品与杂务分配之间的变换关系，刻画了不可分割及可分割杂务下的真实机制，并给出公平性与效率的紧保证，改进了二值成本实例的机制设计结果。
2025-07-06 cs.GT
Truthful Mechanism Design for Multidimensional Covering Problems
我们调查{ \em多维覆盖机制设计}问题，其中有$m$项目，需要覆盖和$n$代理谁提供覆盖对象，与每个代理$i$有一个私人的成本，他提供的覆盖对象。目标是选择一组总成本最小的覆盖对象，这些覆盖对象一起覆盖所有项目。我们专注于两个代表性的覆盖问题：无容量限制的设施位置（\ufl）和顶点覆盖（\vcp）。对于多维\ufl，我们给出了一个黑箱方法转换任何{ \em拉格朗日乘子保持} $ρ$ -近似算法\ufl的真实的期望，$ρ$ -近似。机制这产生了多维\ufl的第一个结果，即真实的期望2-近似机制。对于多维\vcp（\mvcp），我们开发了一个{ \em分解方法}，减少了机制设计问题到更简单的任务，构建{ \em阈值机制}，这是一个受限制的类真实的机制，对于更简单的（在图形结构或问题维度方面）的\mvcp的实例。通过适当地设计分解和阈值机制，它用作构建块，我们获得真实的机制，具有以下近似比（$n$是节点的数目）：（1）用于$r$的$O(r^2\log n)$-维\vcp ;（2）任意真次闭图族上的$r$维\vcp的$O(r\log n)$（如果节点的两个邻居不属于同一播放器，则改进为$O(\log n)$）。这些是具有非平凡近似保证的\mvcp的第一个真实机制。
2013-09-10 cs.DS cs.GT
Social Distancing via Social Scheduling
受流行病期间{ \em社交距离}的需要的激励，我们考虑一种安排设施的访客的方法（例如，一般商店）。我们的算法从市民的输入和调度商店的离散时隙的基础上，他们的重要性访问的设施。自然，这一提法适用于若干类似的问题。我们认为{ \em individible}作业请求需要一个或多个插槽才能完成。我们的方法的突出特点是：它（a）通过确保在设施的给定时隙中的最大人口来确保社交距离，（b）旨在基于工作的重要性来对个人进行优先排序，（c）通过在其分配的时隙之后添加{ \em冷却期}来保持所报告的重要性的真实性，在此期间个人不能重新访问同一设施，（d）~保证公民的自愿参与，然而（e）~在计算上是易处理的。我们提出的机制是无先验的。我们发现，不可分割的多时隙需求的问题成为NP-完全的，并提供了一个多项式时间的机制，是真实的，个别合理的，近似最优的。从一家商店收集的数据实验表明，具有更重要（单一插槽）工作的游客被分配到更多的首选插槽，这是以更长的冷却期为代价的，并显着减少了社会拥堵。对于多槽作业，我们的机制产生合理的近似，同时减少了计算时间显着。
2021-10-22 cs.GT cs.MA
Truthful Allocation Mechanisms Without Payments: Characterization and Implications on Fairness
研究了在不进行货币转移的情况下分配一组不可分割物品的机制设计问题。尽管关于这个标准模型有大量的文献，但仍然不清楚真实的机制是什么样子的。我们专注于两个球员的情况下，添加剂的估值功能，我们的目的是双重的。首先，我们的主要结果提供了一个完整的表征的真实机制，分配所有的项目的球员。我们的表征揭示了一个有趣的结构，所有真实的机制，表明它们可以被分解为两个组成部分：一个选择部分，玩家选择他们最好的子集之间的预先指定的选择确定的机制，和交换部分，玩家提供的机会，交换某些子集，如果它是有利的。在剩下的文件中，我们应用我们的主要结果，并得出几个后果的公平性保证机制的设计。我们考虑各种公平的概念，（指示性地，最大化份额保证和羡慕自由到一个项目），并提供严格的界限，他们的近似性。我们的工作解决了这一议程中的一些悬而未决的问题，最后我们讨论了可能扩展到更多参与者的问题。
2017-05-30 cs.GT
Truthful and Fair Mechanisms for Matroid-Rank Valuations
研究了不可分商品在战略代理人之间的分配问题。我们专注于设置，其中货币转移是不可用的，每个代理的私人估值是一个子模函数与二进制边缘，即，智能体的估值是拟阵秩函数。在这种设置中，我们建立了一个显着的二分法之间的两个最好的研究公平的概念，在离散的公平分工，具体来说，嫉妒自由到一个好的（EF1）和最大最小份额（MMS）。首先，我们证明了Babaioff等人的Pareto有效机制。（2021）是在拟阵秩估值下寻找EF1分配的群体策略证明。群体防策略性保证强化了Babaioff et al.（2021）的结果，该结果在相同的背景下建立了真实性（分别针对每个代理人）。我们的结果也推广了Halpern等人的工作。（2020），从二进制加法赋值到拟阵秩的情况。接下来，我们建立了一个类似的积极的结果不能实现MMS，即使在个人层面上考虑真实性。具体来说，我们证明，拟阵秩估值，不存在一个真实的机制，是指数遗忘，帕累托有效，最大公平。为了建立我们的研究结果，我们开发了一个真实的机制，拟阵秩函数的表征。事实上，这种特征适用于更广泛的赋值类（特别是适用于二进制XOS函数），并且可能是独立的兴趣。
2021-09-13 cs.GT
Strategyproof Mechanisms For Group-Fair Facility Location Problems
针对实线上多群体设施选址，论文研究防策略且群体公平的机制，分析不同成本目标的近似比与下界，并提出满足IIF的紧近似机制。
2023-06-04 cs.GT
Valuation Compressions in VCG-Based Combinatorial Auctions
经典机制设计的重点一直是真实的直接揭示机制。在组合拍卖的背景下，使社会福利最大化的真实直接揭示机制是VCG机制。然而，对于许多估值空间，计算VCG机制的分配和支付是一个计算困难的问题。因此，我们研究的VCG机制的性能时，投标人被迫选择出价从子空间的估值空间，VCG的结果可以有效地计算。我们证明了改进的上限福利损失的限制添加剂出价和上限和下限限制非添加剂出价。这些界限表明，福利损失增加的表现力。我们所有的界限都适用于可以在多项式时间内计算的均衡概念以及学习结果。
2013-10-11 cs.GT
MAC Advice for Facility Location Mechanism Design
Tel Aviv University（特拉维夫大学）；New York University（纽约大学）；Google Research（谷歌研究院）
针对设施选址机制设计，研究MAC预测下利用鲁棒性改进策略性代理的机制，提出单设施及平衡k设施算法，并针对非平衡情况设计优于现有结果的随机机制。
2024-03-18 cs.AI 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
Strategic Facility Location with Limited Liars
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
研究在任意度量空间中，部分客户撒谎对设施选址均衡的影响，证明纳什均衡存在且质量接近最优，强均衡在直线度量下也存在且成本更优。
2026-04-18 cs.GT
Round-Robin Beyond Additive Agents: Existence and Fairness of Approximate Equilibria
在过去的二十年里，不可分割商品的公平分配引起了广泛的关注，产生了许多优雅的算法结果，并产生了具有挑战性的开放问题。在战略代理人的存在下，问题变得更加困难。理想情况下，人们会希望设计出真实的机制，以产生具有公平性保证的分配。然而，在没有货币转移的标准制定中，通常不可能有提供重要公平保证的真实机制。最近，Amanatidis等人。[2021]建议研究在均衡中产生公平分配的机制。具体而言，当代理商具有可加性估值函数时，简单的循环算法总是具有纯纳什均衡，并且相应的分配对于代理商的真实估值函数而言是无嫉妒的，直到一个好（EF 1）。根据这一议程，我们表明，这一突出的属性的循环机制远远超出了上述默认的加性假设。特别是，我们证明，对于具有可取消的估值函数的代理（一个自然类，包含，例如，加法和非加法函数），这个简单的机制总是有平衡，甚至它的近似平衡对应于近似EF 1分配相对于代理的真实价值函数。此外，我们表明，近似平衡的近似EF 1公平性令人惊讶地持有的重要类的次模估值函数，以及，即使确切的平衡不存在！
2023-01-31 cs.GT cs.MA
Obnoxious Facility Location Problems: Strategyproof Mechanisms Optimizing $L_p$-Aggregated Utilities and Costs
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
Settling the Distortion of Distributed Facility Location
我们研究了分布式设施选址问题，其中一组位置在实数线上的代理被划分为不相交的区域，目标是选择一个点来满足一定的标准，如优化目标函数或避免策略行为。我们的分布式设置中的机制分为两个步骤：对于每个地区，它选择一个代表该地区代理报告的位置的点，然后决定这些代表点之一作为最终输出。我们考虑两类机制：不受限制的机制，假设代理人直接提供他们的真实位置作为输入，和策略保护机制，处理战略代理人，旨在激励他们如实报告自己的立场。对于这两个类，我们展示了严格的界限上的最佳近似的几个最小化的社会目标，包括众所周知的社会成本（总距离的代理从选择点）和最大成本（所有代理从选择点之间的最大距离），以及其他公平启发的目标是量身定制的分布式设置。
2023-01-04 cs.GT
Truthful and Almost Envy-Free Mechanism of Allocating Indivisible Goods: the Power of Randomness
本文提出了一种随机机制，用于在保证公平性和效率的前提下分配不可分割物品，针对不同数量的代理人设计了不同的诚实机制，实现了EF1和帕累托最优。
2025-12-05 cs.GT
Constrained Distributed Heterogeneous Two-Facility Location Problems with Max-Variant Cost
School of Mathematical Sciences, Ocean University of China（中国海洋大学数学科学学院）；Laboratory of Marine Mathematics, Ocean University of China（中国海洋大学海洋数学实验室）；School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院）
研究在最大变体成本模型下，受限于候选位置且每个位置最多设一个设施，设计策略证明的分布式机制，以近似四种社会目标，并给出常数下界与上界。
2026-07-03 cs.GT
Fair and Truthful Mechanisms for Dichotomous Valuations
我们考虑的问题，分配一套不可分割的项目的球员与私人偏好在一个有效的和公平的方式。我们专注于具有二分边际的估值，其中任何项目的附加值为0或1，并旨在设计真实的分配机制（没有钱），最大限度地提高福利和公平。对于局中人具有二分边际的子模估值的情况，我们设计了这样一个确定性的真实分配机制。我们的分配机制的输出是洛伦兹支配，因此满足许多期望的公平性，如嫉妒免费的任何项目（EFX），最大化的纳什社会福利（NSW）。然后，我们表明，我们的机制与随机优先级是羡慕免费事前，而所有上述属性事后。此外，我们提出了几个不可能的结果排除了类似的结果，为更大的类XOS估值。为了衡量我们的积极结果的鲁棒性，我们还研究了$ε$ -二分法估值，其中任何项目对集合的附加值要么是非正的，要么在$[1, 1 + ε]$的范围内。我们在此设置中显示了几个不可能的结果，也是一个积极的结果：对于具有加性$ε$ -二分估值的球员，足够小的$ε$，我们设计了一个随机的真实机制，具有很强的事后保证。对于$ρ= \frac{1}{1 + ε}$，它产生的分配至少产生最大福利的$ρ$ -分数，并享受$ρ$ -各种公平属性的近似值，例如在一个项目（EF 1）上没有嫉妒，并至少给予每个参与者她的最大最小份额。
2020-12-24 cs.GT
Learning and Strongly Truthful Multi-Task Peer Prediction: A Variational Approach
University of Michigan（密歇根大学）；Harvard University（哈佛大学）
同伴预测机制通过将代理的报告与他们的同伴的报告进行比较，激励代理即使在没有验证的情况下也如实地报告他们的信号。在无细节的多任务环境中，智能体对多个独立同分布的任务进行响应，并且该机制不知道智能体信号的先验分布。我们的目标是提供一个$ε$ -强真实的机制，诚实的奖励代理“严格”比任何其他策略配置文件（与$ε$添加剂错误），并这样做，而需要尽可能少的任务。我们设计了一个家庭的机制与评分功能，将一对报告的分数。如果评分函数是“先验理想”，则该机制是强真实的，并且只要评分函数足够接近理想的，则$ε$ -强真实。这将上述机制设计问题简化为学习问题--具体地说，学习理想的评分函数。我们利用这种减少来获得以下三个结果。1)我们将展示如何获得良好的界限所需的不同类型的先验任务的数量。我们的减少适用于无数的连续信号空间设置。这是第一个针对多任务设置设计的连续信号的对等预测机制。2)我们将展示如何将一个代理的信号（给定其他代理的信号）的软预测器转换为一种机制。这允许实际使用机器学习算法，即使在许多代理提供噪声信息时也能给出良好的结果。3)对于有限信号空间，我们得到了任意随机相关先验的$ε$ -强真实机制，它是最大可能先验。相比之下，先前的工作只实现了较弱的真实性概念（知情真实性）或需要对先前的假设更强。
2020-09-30 cs.GT cs.LG
A characterization of 2-player mechanisms for scheduling
研究了不相关机器调度的机制设计问题，刻画了两个参与者的决策真实机制在定义域同时包含正值和负值时的特征.我们发现，类的真实机制是非常有限的：一个决定性的真实机制划分成组的任务，使每个组中的任务分配独立于其他组。在一个组的大小至少为2的任务分配的仿射极小和任务在单例组的任务独立的机制。这个特征是关于所有真实机制的，包括那些具有无界逼近比的机制。这种方法的一个直接结果是，即使对于两个任务，两个参与者的机制的近似比也是2。事实上，对于两个参与者，VCG是唯一的最佳近似2的算法。这个特征提供了一些支持，任何决定性的真实机制（对于3个或更多个玩家）将任务划分为组，其中一些由仿射极小化器分配，而其余的由阈值机制分配（其中任务在低于阈值时分配给玩家，该阈值仅取决于其他玩家的值）。我们还表明，在这里的阈值机制类是相同的添加剂机制类。
2008-07-22 cs.GT
Amplified Hardness of Approximation for VCG-Based Mechanisms
如果两个玩家的社会福利最大化问题不承认PTAS，我们证明，任何最大范围内的真实机制，运行在多项式时间不能达到一个近似因子优于1/2。此外，对于同一问题的k人版本，在相同的两人难度假设下，近似的难度提高到1/k。(We注意，1/k可通过平凡的确定性范围内最大值机制来实现。这个硬度的结果不仅包括确定性的最大范围内的机制，但也普遍真实的随机最大范围内的算法，以及一类严格的更强大的真实的期望随机机制最近介绍了Dobzinski和Dughmi。我们的结果适用于任何一类的赋值函数，满足一些极小闭包性质。这些性质都满足所有研究得很好的APX-硬社会福利最大化问题的估值函数，如覆盖，次模，次加估值。我们还证明了普遍真实的最大范围内的机制更强的结果。也就是说，即使对于允许FPTAS的预算加法估值类，也没有这样的机制可以在多项式时间内实现优于1/k的近似因子。
2009-12-18 cs.GT
Facility Location Games for Multi-Location Agents with Satisfaction
本文研究了多地点代理的设施选址游戏，设计了群体策略证明机制以最大化满足度总和或最小值，同时保证代理真实报告位置。
2025-12-28 cs.GT
Mechanism Design without Money for Fair Allocations
在资源分配的范围内对公平问题进行了很好的研究。研究人员提出了各种公平概念，如无嫉妒（EF）及其放松，比例和最大最小份额（MMS）。有大量的文献对这些概念的存在和计算方面。在计算公平分配时，任何算法都假设代理人真实地报告了他们对资源的估值。而在现实世界中的基于网络的应用程序的公平分工，代理人参与的战略，并可能操纵个人效用收益。在本文中，我们研究了无货币转移的防策略机制，它满足各种公平性标准。我们知道，对于加法估值，为EF、MMS和比例设计真实的机制是不可能的。在这里，我们表明，不可能有一个真实的机制EFX和现有的算法EF1是可操纵的。然后，我们研究专一代理的特殊情况。对于这种情况，我们提供了一个串行独裁机制，该机制是防策略的，并且满足除EF之外的所有公平性标准。
2021-12-14 cs.GT
From Optimal Transport to Efficient Mechanisms for the $m$-Capacitated Facilities Location Problem with Bayesian Agent
本文针对直线上的m-容量设施选址问题提出扩展排序机制，通过Wasserstein空间中的范数最小化建立联系，刻画其极限贝叶斯近似比，并给出最优ERM及数值验证。
2024-06-15 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
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
Constrained Distributed Heterogeneous Two-Facility Location Problems with Max-Variant Cost
本文研究受约束的分布式异构双设施选址问题，提出确定性防策略分布式机制，在四种社会目标下实现了常数级的扭曲上下界。
2025-08-11 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
Procurement Auctions with Predictions: Improved Frugality for Facility Location
本文提出了一种改进的设施选址拍卖机制，通过引入预测增强框架，提高了frugality比率并增强了鲁棒性。
2025-12-10 cs.GT
