Truthful Online Scheduling with Commitments
我们研究在线机制抢占调度的最后期限，目标是最大化的总价值完成的工作。这个问题是最后期限感知云调度的基础，但即使对于没有激励约束的算法问题，也有很强的下限。然而，这些下限可以在最后期限松弛的自然假设下规避，即，作业大小与其执行时间窗口之间的比率存在一个有保证的下限$s > 1$。在给定松弛度$s > 1$的情况下，我们构造了一个具有恒定竞争比的真实调度机制.此外，我们表明，如果$s$是足够大的，那么我们可以构建一个机制，也满足承诺属性：它可以确定是否一个工作将完成，如果是这样，以及在每个工作的最后期限之前所需的付款。这是值得注意的，因为在实践中，具有严格截止日期的用户可能发现仅仅在非常接近他们的截止日期时他们的工作被拒绝是不可接受的。
2015-07-02 cs.DS cs.GT
Truthful Online Scheduling of Cloud Workloads under Uncertainty
云计算客户经常在\emph{approximately}定期计划上提交重复作业和计算管道，到达和运行时间会出现差异。这种模式是机器学习中的典型训练任务，允许客户部分预测未来的工作要求。我们开发了一个云计算平台模型，该平台以在线方式接收工作说明书（SoW）。工作说明书描述了未来的工作，其到达时间和持续时间是概率性的，其效用提交代理下降的完成时间。到达和持续时间分布，以及效用函数，被认为是私人的客户信息，并由战略代理报告给一个调度器，优化社会福利。我们设计了定价、调度和淘汰机制，以激励真实报告工作说明书。一个重要的挑战是，尽管该平台有可能饱和，但仍要保持激励措施。我们引入了一个框架，以减少不确定性下的调度问题，放松没有不确定性。使用这个框架，我们解决了对抗性和随机提交的工作报表，并获得对数和常数的竞争机制，分别。
2022-03-02 cs.DS cs.GT
Bayesian Truthful Mechanisms for Job Scheduling from Bi-criterion Approximation Algorithms
我们提供了多项式时间近似最优贝叶斯机制的最大完工时间最小化无关的机器，以及最大-最小公平分配不可分割的货物，分别与近似因子$2$和$\min\{m-k+1, \tilde{O}(\sqrt{k})\}$，匹配的近似比最知名的多项式时间\emph{algorithms}（最大-最小公平性，后一个要求是真实的货物数量的某些比率$m$的人$k$）。我们的机制是通过建立一个多项式时间近似敏感的减少，从设计近似最佳的{ \em机制}为一些任意的目标${\cal O}$的问题，设计双准则近似{ \em算法}为同一目标${\cal O}$加上一个线性分配成本项。我们的减少本身是通过扩展著名的“分离和优化的等价性”[GLSS 81，KP 80]来实现的，以适应双准则近似。此外，应用减少到特定的问题的最大完工时间和最大-最小公平性，我们开发多项式时间的双准则近似算法的最大完工时间最小化成本和最大-最小公平性的成本，适应的算法[ST 93]，[BD 05]和[AS 07]的双准则近似的类型，是所需的减少。
2014-05-23 cs.GT
Universally Truthful Secondary Spectrum Auctions
我们提出了一种机制设计方法，用于实现无线网络中的本地频谱重新分配的算法。例如，在单跳请求调度中，二级用户被建模为理性代理，当为成功传输分配信道时，这些代理具有私人效用。我们提出了一个相当简单的算法技术，允许把现有的和未来的近似算法和proximistics到真实的机制，为各种各样的网络问题。与以前的工作相比，我们的方法适用于文献中几乎所有已知的干扰模型，包括基于SINR的干扰物理模型。它允许解决单跳和多跳调度，路由，甚至更一般的分配和分配问题。我们的机制是随机的，并代表了第一个普遍真实的机制，这些问题与严格的最坏情况下的解决方案的质量保证。通过这种方式，我们的机制可以用来获得保证的解决方案的质量，即使与风险规避或风险寻求投标人，现有的方法失败。
2013-05-10 cs.GT
Truthful allocation in graphs and hypergraphs
我们研究图中分配问题的真实机制，无论是最小化（即，调度）和最大化（即，拍卖）设置。最小化问题是研究得很好的不相关机器调度问题的一个特例，其中每个给定的任务在图的情况下只能由两个预先指定的机器执行，或者在超图的情况下只能由给定的机器子集执行。这对应于一个多重图，其节点是机器，其超边是任务。这类问题属于多维机制设计，有没有已知的一般机制以外的VCG及其推广仿射极小。我们提出了一类新的机制，是真实的，并有显着更好的性能比仿射极小在许多设置。具体来说，我们提供了一般的多重图，以及特殊类的图形，如明星，树，平面图，$k$退化图，和图形的一个给定的树宽的真实机制的上限和下限。我们还考虑了最小化或最大化的$L^p$ -规范的球员的价值观，概括的最大完工时间最小化，对应于$p=\infty$的目标，并将结果扩展到任何$p>0$。
2021-06-07 cs.GT
Efficiency of non-truthful auctions under auto-bidding
自动出价现在被广泛采用作为广告商和互联网广告之间的接口，因为它允许广告商指定高层次的目标，如最大化价值的限制。以前的研究主要集中在真实的拍卖（如SPA），因为统一出价在这种拍卖中是最优的，这使得它易于管理的原因，均衡。一个诱人的问题是，人们是否可以通过离开真实拍卖的领域来获得更有效的结果。这是第一篇研究无优先级自动投标环境下的非真实拍卖的论文。我们的第一个结果是，非真实性提供没有好处时，考虑确定性拍卖。任何确定性机制都有一个至少为$2$的无政府代价（PoA），即使对于$2$投标者也是如此;这与确定性真实机制所能实现的相匹配。特别地，我们证明了第一价格拍卖的PoA恰好为$2$。对于我们的第二个结果，我们构建了一个随机的非真实拍卖，实现了$2$投标人的PoA为$1.8$。这是针对此问题的最著名的PoA。以前最著名的PoA为这个问题是$1.9$，并实现了一个真实的机制。此外，我们证明了在这种情况下的非真实性的好处表明，这个随机拍卖的真实版本也有一个PoA的$1.9$。最后，我们表明，没有拍卖（即使是随机的，不真实的）可以提高PoA界的$2$的广告客户的数量增长到无穷大。
2022-07-08 cs.GT
A Truthful Mechanism for Offline Ad Slot Scheduling
我们认为“离线广告位调度”的问题，广告客户必须安排在一段时间内的“赞助搜索”插槽。广告客户指定预算约束，以及每次点击的最大成本，并且不能被分配给特定搜索的一个以上的插槽。我们给出了一个真实的机制下的实用模型，投标人试图最大限度地提高他们的点击，受到他们的个人约束。此外，我们表明，收入最大化的机制是不真实的，但有一个纳什均衡的结果是相同的，我们的机制。据我们所知，这是第一次对赞助搜索进行处理，直接将多个插槽和预算限制纳入激励分析。我们的机制采用了下降价格拍卖，保持一定的机器调度问题的解决方案，其工作长度取决于价格，因此是可变的拍卖。当能够负担该价格的一组出价者恰好打包成一个广告位块时，价格停止，此时该机制分配该块并在剩余的广告位上继续。为了证明我们的收入最大化机制的均衡结果，我们首先表明，一个贪心算法足以解决收入最大化的线性规划，然后，我们使用这种洞察力来证明，在我们的机制的同一块中分配的投标人没有激励偏离投标该块的固定价格。
2008-01-18 cs.DS cs.GT
Lower Bound for Envy-Free and Truthful Makespan Approximation on Related Machines
我们研究了在机器是策略代理的情况下，以最小化完工时间为目标的相关机器上的工件排序问题。在该问题中，每个作业$j$具有长度$l_{j}$，并且每个机器$i$具有私有速度$t_{i}$。作业$j$在计算机$i$上的运行时间为$t_{i}l_{j}$。我们寻求一种机制，获得机器的速度出价，然后将工作和报酬分配给机器，这样机器就有动力报告真实的速度，分配和报酬也是免费的。我们表明，1。一个确定性的、无嫉妒的、真实的、个体理性的和匿名的机制不能严格地比$2-1/m$更好地近似最大完工时间，其中$m$是机器的数量。这一结果与以前的工作相比，给出了一个确定性的PTAS的嫉妒免费的匿名分配和一个独特的确定性的PTAS的真实的匿名机制。2.对于两台不同速度的机器，任何无嫉妒、真实、个体理性和匿名机制的唯一确定性可扩展分配是将所有作业分配给最快的机器。这种分配与VCG机制的分配相同，产生2-近似最小完工时间。3.没有任何支付可以使任何先前公布的单调和局部有效的分配，产生比$m$更好的结果-$\qcmax$ \cite{aas, at,ck10, dddr, kovacs}的近似值是真实的，没有嫉妒，个人理性的，和匿名的机制。
2011-07-14 cs.GT
Truthfulness with Value-Maximizing Bidders
在数字广告拍卖等市场中，投标人希望最大化价值而不是回报。这与拍卖理论中通常假设的效用函数不同，并导致不同的策略和结果。我们把最大化价值的投标人称为价值投标人。虽然简单的单物品拍卖格式是真实的，但标准的多物品拍卖格式允许操纵。这是直截了当地表明，不可能有一个真实的和收入最大化的确定性拍卖机制与价值投标人和一般估价。近似已经被用来作为一种手段，以实现真实性，我们研究的近似比，我们可以从真实的近似机制。我们发现，近似比，可以实现与确定性和真实的近似机制与$n$投标人和$m$项目不能高于1/n的一般估值。对于随机逼近机制，存在一个比率为O（sqrt（m））的框架。我们为估值受限的环境提供更好的比率。
2016-07-13 cs.GT
A Note on the Power of Truthful Approximation Mechanisms
我们研究的权力多项式时间的真实机制相比，多项式时间（非真实）算法。我们发现，有一个设置中，确定性多项式时间的真实机制不能保证有界的近似比，但存在一个不真实的FPTAS。我们还表明，在相同的设置有一个普遍真实的机制，提供了一个近似比为2。这表明，真实性的成本是无限的。证明几乎是标准的领域，并遵循已知的结果。
2009-08-24 cs.GT
The Anarchy of Scheduling Without Money
考虑了在不允许付款的情况下，以最小化最大完工时间为目标的$n$策略无关机器上的排序问题。我们采用在[Koutsoupias，Theory Comput.在这个意义上，机器受到她的声明的约束，如果她被分配了一个特定的任务，那么她将不得不执行它至少等于她报告的时间，即使她的私人，真正的处理能力实际上更快。我们提供了一个（非真实的）随机算法，其纯无政府状态的价格是任意接近$1$的情况下，一个单一的任务和接近$n$，如果它是独立地应用到调度许多任务。以前的工作考虑了真实性的约束，并证明了$(n+1)/2$对一个任务的紧逼近比，它推广到$n(n+1)/2$对许多任务。此外，我们重新审视的真实性的情况下，降低了许多任务的近似比为$n$，渐近匹配的最佳已知的下限。这是通过迂回到放松，分数版本的问题，我们也能够提供一个最佳的近似比$1$。最后，我们提到，我们所有的算法实现最佳比率的$1$的社会福利的目标。
2018-12-04 cs.GT
Optimal Auctions with Correlated Bidders are Easy
我们考虑的问题，设计一个收入最大化的拍卖为一个单一的项目时，投标人的价值是从相关分布。我们观察到，存在一个算法，找到最佳的随机化机制，运行在时间多项式的支持的大小。我们利用这一结果表明，在由Ronen和Saberi [FOCS'02]引入的预言机模型中，存在多项式时间的真实期望机制，该机制提供了最佳真实期望机制可实现的收入的$(\frac 3 2+ε)$近似，以及多项式时间的确定性真实机制，该机制保证了最佳确定性真实机制可实现的收入的$\frac 5 3$近似。我们表明，$\frac 5 3$近似机制提供了相同的近似比也相对于最佳的真实预期机制。这表明预期真实性和确定性机制之间的性能差距相对较小。在途中，我们解决了Mehta和Vazirani [EC'04]的一个悬而未决的问题。最后，我们将我们的一些结果扩展到多项目的情况下，并展示如何计算更复杂的估值投标人的最佳真实预期机制。
2010-11-10 cs.GT
A unified approach to truthful scheduling on related machines
我们提出了一个统一的框架，设计确定性单调多项式时间近似计划（PTAS的）的一类调度问题的一致相关的机器。这个类包括（除其他外）最小化最大完工时间，最大化最小负载，最小化机器负载向量的l_p范数。在此之前，这种结果只为完工时间目标所知。单调算法具有的属性，在一台机器的速度的增加不能减少分配给它的工作量。我们的新方法的关键思想是表明，对于目标函数，是足够良好的机器负载的功能，它是可能的计算在多项式时间一个高度结构化的近最优的时间表。单调近似方案在算法机制设计的新兴领域中具有重要作用。在这些调度问题的博弈论设置有一个社会目标，这是我们研究的目标函数之一。每台机器都由一个自私的单参数代理控制，它的私人信息是它处理一个单位大小的作业的成本，这也是它的机器速度的倒数。每个代理都希望最大化自己的利润，定义为它从机制中获得的报酬减去处理分配给它的所有作业的成本，并根据其私人信息进行投标。对于每一个问题，我们都证明了我们可以有效地计算保证真实性的支付。因此，存在一个占主导地位的策略，代理报告他们的真实速度，我们显示了存在一个真实的机制，可以在多项式时间，其中的社会目标是近似在一个因素1+ 1/2，每个1/2>0。
2012-07-15 cs.DS cs.GT
STAR-GS: Truthful and Visibility-Aware Resource Scheduling for Ground Station as a Service
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校）；Kennesaw State University（肯尼索州立大学）
针对GSaaS资源调度的NP难问题，本文提出STAR-GS机制，结合拍卖理论与可调度性分析，在仿真中其收益、性能及扩展性均优于基线。
2026-08-25 cs.ET cs.GT cs.NI
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 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
Setting Lower Bounds on Truthfulness
我们提出并讨论了一般技术证明真实机制的不可逼近性结果。我们利用这些技术来证明几个非功利的多参数问题的逼近下界。特别是，我们展示了我们的技术的实力，表现出一个下界的$2-\frac{1}{m}$的调度问题与不相关的机器（制定为一个机制设计问题的开创性文件中的Nisan和Ronen的机械机制设计）。我们的下限适用于真实的随机机制（不考虑这些机制的运行时间的任何计算假设）。此外，它甚至适用于随机机制的较弱的真实性概念-即，期待中的真实对于两台机器的情况（存在非真实的FPTAS），该下限几乎匹配已知的$\frac{7}{4}$（随机化）真实上限。在多参数设置中，真实随机机制的下限以前是未知的。我们展示了我们的技术在网络中的工作量最小化问题的应用。我们证明了我们的下界这个问题的域间路由设置Feigenbaum，Papadimitriou，萨米和申克。最后，我们讨论了几个非功利主义的“公平”的概念（最大最小公平，最小最大公平，嫉妒最小化）。我们展示了如何我们的技术可以用来证明这些概念的下限。
2017-02-14 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
A Dominant Strategy Truthful, Deterministic Multi-Armed Bandit Mechanism with Logarithmic Regret
随机多臂强盗（MAB）机制被广泛应用于赞助搜索拍卖、众包、在线采购等领域。现有文献中提出的具有确定性支付规则的随机MAB机制必然会遇到$Ω(T^{2/3})$的问题，其中$T$是时间步的数目。这是因为现有的机制考虑了最坏的情况，其中代理的随机奖励的平均值被取决于$T$的非常小的量分开。我们做，并利用关键的观察，在大多数情况下，代理人的奖励之间的分离很少是一个功能的$T$。此外，在武器的奖励任意接近的情况下，这种次优武器所带来的遗憾是最小的。我们的想法是允许中心指示分辨率，$Δ$，必须用它来区分代理。这立即导致我们引入$Δ$ -后悔的概念。使用赞助搜索拍卖作为一个具体的例子（同样的想法适用于其他应用程序，以及），我们提出了一个主导战略激励兼容（DSIC）和个别理性（IR），确定性MAB机制，从上置信限（UCB）家庭的MAB算法的思想的基础上。值得注意的是，所提出的机制$Δ$ -UCB实现了一个$Δ$ -遗憾的$O(\log T)$的情况下，赞助搜索拍卖。我们首先建立单插槽赞助搜索拍卖的结果，然后非平凡的扩展结果的情况下，多个插槽被分配。
2020-05-29 cs.GT
On Existence of Truthful Fair Cake Cutting Mechanisms
我们研究了可分异构资源的公平分配问题（蛋糕切割问题），每个代理人可以操纵他/她的私人价值，以获得更好的分配。一个（直接披露）机制，以代理人的报告估值作为输入和输出的分配，满足给定的公平性要求。一个自然的和基本的开放问题，首先由[Chen et al.，2010年]，随后由[Procaccia，2013年] [Aziz和Ye，2014年] [Branzei和Miltersen，2015年] [Menon和Larson，2017年] [Bei等人，2017] [Bei等人，2020]等，是否存在一个确定性的、真实的、不嫉妒的（甚至是比例的）切蛋糕机制。在本文中，我们解决了这个开放的问题，证明不存在一个确定的，真实的和比例的蛋糕切割机制，即使在特殊情况下，所有以下成立：1）只有两个代理人; 2）代理人的估值是分段常数; 3）代理人是饥饿的。不可能的结果延伸到允许机制留下一部分蛋糕未分配的情况。我们还提出了一个真实的和嫉妒的机制时，每个代理人的估值是分段常数和单调。然而，如果我们需要帕累托最优，我们表明，真实的是不相容的近似比例下的任何积极的近似比。为了规避这种不可能的结果，由我切你选协议所拥有的真实性的动机，我们提出了一个较弱的真实性的概念：比例风险厌恶的真实性。我们发现，一些著名的算法不具有这种真实的属性。我们提出了一个机制，是成比例的风险厌恶的真实和嫉妒，和一个机制，是成比例的风险厌…
2023-03-29 cs.GT
Truthful Interval Covering
本文提出无货币机制设计中的真实区间覆盖问题，研究智能体可能虚报区间信息时如何设计真实机制，并在等长区间设定下给出确定性机制的紧近似界及更优的随机真实机制。
2024-01-18 cs.GT
Truthful Multi-Parameter Auctions with Online Supply: an Impossible Combination
我们研究一个基本的拍卖设计问题与在线供应。有两个单位需求投标人和两种类型的项目。第一种物品类型肯定会先到达，第二种物品类型可能会也可能不会到达。拍卖师必须在每件物品到达后立即决定物品的分配，但可以在知道有多少物品到达后计算付款。对于这个问题，我们表明，没有确定性的真实和个人理性的机制，即使无限的计算资源，得到任何有限的近似因子的最佳社会福利。
2017-07-14 cs.GT
Gaps and Augmentations in Bayesian Scheduling
本研究探讨贝叶斯调度中先验信息、随机化与资源增强对真机制近似比的影响，证明随机化BIC机制存在4/3下界及8/7完整性间隙，并给出MinWork机制在特定条件下O(m/ε)采样层实现1+ε近似的资源增强结果。
2026-09-29 cs.GT
Inapproximability of Truthful Mechanisms via Generalizations of the VC Dimension
计算机机制设计（AMD）研究计算效率、真实性和最优性之间的微妙相互作用。我们专注于AMD的典型问题：组合拍卖。我们提出了一个新的推广的VC维多值集合的功能，其中包括经典的VC维，Natarajan维，斯蒂尔维。我们提出了一个相应的推广的绍尔-谢拉引理，并利用这个VC机器建立确定性的真实机制的不可逼近的结果。我们的研究结果基本上统一了所有的不可逼近的结果，确定性的真实机制组合拍卖的日期，并建立新的分离之间的差距真实和不真实的算法。
2015-04-04 cs.CC cs.DM cs.GT
Prior-Independent Mechanisms for Scheduling
研究了在工件数量随机的假设下，具有不相关自私机器的最小完工时间问题。我们设计了简单的真实机制，在各种分布的假设下，提供恒定和亚对数近似预期的完工时间。我们的机制是先验独立的，因为它们不依赖于工作规模分布的知识。先前已经研究了收入最大化目标的先验独立近似机制[Dhangwatnotai，Roughgarden和Yan'10，Devanur，Hartline，Karlin和Nguyen'11，Roughgarden，Talgam-Cohen和Yan'12]。与我们的结果相反，在无先验设置中，没有真实的匿名确定性机制的完工时间目标可以提供一个次线性近似[Ashlagi，Dobzinski和Lavi'09]。
2013-05-02 cs.DS cs.GT
The Computational Complexity of Truthfulness in Combinatorial Auctions
拍卖机制设计的一个基本问题是真实性和计算易处理性之间是否存在内在的冲突：特别是，多项式时间的组合拍卖真实机制在近似比方面是否比非真实机制弱。这个问题是最近回答普遍真实的组合拍卖机制\cite{D11}，甚至为真实的预期机制\cite{DughmiV11}。然而，这两个结果都是基于信息理论的参数值预言给出的估值，并留下了简洁描述类估值多项式时间真实机制的可能性。本文是第一个证明{ \em计算硬度}结果的真实机制的组合拍卖与简洁描述的估值。我们证明，有一类简洁地表示子模块的估值，没有确定性的真实机制提供了一个$m^{1/2-ε}$ -近似常数$ε>0$，除非$NP=RP$（$m$表示的项目数）。此外，我们证明了，即使是真实的预期机制不能近似组合拍卖与某些简洁描述的子模块估值优于$n^γ$内，其中$n$是投标人和$γ>0$一些绝对常数的数量，除非$NP \subseteq P/poly$。此外，我们证明了两个相关问题的计算硬度的结果。
2012-02-13 cs.GT
Truth and Regret in Online Scheduling
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Microsoft Research（微软研究院）；Cornell University（康奈尔大学）
我们考虑一个调度问题，云服务提供商有多个单位的资源随着时间的推移。自私的客户端提交作业，每个作业都有到达时间、截止日期、长度和价值。服务提供商的目标是实现一个真实的在线机制调度作业，以最大限度地提高社会福利的时间表。最近的工作表明，在随机假设下，就业到达，有一个单参数家庭的机制，实现接近最优的社会福利。我们表明，任何这样的家庭接近最优的在线机制，存在一个在线机制，在最坏的情况下，执行以及最好的给定的机制。我们的机制是真实的，只要在给定的家庭中的机制是真实的和及时的，并实现最佳（在恒定因素）的遗憾。我们模拟的问题，对一个家庭的在线调度机制的学习专家的意见。一个主要的挑战是，我们所做的任何调度决策不仅会影响当前步骤的收益，还会影响未来步骤的资源可用性和收益。此外，从一个算法（a.k.a.专家）到另一个算法是具有挑战性的，因为它需要与后者算法的状态同步，也因为它影响算法的激励结构。我们进一步展示了如何适应我们的算法，以非千里眼设置工作长度是未知的，直到工作运行完成。再一次，在这种情况下，我们获得了真实性以及渐进最优的遗憾（在多对数因子内）。
2017-03-01 cs.AI cs.DS 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
Efficiency of Non-Truthful Auctions in Auto-bidding with Budget Constraints
该研究针对带ROS和预算约束的自动出价场景，分析非真实拍卖的效率，证明FPA是最优确定性机制，还提出两种随机机制突破确定性下界，并揭示统一出价对两类机制效率的相反影响。
2024-04-18 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
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
The Pareto Frontier of Inefficiency in Mechanism Design
在不相关机器调度的原型问题中，研究了机制设计中无政府代价（PoA）和稳定价格（PoS）之间的权衡问题。我们给出了关于上述度量的可行机制空间的界限，并观察到两个基本机制，即第一价格（FP）和第二价格（SP），位于该边界的两个相反的极值上。此外，对于自然类的匿名任务无关的机制，我们完全描述了PoA/PoS帕累托边界，我们设计了一类最佳机制$\mathcal{SP}_α$，正好位于这个边界。特别地，这些机制相对于跨越边界的参数$α\geq 1$在第一价格（$\mathcal{SP}_1$）和第二价格（$\mathcal{SP}_\infty$）机制之间平滑地变化。在这些结果的途中，我们还提供了一个明确的答案，一个重要的问题有关的调度问题，即非真实的机制是否可以提供更好的最大完工时间保证在平衡，相比真实的。通过证明所有调度机制的无政府状态的代价至少是$n$，其中$n$是机器的数量，我们否定地回答了这个问题。
2021-02-24 cs.GT
Low-Risk Mechanisms for the Kidney Exchange Game
在本文中，我们考虑两两交换肾脏的对策。这种博弈自然出现在一些服务提供者从网络上的成对分配中受益的情况下，例如医院之间的肾脏交换。Ashlagi等人提出了一种解决该问题的$2$近似随机真实机制。这是在多个玩家的情况下最著名的结果。然而，我们注意到，在该机制中代理的效用的方差可能与$Ω(n^2)$一样大，这在实际应用中是不期望的。在本文中，我们解决了这个问题，通过提供一个$2$近似随机真实机制，其中每个代理的效用方差最多为$2+ε$。有趣的是，我们可以应用我们的技术来设计一个确定性机制，这样，如果代理偏离该机制，她不会获得超过$2\lceil \log_2 m\rceil$。我们称这种机制为几乎真实的机制。事实上，在实际情况下，一个几乎真实的机制可能意味着一个真实的机制。我们相信，我们的方法可以用来设计低风险或几乎真实的其他问题的机制。
2015-07-20 cs.GT
Maximization of Relative Social Welfare on Truthful Cardinal Voting Schemes
研究了具有基数偏好的真实单一获胜者投票方案与经典范围投票方案的相对社会福利最大化问题。区间投票机制是一种简单直接的机制，它确定性地最大化社会福利。然而，该方案被认为是不真实的，我们研究了真实的机制，最大限度地提高其预期的社会福利的比例，由范围投票方案实现的社会福利。本文提出了一种实现$Ω(m^{-2/3})$比率的方案。证明了这个界是渐近紧的，并且不可能找到更好的投票方案。
2019-04-01 cs.CY cs.GT
On the Power of Randomization in Algorithmic Mechanism Design
在许多情况下，真实机制的力量受到严格的限制。在本文中，我们使用随机化来克服这个问题。特别是，我们构建了一个FPTAS多单位拍卖，是真实的期望，而有证据表明，没有多项式时间的真实确定性机制提供了一个近似比优于2。我们还首次表明，真实的期望多项式时间机制是\emph{provably}强于多项式时间普遍真实的机制。具体来说，我们表明，有一个设置，其中：（1）有一个非多项式时间的真实机制，总是输出最优解，（2）没有普遍真实的随机机制可以提供一个近似比优于2的多项式时间，但（3）FPTAS是真实的期望存在。
2009-08-24 cs.DS cs.GT
Chore Cutting: Envy and Truth
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
研究了可分不良资源的公平分配问题，其中策略代理人可以操纵他们的私人信息以获得更好的分配。在一定的约束条件下，我们特别感兴趣的是，在分段常数估值上是否存在真实的无嫉妒机制。我们证明，没有确定性的真实的嫉妒自由机制可以存在于连接件的情况下，同样的不可能的结果发生饥饿的代理。我们还表明，没有确定性的，真实的独裁机制可以满足嫉妒的标准，同样的结果仍然适用于非浪费的约束，而不是独裁。我们进一步解决几个相关的问题和方向。
2023-01-23 cs.AI 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
Size versus truthfulness in the House Allocation problem
我们研究房屋分配问题（也称为分配问题），即，在一组代理之间分配一组对象的问题，其中每个代理对对象的子集具有顺序偏好（可能涉及关系）。我们专注于真实的机制，没有货币转移，找到大型帕累托最优匹配。这是直接表明，没有确定性的真实机制可以近似的最大基数帕累托最优匹配比优于2。因此，我们考虑随机机制。我们给出了一个自然的和明确的扩展经典的随机序列独裁机制（RSDM），专门为房子分配问题的偏好列表可以包括领带。因此，我们获得了一个普遍真实的随机机制，找到一个帕累托最优匹配，并表明它达到了近似比$\frac{e}{e-1}$。即使当代理有优先级（权重）时，相同的界限也成立，我们的目标是找到最大权重（而不是最大基数）帕累托最优匹配。另一方面，我们给出了$\frac{18}{13}$的下界的近似比的任何普遍真实的帕累托最优机制设置严格的偏好。在这种情况下，该机制必须另外是非专横的一个额外的技术假设，我们表明，利用Bade的结果，一个改进的下限$\frac{e}{e-1}$持有。这个下限是紧的，因为严格偏好列表的RSDM是非专横的。此外，我们解释我们的问题，在经典的秘书问题，并证明我们的机制提供了最好的随机策略的管理员面试的申请人。
2019-05-09 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
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
Truthful Mechanisms with Implicit Payment Computation
人们普遍认为，计算诱导真实出价所需的支付额比简单地计算分配额要困难得多。我们发现，事实恰恰相反：创建一个随机的真实机制基本上是一样容易的一个单一的调用单调分配规则。我们的主要结果是一个一般的程序，采取单调分配规则的单参数域，并将其转换（通过黑盒还原）到一个随机化的机制，是真实的期望和每个实现单独的理性。该机制实现了与原始分配规则相同的结果，概率任意接近1，并且只需要评估该分配规则一次。我们还提供了一个扩展的结果，多参数域和循环单调分配规则，温和的星凸性和非负性假设的类型空间和分配规则，分别。因为我们的简化是简单的，通用的，和一般的，它有许多应用程序的机制设计的问题，重新评估的分配规则是繁重的或信息不可能的。将我们的结果应用于多臂强盗问题，我们得到了真实的随机机制，其遗憾匹配的信息理论下限对数因子，即使以前的工作表明，这是不可能的真实的确定性机制。我们还提出了离线机制设计的应用程序，表明随机化可以规避确定性支付计算的通信复杂性下限，它也可以用来创建真实的最短路径拍卖近似的福利VCG分配任意好，同时具有相同的运行时间复杂度的Dijkstra算法。
2015-11-15 cs.DS cs.GT
A Double Auction for Charging Scheduling among Vehicles Using DAG-Blockchains
本文针对充电站资源受限场景，提出基于DAG区块链和双边拍卖的电动汽车充电调度系统，并设计TMC和EMC两种算法，以兼顾真实性、安全性与系统效率。
2023-06-01 cs.GT cs.NI
Strategyproof Scheduling with Predictions
\citet{NR99}在其开创性的论文中研究了在不相关的机器上调度作业以最小化完工时间为目标的防策略机制的设计问题。他们提供了一种防策略机制，实现了一个$n$ -近似，他们大胆推测，这是任何确定性防策略调度机制可实现的最佳近似。经过二十多年的努力，$n$仍然是最知名的近似和最近的工作\citet{CKK21}已经能够证明$Ω(\sqrt{n})$近似下界的所有确定性strategyproof机制。然而，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于使用最坏情况分析评估这些机制的性能。为了克服这种过于悲观，而且往往没有信息的最坏情况下的界限，最近的一系列工作都集中在“学习增强框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改进的近似，当这些预测准确时（一致性），同时即使预测是任意错误的（鲁棒性），也能实现接近最佳的最坏情况近似。本文利用学习增强框架研究了经典的策略调度问题~ \citet{NR99}，给出了一个确定性的多项式时间策略证明机制，该机制是$6$ -一致的，并且具有$2n$ -鲁棒性.因此，我们实现了“两全其美”：一个$O(1)$的一致性和$O(n)$的鲁棒性，渐近匹配最知名的近似。然后，我们扩展这一结果，以提供更一般的最坏情况下的近似保证作为预测误差的函数。最后，我们补充我们的积极结果表明，任何$1$一致的确定性strategyproof机制具有无限的鲁棒性。
2022-09-08 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
Auction Design with ROI-Constrained Bidders: Truthfulness and Revenue Maximization
Qiannan Normal University for Nationalities（黔南民族师范学院）；Guizhou University（贵州大学）；Griffith University（格里菲斯大学）
针对ROI约束投标者，刻画真实拍卖特征，提出σ-增量机制渐近最优并保证收益比例，单投标者情形下以凸定价函数实现最优。
2026-10-08 cs.GT econ.TH
Average-case Approximation Ratio of Scheduling without Payments
除了继承经济学和博弈论的原理和方法外，数学机制设计的研究通常采用理论计算机科学的最坏情况分析和近似方案。例如，近似比，这是一个规范的措施，评估如何以及激励兼容的机制近似优化的目标，定义在最坏的情况下的意义。它将最优机制的性能与真实机制的性能进行比较，对于所有可能的输入。在本文中，我们采取平均情况分析的方法，并解决了一个主要的激励问题，在机械机制设计-调度问题[Nisan和Ronen 1999]。[Koutsoupias 2014]研究了该问题的一个版本，其中包括验证组件。结果表明，该问题有一个严格的逼近比界为（n+1）/2的单任务设置，其中n是机器的数量。然而，我们表明，当机器执行任务的成本遵循任何独立和相同的分布时，[Koutsoupias 2014]中给出的机制的平均情况近似比的上限是一个常数。这个正结果渐近地将平均情况比率与最坏情况比率分开，并且表明该问题的最优机制实际上平均工作良好，尽管在最坏情况下该机制的期望成本是最优成本的Theta（n）倍。
2017-12-13 cs.GT
Truthful-in-Expectation Mechanisms for MMS Approximation
The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）；Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）
本文研究了在战略代理具有加性估值的情况下，如何公平分配不可分割物品。提出了一种期望 truthful 机制，保证每个代理获得其最大化最小份额的较大比例。
2026-08-13 cs.GT
Getting More by Knowing Less: Bayesian Incentive Compatible Mechanisms for Fair Division
针对公平分配中DSIC机制真实性与公平性不兼容的问题，提出满足中立性先验下BIC机制可实现DSIC无法达成的公平性，同时明确了BIC机制的福利目标局限。
2024-05-17 cs.GT
Assigning Course Schedules: About Preference Elicitation, Fairness, and Truthfulness
课程分配是一个广泛存在于教育和其他领域的问题。通常，学生对一周内的课程座位或课程安排有偏好，这需要考虑。该问题是一个具有挑战性的分布式调度任务，需要决策支持。先到先得（FCFS）是一种简单的分配规则，在实践中使用最广泛，但它会导致低效率的结果和嫉妒的分配。最近的理论结果表明，替代品具有吸引力的经济和计算性能。Bundled Probabilistic Serial（BPS）是一种满足序有效性、无嫉妒性和弱防策略性的随机机制。该机制也在多项式时间中运行，这对于该领域中的大型问题实例是重要的。我们报告的实证结果，从第一次实施的BPS在慕尼黑工业大学，这使我们能够提供重要的实证指标，如所得到的匹配，平均排名，配置文件的大小，以及受欢迎的任务。这些指标是采用BPS的核心。特别是，我们将这些指标与捆绑出价的随机序列独裁（BRSD）进行了比较。BRSD机制被用来模拟广泛使用的先到先服务（FCFS）机制，它允许我们比较FCFS（BRSD）和BPS。虽然理论上很吸引人，但当考虑对指数级多个包的偏好时，偏好诱导是一个重大挑战。我们引入的工具，以引起偏好，减少学生需要的参数的数量到一个可管理的集合。该方法与BPS产生一个计算有效的工具，以解决课程分配问题与成千上万的学生，并可能提供了一种方法，在组织中的其他分布式调度任务。
2018-12-07 cs.DM cs.GT cs.HC
A Truthful FPTAS Mechanism for Emergency Demand Response in Colocation Data Centers
需求响应是电力需求侧管理的重要手段，也是电力市场维护电网可靠性、可持续性和稳定性的重要手段。DR可以使消费者（例如数据中心）在电力供应短缺时减少电力消耗。在DR的情况下，如果消费者在高峰时段减少或转移部分能源使用，他们将获得奖励。为了解决灾难恢复的效率问题，提出了一种在数据中心托管环境下进行紧急灾难恢复的机制--MEDR。首先，我们形式化的MEDR问题，并提出了一个动态规划来解决问题的优化版本。然后，我们设计了一个确定性的机制作为解决方案，以解决MEDR问题。我们表明，我们提出的机制是真实的。接下来，我们证明我们的机制是一个FPTAS，即，对于任何给定的$ε> 0$，它可以在$1 + ε$内近似，而我们的机制的运行时间在$n$和$1/ε$中是多项式，其中$n$是数据中心中的租户数量。此外，我们还给出了一个拍卖系统，涵盖了有效的FPTAS算法作为投标决策程序的DR在托管数据中心。最后，我们选择了一个实际的智能电网数据集，建立了大量的数据集进行仿真的性能评估。通过评估我们的机制的近似比，租户的非负效用和托管数据中心的社会成本的指标，结果表明我们的工作的有效性。
2019-01-10 cs.GT
On Scheduling Mechanisms Beyond the Worst Case
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；University of Southampton（南安普顿大学）
自算法机制设计\cite{NR99}诞生以来，调度无关机器的问题一直在研究。这是一个资源分配问题，需要将$m$任务分配给$n$机器执行。机器被认为是策略代理人，他们可能会对自己的执行成本撒谎，以最大限度地减少分配给他们的工作量。为了解决货币支付不是补偿机器成本的一种选择的情况，\citeauthor{DBLP:journals/mst/Koutsoupias14} [2014]分别设计了两种\textit{truthful}机制K和P，以实现$\frac{n+1}{2}$和$n$的近似比率，以实现社会成本最小化。此外，没有一种真实的机制可以实现比$\frac{n+1}{2}$更好的近似比。因此，机制K是最优的。虽然近似比提供了一个强大的最坏情况下的保证，它也限制了我们对各种输入的机制性能的全面理解。本文研究了这两种调度机制超出了最坏的情况。我们首先表明，机制K实现了一个较小的社会成本比机制P的每一个输入。也就是说，机制K是逐点优于机制P。接下来，对于每个任务$j$，当机器的执行成本$t_i^j$是独立和相同的任务特定的分布$F^j(t)$，我们表明，平均情况下的近似比机制K收敛到一个常数。这个界对于机制K是紧的。为了更好地理解这个依赖于分布的常数，一方面，我们估计它的值插入几个常见的分布，另一方面，我们表明，这种收敛的界限，提高了一个已知的界\cite{DBLP:conf/aaai…
2022-04-20 cs.AI cs.GT cs.MA
Limitations of randomized mechanisms for combinatorial auctions
最近，已经发现了一种随机机制[Dughmi，Roughgarden和Yan; STOC '1-1]，用于组合拍卖，该组合拍卖在期望中是真实的，并且当参与者具有覆盖估值时，保证（1 - 1/e）近似于最优社会福利。即使对于非真实算法，假设$P \neq NP$，该近似比也是最好的。鉴于最近的一系列负面结果组合拍卖下更严格的概念激励兼容性，这一发展提出了一个自然的问题：真实的预期机制兼容多项式时间近似的方式，确定性或普遍真实的机制是不是？特别是，多项式时间真实的期望机制，可以保证一个接近最优的近似比更一般的组合拍卖的变种？我们证明情况并非如此。具体而言，Dughmi，Roughgarden和Yan的结果不能扩展到价值预言模型中的子模块估值的组合拍卖。（在没有战略考虑的情况下，在这种情况下仍然可以实现（1 - 1/e）近似。）更精确地说，我们证明了存在一个常数γ> 0，使得不存在期望真实的或甚至近似期望真实的随机机制，并保证了在价值预言模型中具有子模块估价的组合拍卖的最优社会福利的m ^{-γ}-近似。我们还证明了一个类似的结果，灵活的组合公共项目（CPP）问题。我们的研究结果提出了一个意想不到的分离覆盖功能和子模块功能，这不会发生这些问题没有战略考虑。
2011-09-06 cs.DS 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
Truthful Facility Location with Additive Errors
Tel Aviv University（特拉维夫大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
我们解决的问题定位设施的$[0,1]$间隔的基础上，从战略代理的报告。每个代理的成本是她到最近设施的距离，全局目标是最小化代理的最大成本或社会成本。相对于广泛的文献设施的位置，认为乘法误差，我们专注于最大限度地减少最坏情况下的附加误差。最小化附加误差激励机制适应实例的大小。也就是说，这种机制在小的实例中可以牺牲很少的效率（所有代理彼此相对接近的位置配置文件），以便在大的实例中获得更多的[绝对]效率。我们认为，这种措施是更好地适合在各个领域的设施选址问题的许多表现形式。我们提出了紧边界的机制定位一个单一的设施在确定性和随机的情况下。我们还提供了几个扩展来定位多个设施。
2017-01-02 cs.AI cs.GT
