Best-of-Both-Worlds Fairness and Pareto Optimality
UNSW Sydney（新南威尔士大学）
该研究针对不可分物品公平分配问题，提出构造满足无嫉妒及EFX、帕累托最优的确定性分配彩票的方法，证明两主体时可行，三主体四物品时可能不存在符合要求的事前无嫉妒彩票。
2026-08-11 cs.GT
Weighted Maxmin Fair Share Allocation of Indivisible Chores
本文研究了具有非对称份额的代理人的不可分割家务分配问题。我们关注的公平性概念是最大最小份额的加权自然推广：WMMS公平性和OWMMS公平性。我们首先强调的事实是，常用的算法，以及分配货物的不对称代理，甚至家务对称代理不提供良好的近似分配家务不对称代理下WMMS。因此，我们提出了一种新的多项式时间常数-近似算法，通过线性规划，OWMMS。对于两种特殊情况：二元赋值情况和2-agent情况，我们提供了精确的或更好的常数-近似算法。
2019-06-18 cs.GT
Weighted Envy-Freeness Revisited: Indivisible Resource and House Allocations
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
提出SumAvg-无嫉妒性概念，显著提高公平分配的存在性，并系统研究新旧加权公平概念在不可分资源分配和房屋分配中的计算复杂性。
2026-06-26 cs.GT
Reaching Fairness by Reallocating Goods
Institute of Computer Science, TU Clausthal（不劳施塔尔工业大学计算机研究所）；Department of Computer Science and Engineering, IIT Jodhpur（焦特普尔印度理工学院计算机科学工程系）
针对存在初始分配的不可分物品公平分配问题，研究通过有限重新分配实现EF、EF1、EFX三种公平性概念的方法，并分析相关问题的复杂度。
2026-09-01 cs.GT
Fairness Concepts for Indivisible Items with Externalities
我们研究了一个公平分配问题的不可分割的项目下添加剂的外部性，其中每个代理人也收到的价值从项目分配给其他代理人。我们提出了几个新的公平概念。我们扩展了良好的研究，羡慕自由到一个项目（EF1）和羡慕自由到任何项目（EFX）到这个设置，我们提出了一个新的公平性概念，称为一般公平份额（GFS）。我们进行了详细的研究，并提出了算法，找到公平的分配。
2022-11-30 cs.GT
First-Choice Maximality Meets Ex-ante and Ex-post Fairness
Key Laboratory of High Confidence Software Technologies (MOE)（高可信软件技术教育部重点实验室）；Binghamton University（宾汉姆顿大学）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Peking University（北京大学）；Guangzhou University（广州大学）
针对序数偏好下的多物品分配问题，设计了满足首选最大化与帕累托效率的随机机制，同时提供事前和事后公平性保证，并证明了不可能同时满足策略证明、事后PE、EF1和FCM。
2023-05-08 cs.AI 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
Weighted EF1 Allocations for Indivisible Chores
我们研究如何公平地分配一组不可分割的家务一组代理，其中每个代理$i$有一个非负的权重$w_i$，代表其义务承担的家务。我们认为公平的概念加权envy-freeness一个项目（WEF 1），并提出了一个有效的采摘序列算法计算WEF 1分配。我们的分析是基于一个自然的和强大的连续解释的采摘序列算法在加权设置，这可能是独立的利益。使用这种解释，我们建立了必要和充分条件下，采摘序列算法可以保证其他公平的概念，在加权设置。我们还研究了公平和有效的分配的存在性，并提出了有效的算法计算的WEF 1和PO分配的双值实例。我们的结果将Garg等人（AAAI 2022）和Ebadian等人（AAMAS 2022）的结果推广到加权设置。我们的工作还研究了WEF 1的公平代价，以及WEF 1对其他公平概念的影响。
2023-01-19 cs.GT
Fairness in Participatory Budgeting via Equality of Resources
我们引入了一系列的规范性原则来评估参与式预算的公平性。这些原则所依据的基本思想是，预算分配应当公平，以满足个别选民的愿望。这与早先的提案形成对照，后者是根据选民对某一预算拨款的满意程度的具体假设提出的。我们分析这些新的原则在公理，算法和实验方面。
2023-02-20 cs.GT
Online Fair Allocations with Binary Valuations and Beyond
本文研究在线公平分配问题，针对物品和杂务，在加性二元及个性化双值估值下，证明了满足EF1和MMS且最大化USW的分配存在，并通过反例表明结果接近最优。
2025-09-09 cs.GT
Trade-offs between Group Fairness Metrics in Societal Resource Allocation
我们考虑社会资源分配，提供了一系列稀缺的支持，以多样化的人口。这种拨款遍及社会服务的提供，例如提供无家可归者服务、将难民分配到城市等。争论的焦点是分配是否在社会人口群体和交叉身份之间是公平的。我们的论文表明，在稀缺的背景下，公平存在必要的权衡;公平结果的许多合理定义不能同时成立，除非在严格的条件下。例如，用基线上的改进来定义公平，与用最佳可能结果相比的损失来定义公平本质上是冲突的。此外，我们证明了公平性权衡源于干预反应的异质性。关于无家可归者服务提供的行政记录提供了一个现实世界的例子。在以前工作的基础上，我们衡量每个家庭的公用事业，如果有三个无家可归的服务，重新进入无家可归的服务的概率。多个社会人口群体（如有子女的单身妇女与无子女的单身妇女）的效用分布（以接受的服务为条件）的异质性在公平性指标上产生了差异。我们认为，这种异质性，因此，公平权衡弥漫在许多社会政策的背景。
2022-02-24 cs.CY cs.GT
Maximin Fairness with Mixed Divisible and Indivisible Goods
我们研究公平的资源分配的资源包含一个混合的可分割和不可分割的商品，集中在研究公平的概念最大最小份额公平（MMS）。只有不可分割的货物，一个完整的MMS分配可能不存在，但一个常数乘法近似分配总是存在。我们分析了如何MMS近似保证将受到影响的资源分配时，也包含可分商品。特别是，我们表明，最坏情况下的MMS近似保证与混合商品是不差于只有不可分割的商品。然而，也存在一些问题的情况下，增加一些可分割的资源，将严格降低MMS近似率的实例。在算法方面，我们提出了一个建设性的算法，将始终产生一个$α$ -MMS分配的任何数量的代理，其中$α$之间的值$1/2$和$1$，是一个单调递增的函数，由代理商如何值的可分货物相对于他们的MMS值。
2021-07-01 cs.GT
The Complexity of Fairness through Equilibrium
平等收入竞争均衡是一种众所周知的公平分配机制，然而，对于不可分割的资源，平等收入竞争均衡可能不存在。在[Budish '11]中表明，在不可分割资源的情况下，总是存在一个分配，称为A-CEEI，对于一些有利的近似参数，它近似公平，近似真实，近似有效。这种近似在实践中被用来给学生分配班级。本文证明了由Budish定理保证存在的A-CEEI分配是PPAD完全的。我们进一步表明，找到一个近似均衡与更好的近似保证更难：NP-完全。
2014-09-30 cs.GT
Fairness and efficiency for probabilistic allocations with participation constraints
我们提出了一个公平的分配问题，不同的代理人可能有不同的保留效用，源于不同的外部选项，或产权的概念。公平通常被理解为没有嫉妒，但这可能与保留效用不相容。如果不违反鲍勃的参与约束，爱丽丝对鲍勃的分配的嫉妒可能无法得到补救。相反，我们试图排除{ \em正当嫉妒}，定义为嫉妒的补救措施不会违反任何代理人的参与约束。我们表明，公平，意味着没有正当的嫉妒，可以实现与效率和个体理性。我们引入了一个竞争均衡的方法与价格依赖的收入获得所需的属性。
2020-05-09 cs.GT econ.TH
Fair Allocation with Special Externalities
现有的公平分割算法大多没有考虑外部性。在外部性下，一个代理人获得的效用不仅取决于其分配，而且取决于其他代理人的分配。代理人对分配的货物（家务）具有正（负）值。这项工作的重点是一个特殊的情况下，外部性，即，一个代理接收未分配的项目独立于其他代理得到它的积极或消极的价值。我们表明，它是可能的，以适应现有的算法使用的转换，以确保一定的公平性和效率的概念，在这种设置。尽管取得了积极的成果，但需要重新定义相称性等公平概念。此外，我们证明了最大最小份额（MMS）可能没有任何乘法近似在此设置。研究这一领域是迈向完全外部性的垫脚石，在这种情况下，确保公平更具挑战性。
2022-02-25 cs.GT
Proportional Fairness for Harmful Decisions
University of Toronto（多伦多大学）；CNRS, LAMSADE, Université Paris Dauphine - PSL（法国国家科学研究中心，LAMSADE实验室，巴黎第九大学-PSL）
研究公共坏品分配问题，引入针对公共坏品的核心形式化定义，在特定条件下零尊重林达尔均衡满足定义且有公平保证、推广CEEI，无此条件时有不良行为及不可能性结果，还给出归约规则，为该领域研究奠定基础。
2026-07-29 cs.GT
Enabling Long-term Fairness in Dynamic Resource Allocation
在$α$ -公平性准则下研究了动态资源分配问题的公平性。我们认识到两个不同的公平性目标，自然出现在这个问题：众所周知的时隙公平性目标，旨在确保公平的每一个时隙，和较少探索的地平线公平性目标，旨在确保公平的公用事业积累了一段时间。我们认为，地平线公平来在社会福利方面的价格较低。我们研究了地平线公平的遗憾作为一个性能指标，并表明，消失的遗憾不能实现在存在一个不受限制的对手。我们提出了相应的现实情况和在线政策，确实保证消失在这些限制下的遗憾对手的能力的限制。我们证明了所提出的公平性框架的适用性，考虑到一个虚拟化的缓存系统，不同的缓存合作服务的内容请求的代表性资源管理问题。
2022-11-17 cs.GT cs.MA cs.PF
Balancing Fairness and Efficiency in Energy Resource Allocations
针对分布式能源分配中因异构用户群体导致的公平性缺失与不成比例支付问题，本文形式化了公平能源资源分配问题，提出聚合商框架，通过联合优化总资源与个体分配，实现公平与效率的最佳权衡。
2024-03-22 cs.GT cs.MA cs.SY
New Fairness Concepts for Allocating Indivisible Items
针对不可分割物品分配中EFX存在性未被证明、MMS不总是存在的问题，提出EEFX和MXS两种新公平概念，证明其在加性估值下始终存在且可高效计算，可作为现有概念的优良替代。
2025-01-14 cs.GT
Two Birds With One Stone: Fairness and Welfare via Transfers
我们研究了在一组代理人之间划分一组不可分割的商品的问题。该领域研究的主要目标是实现两个目标之一：公平或效率。在公平方面，无嫉妒是经济学中的核心公平标准，但当商品不可分割时，无嫉妒的分配通常不存在。最近的一系列研究表明，如果在系统中引入少量同质的可分物品（货币），或者等价地，如果允许代理人之间的转移支付，就可以实现无嫉妒。因此，一个自然要探讨的问题是，转移支付是否可以用来提供高福利，而不是嫉妒，如果可以的话，需要转移多少钱。我们发现，对于一般的单调估值，总是存在一个分配与转让，是嫉妒免费的，其纳什社会福利（NSW）至少是一个$e^{-1/e}$-分数的最优纳什社会福利。此外，当代理商有附加的估值，一个嫉妒免费分配可忽略不计的转移，其NSW是在一个常数的最佳因素，可以在多项式时间。因此，我们表明，看似不相容的目标，公平和高福利，可以同时通过转移支付，即使是一般的估值，当福利目标是新南威尔士州。另一方面，我们表明，类似的结果是不可能的功利社会福利：任何羡慕免费分配，实现最优福利的一个恒定的分数需要不可忽略的转移。为了补充这一结果，我们提出了算法，计算一个嫉妒免费分配与给定的目标福利和有界的转让。
2021-06-01 cs.GT
Competitive Analysis for Online Fair Division under Multiple Fairness Notions
School of Mathematical Science, Zhejiang University（浙江大学数学科学学院）
研究在线公平分配不可分割物品问题，针对多种公平性概念设计在线算法，通过竞争比衡量性能，并解决多数未解情况。
2026-06-16 cs.GT
Price of Fairness for Allocating a Bounded Resource
在本文中，我们研究了在多个参与者（或代理人）之间分配稀缺资源的问题。一个中央决策者希望最大化所有代理的总效用。然而，这样的解决方案可能对一个或多个代理人不公平，因为它可以通过非常不平衡的资源分配来实现。另一方面，从中心观点来看，公平/平衡的分配可能远非最佳。因此，在本文中，我们感兴趣的是评估公平的解决方案的质量，即在衡量系统效率损失下的公平分配相比，最大限度地提高代理商的效用之和。这个指标通常被称为公平的价格，我们在三种不同的公平定义下研究它，即最大化，Kalai-Smorodinski和比例公平。我们的结果是两种不同的类型。我们首先形式化的一些属性持有任何一般的多智能体问题，没有任何特殊的假设，代理商的效用集。然后，我们引入一个分配问题，每个代理可以消耗资源在给定的离散数量（项目），使总效用的最大化是由一个子集和问题。对于由此产生的公平子集和问题，在两个代理的情况下，我们提供的价格公平的上限和下限的项目大小的上限的函数。
2015-12-02 cs.GT
Optimally Interpolating between Ex-Ante Fairness and Welfare
研究资源分配中事前公平与福利的权衡问题，提出通用框架及两种高效算法实现多准则下的最优插值，并在真实数据上验证了理论分析。
2023-02-06 cs.DS cs.GT
Fair Lotteries for Participatory Budgeting
针对参与式预算的公平性需求，该研究率先探索离散结果的抽签机制，提出单项目内预算平衡约束与多种事前公平概念，证明其与部分事后公平概念的不相容性，并给出可同时满足三类公平性质的随机算法。
2024-04-11 cs.GT
The Degree of Fairness in Efficient House Allocation
本文研究房屋分配中功利主义与平等主义福利和多种嫉妒公平度量之间的权衡，证明无嫉妒分配下最大化福利可高效求解，并揭示功利主义目标可多项式时间优化而平等主义目标大多难解，辅以实证分析。
2024-07-05 cs.DS cs.GT
Fair Graphical Resource Allocation with Matching-Induced Utilities
受实际应用的启发，我们研究了图形资源的公平分配问题，其中资源是图中的顶点。在接收到一组资源时，代理的效用等于导出子图中的最大匹配的权重。我们关心最小份额（MMS）的公平性和最多一项（EF1）的无嫉妒性。关于MMS的公平性，问题不承认一个有限的近似比异构代理。对于同质代理，我们设计了常数近似多项式时间算法，并指出，显着的社会福利是不可避免地牺牲，以确保（近似）MMS公平。然后，我们考虑EF1分配的存在是有保证的。然而，EF1分配的社会福利保证不能优于$1/n$的一般情况下，其中$n$是代理的数量。幸运的是，对于三种特殊情况，二进制权重，两个代理和代理，我们能够设计多项式时间算法，也确保一个常数的最大社会福利的分数。
2022-12-02 cs.GT
Fair and Efficient Allocations with Limited Demands
我们研究了公平分配问题之间分配多个资源与Leontief的偏好，每个人都需要完成有限的工作量，我们称之为“有限的需求”的一组代理。我们研究了经典的主导资源公平性（DRF）机制在这种情况下的行为，并表明它是公平的，但只有弱帕累托最优和效率低下，在许多自然的例子。我们建议作为一种替代的最小成本产品（LCP）机制，最大纳什福利的自然适应这一设置。我们的特点的LCP机制在这种设置的分配结构，表明它是帕累托有效的，它满足相对较弱的公平性共享激励。虽然我们证明它满足更强的公平性（预期）嫉妒自由在某些特殊情况下，我们提供了一个反例，表明它并不这样做，在一般情况下，一个鲜明的对比，在其他设置的“不合理的公平性”的最大纳什福利。然而，模拟表明，这些违反嫉妒自由的行为在随机生成的例子中很少见。
2021-02-28 cs.GT
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
Simultaneously Achieving Ex-ante and Ex-post Fairness
我们提出了一个多项式时间的算法，计算一个事前的嫉妒免费彩票嫉妒免费一个项目（EF 1）确定性分配。与最近提出的算法相比，它具有以下优点：它不依赖于包括分离预言机在内的线性规划机器;它是SD有效的（事前和事后）;事前结果相当于由著名的概率序列规则返回的结果。因此，我们回答了Freeman，Shah和Vaish（2020）提出的一个问题，即概率序列规则的结果是否可以通过事后EF 1分配来实现。在光的一对夫妇的不可能性的结果，我们证明，我们的算法可以被视为满足最大的一组属性。在二进制效用下，我们的算法也是事前群体策略的预防和事前帕累托最优的。最后，我们还表明，检查是否可以实现一个给定的随机分配的彩票EF 1和帕累托最优分配是NP-难的。
2020-06-28 cs.DS cs.GT
Online Allocation with Multi-Class Arrivals: Group Fairness vs Individual Welfare
本文研究多类别在线资源分配中的群体公平问题，提出两种基于阈值的在线算法并证明其最优性，同时揭示群体公平与个体福利的权衡，设计预留多阈值算法实现帕累托最优，并在网络缓存等真实场景中验证。
2025-01-27 cs.DS cs.GT
Algorithmic Fair Allocation of Indivisible Items: A Survey and New Questions
算法公平分配的理论是在过去十年中的多智能体系统和经济学的中心，由于其工业和社会的重要性。在高层次上，问题是将一组物品分配给一组代理人，这些物品要么是货物，要么是家务，以便每个代理人都对她所获得的感到满意。特别是，在本次调查中，我们关注的是不可分割的项目，无法保证绝对的公平性，如无嫉妒和相称性。在最近的研究议程的一个主要主题是关于设计算法，近似实现的公平性标准。我们的目标是通过算法的棱镜，提出一个全面的调查最近的进展，突出的方法来放松公平的概念和常见的技术来设计算法，以及最有趣的问题，为未来的研究。
2022-02-17 cs.GT
A Mood Value for Fair Resource Allocations
在联网和计算中，资源分配通常使用经典共享协议来解决，例如，比例分配规则、最大-最小公平分配或由合作博弈论启发的其他解决方案。在本文中，我们认为，描述的资源分配问题作为一个合作的游戏，这种经典的资源分配的方法，以及相关的公平的概念，显示出重要的局限性。我们确定在个人满意率的关键方面的挑战，定义一个新的概念的公平性，因此，一个资源分配算法更适合于合作的背景下。我们推广了用户满意度的概念，考虑破产博弈的可接受解集。我们调整了Jain的公平性指数，以包括新的用户满意度。因此，我们提出了一个新的分配规则，我们称之为“情绪价值”。对于每个用户，它均衡我们的新的博弈论定义的用户满意度相对于分配的资源。我们测试的情绪值和新的公平性指数，通过广泛的模拟显示它们如何更好地支持公平性分析。
2017-04-24 cs.GT cs.NI
For One and All: Individual and Group Fairness in the Allocation of Indivisible Goods
不可分割商品的公平分配是一个很好的探索问题。传统上，研究集中在个人公平-个人代理人满意他们的分配份额？- 和群体公平性-代理人群体是否得到公平对待？本文探讨了在不可分割商品分配中，个体无嫉妒性（i-EF）与群体加权无嫉妒性（g-WEF）的共存性。我们提出了几个多项式时间算法，在三个不同的条件下，可证明地同时实现i-EF和g-WEF：（i）当代理具有相同的可加赋值函数时，i-EFX和i-WEF 1可以同时实现;（ii）当一个组内的代理共享一个公共赋值函数时，存在一个同时满足i-EF 1和g-WEF 1的分配;以及（iii）当代理人对一组内商品的估值不同时，我们证明了在保持i-EF 1的情况下，我们可以实现事前g-WEF 1的1/3近似。因此，我们的研究结果提供了第一步连接个人和群体的公平分配不可分割的商品，希望其有用的应用领域需要调和的多样性与个人的需求。
2023-02-14 cs.GT econ.TH
On Hierarchies of Fairness Notions in Cake Cutting: From Proportionality to Super Envy-Freeness
本文研究切蛋糕问题中比例性、无嫉妒性与完美性之间的公平性层级，提出 CHB 和 CLB 两类新概念，并在 Robertson-Webb 模型中给出其查询复杂度的上下界。
2025-06-15 cs.GT
Strategyproof and Approximately Maxmin Fair Share Allocation of Chores
我们发起了关于公平和战略性地分配不可分割的家务的工作。公平性的概念，我们认为在本文中是最大最小份额（MMS）公平性。我们考虑三个以前研究过的模型，从代理商的信息：顺序模型，基数模型，和公共排名模型，其中顺序偏好是公开的。我们提出了积极和消极的MMS近似的水平上的结果，可以保证，如果我们需要的算法是strategyproof。我们的研究结果揭示了一些有趣的对比之间的近似比率实现家务与货物。
2019-05-22 cs.GT
A Price-Anticipating Resource Allocation Mechanism for Distributed Shared Clusters
在本文中，我们制定了固定预算的资源分配游戏，以了解一个分布式的基于市场的资源分配系统的性能。多个用户决定如何分配他们的预算（投标）之间的多台机器根据他们的个人喜好，以最大限度地提高他们的个人效用。我们在均衡时同时考虑分配的效率和公平性，其中公平性通过效用均匀性和无嫉妒性的度量来评估。我们通过分析和模拟表明，尽管是高度分散的，这样的系统收敛到一个均衡，不像社会最优，实现高效率，但公平性差，建议的分配方案实现了很好的平衡，高程度的效率和公平的均衡。
2005-02-04 cs.DC cs.GT
On the Price of Fairness of Allocating Contiguous Blocks
在这项工作中，我们重新审视的问题，公平地分配了一些不可分割的项目，位于一条线上的多个代理。一个可行的分配要求分配给每个代理的项目在线路上是连接的。物品可以是代理人具有非负效用的商品，也可以是效用为非正的杂务。我们的目标是了解在何种程度上福利是不可避免地牺牲了强制分配是公平的，即，公平价格（PoF）。我们研究平等主义和功利主义的福利。以前的作品由Suksompong [离散。应用数学：2019]和Höhne和van Stee [Inf. Comput.，2021]已经研究了PoF关于嫉妒自由和比例的概念。然而，这些公平的分配几乎不存在不可分割的项目，因此在这项工作中，我们专注于放宽最大最小份额的公平性和比例性到一个项目，这是保证是可满足的。对于大多数的设置，我们给（几乎）紧比的PoF和所有的上界证明通过设计多项式时间算法。
2022-05-22 cs.GT
The Price of Fairness for Indivisible Goods
我们调查的效率，公平分配的不可分割的商品使用的价格公平的概念。以前的工作集中在经典的公平概念，如嫉妒自由，比例和公平。然而，这些概念并不总是满足不可分割的货物，导致某些情况下被忽略的分析。在本文中，我们专注于保证存在的概念，包括envy-freeness高达一个好（EF 1），平衡，最大纳什福利（MNW）和leximin。我们还引入了强公平价格的概念，它捕获了最差公平分配中的效率损失，而不是最佳公平分配中的公平价格。我们主要提供紧或渐近紧的最坏情况下的效率损失的分配满足这些概念，公平的价格和公平的强价格。
2021-03-25 cs.GT cs.MA
Individual Fairness in Advertising Auctions through Inverse Proportionality
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校）
最近的实证研究表明，即使所有广告商都以非歧视性的方式出价，在线广告也会在用户之间的广告投放中表现出偏见。我们研究广告拍卖的设计，给出公平的出价，保证产生公平的结果。根据Dwork和Ilvento（2019）和Chawla等人（2020）的工作，我们的目标是设计一个真实的拍卖，在其结果中满足“个人公平性”：非正式地说，彼此相似的用户应该获得相似的广告分配。在这个框架内，我们量化的权衡之间的社会福利最大化和公平。这项工作作出了两个概念上的贡献。首先，我们表达的公平性约束作为一种稳定性条件：任何两个用户分配乘法相似的值由所有的广告客户必须获得添加相似的分配每个广告客户。该值稳定性约束被表达为将值向量之间的乘法距离映射到对应分配之间的最大允许$\ell_{\infty}$距离的函数。标准拍卖并不满足这种价值稳定性。其次，我们引入了一类新的分配算法，称为反比例分配，实现公平和社会福利之间的一个广泛的和表达类的价值稳定性条件的接近最优的权衡。这些分配算法是真实的和先验自由的，并实现一个常数因子近似的最佳（无约束）社会福利。特别地，近似比与系统中的广告商的数量无关。在这方面，这些分配算法大大超过了以前的工作中取得的保证。我们还将我们的结果扩展到更广泛的公平概念，我们称之为子集公平。
2021-12-01 cs.GT cs.LG
Fairness Criteria for Allocating Indivisible Chores: Connections and Efficiencies
我们研究了分配不可分割家务的几个公平概念（即，具有非正值的项）到具有加法和子模块成本函数的代理。我们所关心的公平性准则是任何项目都不嫉妒（EFX），一个项目不嫉妒（EF1），最大最小份额（MMS）和成对最大最小份额（PMMS），这是作为可加性成本函数设置中不嫉妒的放松而提出的。对于每个公平性标准下的分配，我们建立了其他公平性标准的近似保证。在可加性设置下，我们的研究结果显示了这些公平标准之间的紧密联系，同时揭示了商品分配和家务分配之间的内在差异。然而，这种强大的关系不能被子模块化设置继承，在子模块化设置下，PMMS和MMS不再是嫉妒自由的放松，甚至更糟的是，几乎没有非平凡的保证存在。我们还研究了在这些公平约束下的效率损失，并建立了它们的公平价格。
2021-09-28 cs.GT cs.MA
Trading Utility for Dynamic Fairness in Multiple Resource Division with Sequential Demand
Computer Science Dept. University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系）
提出一种神经分配机制，通过多目标优化在顺序分配中平衡公平与效用，实现更高的效用同时保持可比公平性。
2026-06-09 cs.GT cs.LG
A note on the dynamic dominant resource fairness mechanism
多资源的公平分配已成为资源分配的热点问题。最近，提出了一种动态主导资源公平性（DRF）机制，用于动态多资源公平分配。在本文中，我们证明了竞争比的动态DRF机制是倒数的资源类型的数量，对于两个不同的目标。此外，我们开发了一个线性时间算法，以找到一个动态的DRF解决方案在每一步。
2015-12-16 cs.DC cs.DS cs.GT
Fair task allocation in transportation
Erasmus University Rotterdam（伊拉斯姆斯大学鹿特丹分校）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
任务分配问题传统上集中在成本优化上。然而，人们越来越多地注意到费用不应总是唯一或主要考虑因素的情况。在本文中，我们研究了一个公平的任务分配问题，在运输的最优分配不仅具有低成本，但更重要的是，它分配任务，甚至在异构的参与者谁有不同的能力和成本来执行任务。为了解决这个公平的最小成本分配问题，我们分析和解决它的两个部分，使用两个新的多项式时间算法。我们表明，尽管新的公平性标准，所提出的算法可以解决公平的最小成本分配问题的最佳多项式时间。此外，我们进行了广泛的实验，以调查成本最小化和公平性之间的权衡。我们的实验结果证明了公平性因素到任务分配的好处。在大多数测试实例中，公平性在成本方面的代价非常小。
2016-12-07 cs.AI cs.GT
Regularized Proportional Fairness Mechanism for Resource Allocation Without Money
JPMorgan AI Research（摩根大通人工智能研究院）
针对无货币资源分配中比例公平机制可利用性过高的问题，本文提出正则化比例公平网络RPF-Net，通过学习最可利用分配来正则化PF输出，在保持社会福利的同时降低虚报激励，并给出泛化保证与实验验证。
2025-01-02 cs.GT cs.LG
Best-of-Both-Worlds Fairness in Committee Voting
本研究将双赢公平范式引入审批制委员会投票，提出事前比例代表属性层级，并证明其与事后EJR/FJR兼容，给出满足事前强UFS及事后EJR的多项式算法及非多项式FJR算法。
2023-12-25 cs.GT econ.TH
Mathematical Frameworks for Pricing in the Cloud: Revenue, Fairness, and Resource Allocations
随着越来越多的用户开始使用云来满足他们的计算需求，数据中心运营商越来越迫切地需要在这些客户端用户之间有效地分配他们的资源。然而，尽管在这一领域已经做了很多工作，但相对而言，很少有人注意研究资源分配的最终杠杆：定价。如今，大多数数据中心通过将异构资源以固定比例“捆绑”在一起并将这些捆绑销售给客户来向用户收费。但是捆绑掩盖了不同用户需要不同资源组合的事实（例如，CPU、内存、带宽）来处理它们的作业。事实上，多种资源的存在允许运营商提供许多不同类型的定价策略，这可能对其收入产生不同的影响。此外，为了避免用户不满，运营商必须考虑其所选择的价格对为不同用户处理的作业的公平性的影响。在本文中，我们开发了一个分析框架，占公平性和收入的权衡，出现在数据中心的多资源设置和不同的定价计划可以对这种权衡的影响。我们的特点不同的定价计划对各种公平性指标的影响，并得出分析限制运营商的公平性收入权衡。然后，我们提供了一个算法来导航这种权衡，并比较权衡点不同的定价策略的数据跟踪从谷歌集群。
2012-12-10 cs.CY cs.GT
Modelling the Dynamics of Identity and Fairness in Ultimatum Game
本文通过双人最后通牒博弈建模身份关联与公平感的动态变化，揭示身份可能加剧分配不公，并界定自主能动性中责任与公平的差异。
2024-07-05 cs.GT cs.MA
Fairness in Combinatorial Auctioning Systems
在市场经济中，各种政府机构、买方和卖方以实现最佳资源分配的方式广泛使用的多代理系统之一是组合拍卖系统（CAS）。我们研究了CAS中资源分配的另一个重要方面，即公平性。我们提出了CAS中两个重要的公平性概念：扩展公平性和基本公平性。我们给出了一个算法，该算法通过将一个度量，以确保公平的CAS，使用的Vickrey-Clark-Groves（VCG）机制，并使用算法的Sandholm实现最优。给出了表示扩展公平性和基本公平性的数学公式。
2008-09-12 cs.GT cs.MA
Fairness Driven Slot Allocation Problem in Billboard Advertisement
本文针对广告牌时段分配问题，提出以最大最小公平份额为准则的公平分配方法，在满足公平性的同时最大化广告商效用，并通过真实数据验证了方法的有效性和均衡性。
2025-02-09 cs.DB cs.GT cs.MA
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
Groupwise Maximin Fair Allocation of Indivisible Goods
Indian Institute of Science（印度科学理工学院）；Chennai Mathematical Institute（金奈数学研究所）
研究了在n个代理人之间公平分配不可分商品的问题。对于这个问题，最大最小份额（MMS）是一个很好的研究解决方案的概念，它提供了一个公平的阈值。具体来说，最小份额被定义为最小效用，代理人可以保证自己当被要求分割成n束的商品集，使其余的（n-1）代理人选择他们的捆绑对抗。如果每个代理人得到的捆绑包的价值至少是她的最大最小份额，则分配被认为是公平的。即使最大最小值份额提供了一个自然的公平基准，它也有自己的缺点，特别是，它不足以排除不满意的分配。出于这些考虑，在这项工作中，我们定义了一个更强的公平性的概念，称为groupwise最大最小份额保证（GMMS）。在GMMS中，我们要求最大最小份额保证不仅是相对于大捆绑，而且在代理的所有子组之间实现。因此，该解决方案概念加强了MMS并提供了事后公平性保证。我们表明，在特定的设置中，GMMS分配总是存在的。我们还建立了存在的近似GMMS分配下的附加值，并开发了一个多项式时间算法来找到这样的分配。此外，我们建立了一个规模的公平性，我们表明，GMMS意味着近似嫉妒自由。最后，我们实证证明存在的GMMS分配在一个大的随机生成的实例。对于同一组实例，我们还表明，我们的算法实现了一个近似因子优于既定的，最坏情况下的界限。
2017-11-21 cs.AI cs.GT
Fairness based Multi-Preference Resource Allocation in Decentralised Open Markets
Nagoya Institute of Technology（名古屋工业大学）；Kyoto University（京都大学）
在这项工作中，我们专注于资源分配在一个分散的开放市场。在分散的开放市场中，由多个供应商和多个动态到达的买家组成，从而使市场变得复杂和动态。因为，在这些市场中，供应商和买家之间的谈判发生在多个冲突的问题，如价格，可扩展性，鲁棒性，延迟等，因此，优化资源分配在这样的开放市场成为直接依赖于两个关键的决定，这是;纳入不同类型的买家的喜好，和公平的供应商启发策略。为此，在这项工作中，我们提出了一个三步资源分配的方法，采用了反向拍卖的范例。在第一步，优先级标签被附加到每个投标供应商的基础上提出的优先级机制。然后，在第二步骤中，针对购买者的所有不同种类的偏好计算偏好得分。最后，在第三步，基于供应商的优先级标签和偏好得分，确定获胜者。最后，我们比较了所提出的方法与两个国家的最先进的资源定价和分配策略。实验结果表明，该方法优于其他两种资源分配方法的独立效用的买方和公开市场的整体效用。
2021-09-01 cs.GT cs.LG cs.MA
Developments in Multi-Agent Fair Allocation
在设计市场、分配程序和计算机系统时，公平正成为一个越来越重要的问题。我调查了多代理公平分配领域的一些最新进展。
2020-06-12 cs.DS cs.GT
Precomputed Dominant Resource Fairness
本文提出预计算主导资源公平性算法，通过优化步骤实现多资源类型公平分配。
2026-11-02 cs.DC cs.DS cs.GT
