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
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
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
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
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
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
Auctions with Interdependence and SOS: Improved Approximation
相互依赖的价值使得基本的拍卖设计任务--特别是在单一物品拍卖中真实地最大化福利--相当具有挑战性。Eden等人最近确定，如果投标人的估价函数在其信号上是次模的（也称为SOS），一个真实的4-近似最优福利存在。我们表明存在一种机制，是真实的，并实现了紧密的2-近似的最佳福利时，信号是二进制的。我们的机制是随机的，只给投标人分配0或0.5的获胜概率。我们的结果利用子模集函数的性质，并扩展到拟阵设置。
2021-07-19 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
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
Improved Truthful Mechanisms for Subadditive Combinatorial Auctions: Breaking the Logarithmic Barrier
我们提出了一个计算效率高的真实机制，实现了$O((\log\!\log{m})^3)$ -近似的期望使用$O(n)$需求查询的最大福利与次加投标人的组合拍卖，这里$m$和$n$的项目和投标人的数量，分别。这打破了长期以来的对数障碍的问题追溯到$O(\log{m}\cdot\log\!\log{m})$近似机制的Dobzinski从2007年。在此过程中，我们还改进并大大简化了子模块化投标人的最先进机制。
2020-10-03 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
Improved Truthful Mechanisms for Combinatorial Auctions with Submodular Bidders
一个长期存在的开放问题，在拍卖机制设计是设计计算效率的真实机制（近似）最大化的福利与子模块投标人的组合拍卖。第一个这样的机制是由Dobzinski、Nisan和Schapira [STOC'06]获得的，他们给出了一个$O(\log^2{m})$近似，其中$m$是项目的数量。这个问题已被广泛研究，因为，最终在$O(\sqrt{\log{m}})$近似机制Dobzinski [STOC'16]。我们提出了一种计算效率高的真实机制，近似比，提高了国家的最先进的指数因子。特别是，我们的机制实现了$O((\log\log{m})^3)$ -近似的期望，只使用$O(n)$的需求查询，并具有普遍的真实性保证。这解决了Dobzinski关于$Θ(\sqrt{\log{m}})$是否是负设置中的最佳近似比的未决问题。
2019-11-07 cs.DS cs.GT
Frugality ratios and improved truthful mechanisms for vertex cover
在{ \em集合系统拍卖}中，有几个重叠的代理团队，并且可以由这些团队中的任何一个完成任务。买家的目标是雇用一个团队，并支付尽可能少的费用。最近，Karlin、Kempe和Tamir为该设置引入了{ \em节俭比}的新定义。非正式地说，节俭比率是一种机制的总支付额与可感知的公平成本的比率。在本文中，我们研究这一点连同其他概念的公平成本，以及如何产生节俭率相互关联的各种设置系统。基于Bar-Yehuda和Even的{ \em local ratio}算法，提出了一种新的真实多项式时间拍卖顶点覆盖问题（其中可行集对应于给定图的顶点覆盖）.该机制保证找到一个获胜的集合，其成本最多是最优的两倍。在这种情况下，即使它是NP-难找到一个最低成本的可行集，我们表明，{ \em局部最优}的解决方案可以用来获得节俭的界限内的最佳可能的常数因子。为了证明这一结果，我们使用我们的替代概念节俭通过自举技术，这可能是独立的利益。
2007-07-23 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
Truthful Budget Aggregation: Beyond Moving-Phantom Mechanisms
研究预算聚合机制的真实性，提出超越移动幻影机制的真实机制类，并证明移动幻影机制的公平性下界扩展至所有满足基本性质的真实机制。
2024-07-25 cs.GT
TRUST-SC: Truthful Multi-Task Double Auction for Quality-Aware Spatial Crowdsourcing in Strategic Environment
VIT-AP University（维特阿普大学）；Thapar Institute of Engineering & Technology（塔帕尔工程技术学院）
本文提出TRUST-SC机制，通过三层次架构提升空间众包任务分配效率与执行者可靠性，采用多单位双拍卖确保激励相容性，实验证明其优于现有机制。
2026-04-24 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
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
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
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
An improved bound for the price of anarchy for related machine scheduling
本文研究相关机器上遵循SPT策略的调度博弈，给出m台机器一般情形下无政府代价的上界$2-\frac{1}{2\cdot(2m-1)}$，并在两台机器及速度可整除情形下进一步改进上界。
2024-01-11 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
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
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
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
Truthful Mechanisms for Matching and Clustering in an Ordinal World
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
我们研究真实的匹配机制和相关问题的部分信息设置，代理人的真实效用是隐藏的，算法只能访问顺序偏好信息。我们的模型的动机是这样一个事实，即在许多情况下，代理不能表达他们的效用为不同的结果的数值，但仍然能够排名的结果，他们的偏好顺序。具体来说，我们研究的问题，地面真理存在的形式加权图的代理效用，但算法只能引出代理的私人信息的形式的优先顺序为每个代理引起的潜在的权重。在此背景下，我们设计了真实的算法来逼近隐藏权重的真正最优解。我们的技术产生普遍真实的算法的一些图的问题：1. 76-近似算法的最大权匹配，2-近似算法的最大k匹配，6-近似算法Denmark子图，和2-近似算法的最大旅行商，只要隐藏的权重构成一个度量。我们还提供了改进的近似算法这样的问题时，代理商是不能说谎，他们的喜好。我们的研究结果是第一个非平凡的真实近似算法，这些问题，并表明，在许多情况下，我们可以设计强大的算法，即使当代理可能会说谎，只提供序数信息，而不是精确的实用程序。
2016-10-18 cs.AI cs.DS cs.GT
Online Selfish Load Balancing
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；East China Normal University（华东师范大学）
研究在线自私负载均衡问题，针对无关机器，证明现有m近似算法可在线实现；为相关机器设计首个期望真实且竞争比为O(log m)的在线机制，扩展后保证作业端真实，还将双边真实机制推广到ℓ_q范数变体。
2026-07-14 cs.DS cs.GT
Truthful and Trustworthy IoT AI Agents via Immediate-Penalty Enforcement under Approximate VCG Mechanisms
Toyohashi University of Technology（丰桥技术科学大学）；University of Electro-Communications（电波大学）；Tohoku University（东北大学）；Muroran Institute of Technology（室兰工业大学）
本文提出了一种结合近似Vickrey-Clarke-Groves双拍卖和即时单次惩罚的物联网能源交易信任保障框架，旨在通过单轮过程恢复 truthful 报告，即使在分配精度近似和监控噪声的情况下，同时通过理论分析和实验验证了轻量级惩罚设计在对齐战略物联网代理与社会最优能源交易结果中的有效性。
2025-12-02 cs.GT cs.MA
The VCG Mechanism for Bayesian Scheduling
我们研究的问题调度$m$任务的$n$自私，无关的机器，以尽量减少完工时间，其中的执行时间是独立的随机变量，跨机器相同。我们表明，VCG机制，近视分配每个任务，其最好的机器，实现了近似比$O\left(\frac{\ln n}{\ln \ln n}\right)$。这显著改善了先前已知的先验独立机制的$O\left(\frac{m}{n}\right)$界限，由Chawla等人[STOC'13]在单调风险率（MHR）分布的附加假设下给出。虽然我们证明了这是一般紧，如果我们保持MHR假设，那么我们得到改进，（小）恒定的界限$m\geq n\ln n$ i.i.d.任务，同时我们也确定了一个充分条件的分布，产生一个恒定的近似比，无论任务的数量。
2017-03-29 cs.GT
Truthful-in-Expectation MMS Allocations for Chores
该研究针对不可分割杂务的期望可信分配问题，提出首个具备常数倍事后MMS近似保证的TIE机制，同时收紧了不同智能体数量下的近似比下界。
2026-09-28 cs.DS cs.GT
Improved Combinatorial Auctions with and without Samples
Stanford University（斯坦福大学）；Georgia Tech（佐治亚理工学院）
该研究针对组合拍卖的三类模型，提出了通用真实的改进机制，将秘书与离线模型的近似比从O((log log m)²)提升至O(log log m)，还解决了相关开放问题，且运行时间与样本复杂度更优。
2026-10-14 cs.DS cs.GT
From Compensation Design to Budget-Feasible Mechanisms: A Constant Approximation for Subadditive Valuations
CMU（卡内基梅隆大学）；Google Research（谷歌研究院）；Yale University（耶鲁大学）
该研究推进预算可行机制设计，针对次可加估值等提出多项式时间常数近似机制，解决长期开放问题，还为多获胜者选举提供了相关进展。
2026-08-10 cs.DS cs.GT
