Shapley-Scarf Housing Markets: Respecting Improvement, Integer Programming, and Kidney Exchange
在Shapley和Scarf的住房市场中，每个代理人被赋予一个不可分割的对象，并对所有对象具有偏好。如果不存在（弱）阻塞联盟，则对象的分配在（强）核心中。在本文中，我们表明，在严格的偏好的情况下，唯一的强核心分配（或竞争性分配）方面的改进：如果代理的对象变得更有吸引力的一些其他代理，那么代理的分配在唯一的强核心分配弱改善。我们得到一个一般的结果，在偏好的关系的情况下，并提供新的整数规划公式计算（强）核心和竞争力的分配。最后，我们进行了计算机模拟，比较博弈理论的解决方案与最大规模和最大重量的市场，类似于肾脏交换计划的池交换。
2021-01-30 cs.GT econ.TH
Online Housing Market
Université Paris-Dauphine, Université PSL, CNRS, LAMSADE（巴黎大学、巴黎政治学院、国家科学研究中心、LAMSADE）
针对智能体可随时到达与离开的在线住房市场，论文扩展 serial dictatorship 与 Gale’s top trading cycle 机制，证明关键性质无法同时满足，并给出实现不同性质子集的变体。
2025-07-24 cs.AI cs.GT
Characterizing the top trading cycles rule for housing markets with lexicographic preferences
本文刻画了具有词典序偏好的住房市场中TTC规则，证明其在需求词典序下满足个体理性、配对效率与策略证明性，并指出扩展偏好域后无规则同时满足这三个性质。
2024-10-22 cs.GT econ.TH
Bandit Learning in Housing Markets
本文提出了一种基于多玩家多臂老虎机框架的统计学习模型，用于在未知偏好下学习住房市场的核心稳定分配。
2026-01-07 cs.GT
Non-obvious Manipulability with Groups in Shapley-Scarf Housing Markets
CREST, Ecole Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院）；University of Barcelona（巴塞罗那大学）；Université Jean Monnet, Saint-Étienne, GATE-LSE（让·莫内大学）；University of Padova（帕多瓦大学）；Kyushu University（九州大学）
该研究在沙普利-斯卡夫住房市场中，将策略完备性替换为基于群体的非明显可操纵性，定义了超群体下的顶端交易循环机制类，并证明此类机制的结果具有一致性。
2026-08-18 cs.GT econ.TH
The Temporary Exchange Problem
我们正式的顺序偏好下的分配模型，是更普遍的比研究夏普利-斯卡夫住房市场。在我们的模型中，代理人不仅关心他们得到的房子或资源，而且还关心谁得到自己的资源。当考虑到每个资源最终都要归还给所有者的临时交换时，这个假设尤其重要。我们发现，几个积极的公理和计算结果，住房市场不延伸到更一般的设置。然后，我们确定自然的限制，代理商的偏好，其中几个积极的结果确实持有。我们的中心结果之一是一个一般类的算法，返回任何分配，是单独的理性和帕累托最优的响应集扩展。
2018-07-15 cs.GT
Host Community Respecting Refugee Housing
提出尊重接纳社区与难民偏好的安置模型，研究稳定安置的存在条件与计算复杂性，并利用参数化复杂性框架分析NP难问题的细粒度复杂度。
2025-03-27 cs.DS cs.GT econ.TH
Settling the Complexity of Arrow-Debreu Equilibria in Markets with Additively Separable Utilities
我们证明了计算Arrow-Debreu市场均衡的问题是PPAD-完全的，即使所有的交易者使用可加性分离，分段线性和凹效用函数。事实上，我们的证明表明，这个市场均衡问题没有一个完全多项式时间近似方案，除非PPAD中的每个问题都可以在多项式时间内求解。
2009-04-03 cs.CC cs.GT
The Complexity of Non-Monotone Markets
我们引入了非单调效用的概念，它涵盖了经济理论中各种各样的效用函数。然后，我们证明了它是PPAD-难计算近似的Arrow-Debreu市场均衡的线性和非单调的效用市场。在此基础上，我们解决了长期存在的开放问题，即在CES效用函数的市场中计算近似的Arrow-Debreu市场均衡，通过证明当常数替代弹性参数ρ是小于-1的常数时，它是PPAD完全的。
2012-11-21 cs.CC cs.GT
A Complexity View of Markets with Social Influence
在本文中，受Megiddo关于偏好形成和战略分析的工作的启发，我们考虑了经济理论领域研究的早期市场模型，其中每个交易者的效用可能会受到她的社会邻居获得的商品捆绑的影响。本文的目标是理解和描述社会影响对计算和近似市场均衡的复杂性的影响。我们目前的复杂性理论和算法的结果，在这个模型中近似市场均衡，重点是两个具体的影响力模型的基础上，传统的线性效用函数。回想一下，具有线性效用函数的传统交易市场中的阿罗-德布鲁市场均衡可以通过凸规划在多项式时间内计算。我们的复杂性结果表明，即使是有界度的平面影响网络，即使在只有恒定数量的商品的市场中，也会显着增加均衡计算的难度。我们的算法结果表明，找到一个近似的均衡在市场中的分层影响网络可能比在市场中的任意邻域结构更容易。通过演示一个简单的市场与恒定数量的商品和有界度，平面的影响图，其均衡是PPAD-难以近似，我们也提供了一个反例，一个共同的信念，我们称之为神话的一个恒定数量的商品，市场的均衡与恒定数量的商品是很容易计算或很容易近似。
2010-09-02 cs.CC cs.GT
On the Approximation and Smoothed Complexity of Leontief Market Equilibria
我们证明了寻找n × n两人博弈的ε-近似纳什均衡的问题可以归结为计算列昂惕夫经济的（ε/n）^2-近似市场均衡。结合Chen，Deng和Teng最近的一个结果，这个多项式约化意味着Leontief市场交换问题不具有完全多项式时间近似方案，也就是说，没有算法可以计算在m，n和1/ε中的时间多项式中的ε-近似市场均衡，除非PPAD不在P中，我们还扩展了我们约化的分析以表明，除非PPAD不在RP中，Scarf的一般不动点近似算法（当应用于解决近似Leontief市场交换问题时）或计算Leontief经济的近似市场均衡的任何算法的平滑复杂性在高斯或具有幅度σ的一致扰动下不是n和1/σ的多项式。
2006-02-26 cs.CC cs.GT
The size of the core in assignment markets
分配市场涉及与转移相匹配，如劳动力市场和住房市场。我们考虑一个双边分配市场的代理类型和随机结构类似的模型在实证研究中，并在这样的市场的核心的大小特征。每个代理具有相对于另一侧上的每种类型的代理的随机抽取的生产率。从一对代理之间的匹配生成的值是两个生产力项的总和，每个生产力项仅取决于代理之一的类型而不是身份，以及由这对类型驱动的第三个确定性项。我们允许代理的数量增长，保持代理类型的数量固定。设$n$为代理数量，$K$为具有更多类型的市场一侧的类型数量。我们发现，在合理的假设下，每个代理人的效用超过核心成果的相对变化是有界的$O^*(1/n^{1/K})$，其中多对数因子已被抑制。进一步证明了在最坏的情况下，这个界是紧的。我们还提供了一个更严格的约束下更严格的假设。我们的研究结果提供了部分理由的典型假设的一个独特的核心结果在实证研究。
2014-07-09 cs.GT
Matching with Transfers under Distributional Constraints
我们研究具有可转移效用的双边多对一匹配市场，例如，劳动力和租赁住房市场，在这些市场中，货币可以在代理人之间进行交易，但要受到一组可行分配的分配约束。在这样的市场中，我们建立了均衡安排的效率，指定的分配和市场两侧的代理之间的转移，并研究了分配约束和代理偏好的条件下，均衡存在，并可以有效地计算。为此，我们首先考虑机构数量（例如，劳动力市场中的企业）是一个，并表明无论约束结构的性质或代理人的偏好如何，均衡安排都存在。然而，在多个机构的市场中，即使每一方的代理人对另一方的代理人有线性（或可加分离）偏好，均衡安排也可能不存在。因此，对于具有线性偏好的市场，我们利用线性规划对偶研究了保证均衡存在的约束结构的充分条件。我们的线性规划方法不仅将Shapley和Shubik（1971）在一对一匹配设置下的线性规划方法推广到分布约束下的多对一匹配设置，而且还提供了一种有效计算市场均衡的方法。
2022-04-24 cs.GT econ.TH
Settling the Complexity of Arrow-Debreu Markets under Leontief and PLC Utilities, using the Classes FIXP and \Exists-R
本文解决了市场均衡的可计算性，算法博弈论（AGT）内的中心主题少数剩余的问题中的两个。我们的研究结果如下：1.我们证明了在Leontief效用函数下的Arrow-Debreu市场和在线性效用函数和Leontief生产集下的Arrow-Debreu市场中计算均衡的FIXP-困难性。我们注意到，这是自从引入FIXP类和其中建立的3-Nash硬度以来的第一个FIXP硬度结果。2.我们注意到，对于上述问题，相应的结果表明，在FIXP的成员建立后，施加适当的充分条件，使问题的总，是在经济学中的习惯。然而，如果所有的情况下考虑，然后在这两种情况下，我们证明了问题的决定，如果一个给定的实例承认一个平衡是\Exists -R-完全，其中\Exists -R是一类决策问题，可以减少在多项式时间的势理论的现实。3.对于Leontief效用函数下的Arrow-Debreu市场和常数代理人，我们给出了一个多项式时间算法来计算一个均衡。这解决了Devanur和Kannan（FOCS'08）公开问题的一部分。我们注意到，PLC效用是经济学中最普遍的效用，AGT中研究的几个基本效用函数是它的特殊情况。在这种情况下，我们的技术，减少从3-纳什到多元多项式方程，然后到问题可能是有用的，在未来。
2020-05-21 cs.CC cs.GT
Complexity of Combinatorial Market Makers
我们分析了组合预测市场做市商定价算法的计算复杂性。我们专注于汉森流行的对数市场评分规则做市商（LMSR）。我们的目标是在指数级大的结果空间中隐式地保持正确的LMSR价格。我们研究两个排列组合，其中的结果是对象的排列，和布尔组合，其中的结果是二进制事件的组合。我们研究了三种限制交易者下注的限制性语言，即使在严格限制语言的情况下，我们发现LMSR定价也是$\SP$ -难的，即使同一种语言允许多项式时间匹配而没有做市商。然后，我们提出了一个近似技术的基础上最近的在线排列学习算法的排列市场定价。我们在LMSR定价和大量关于在线学习的文献以及专家建议之间建立的联系可能是独立的兴趣。
2008-02-11 cs.GT
The Complexity of Interactively Learning a Stable Matching by Trial and Error
University of Southern California（南加州大学）；Microsoft Research（微软研究院）
在一个稳定的匹配设置中，我们考虑一个查询模型，它允许一个交互式学习算法，使精确的一种类型的查询：提出一个匹配，其响应要么是，提出的匹配是稳定的，或阻塞对（选择adversarially），表明这种匹配是不稳定的。对于一对一的匹配市场，我们的主要结果是一个基本上紧的$O(n^2\log n)$上界的确定性查询复杂性的交互式学习稳定匹配在这个粗糙的查询模型，以及一个有效的随机算法，实现这种查询复杂性的高概率。对于具有响应偏好的多对多匹配市场，首先给出了一个交互式学习算法，当每个智能体的最大配额有界时，该算法的查询复杂度和运行时间都是关于市场规模的多项式;对于多对多市场，我们的主要结果是确定性查询复杂度可以是多项式的（更具体地，$O(n^3 \log n)$）的市场规模，甚至对于任意的（例如，市场规模线性）配额。
2020-09-19 cs.CC cs.GT cs.LG
Computational Complexity of the Hylland-Zeckhauser Scheme for One-Sided Matching Markets
1979年，Hylland和Zeckhauser \cite{hylland}给出了一个简单而通用的方案，利用定价机制的力量来实现单边匹配市场。他们的方法具有很好的特性--它在很大程度上是激励相容的，并且产生帕累托最优的分配--因此它提供了一种有吸引力的现成方法来运行涉及这样一个市场的应用程序。随着匹配市场变得越来越普遍和有影响力，必须最终解决该方案的计算复杂性。我们提出以下部分决议：1。一个组合的，强多项式时间算法的特殊情况下，$0/1$实用程序。2.一个例子，只有非理性均衡，从而证明这个问题是不是在PPAD。此外，它的平衡点是不连通的，因此表明该问题不允许凸规划公式。3.证明问题属于FIXP类。我们留下了一个（困难的）问题，即确定问题是否是FIX困难的。当实用程序在集合$\{0, {\frac 1 2}, 1 \}$中时，解决特殊情况的状态似乎更加困难。
2020-04-22 cs.CC cs.GT econ.TH
Combinatorial Auctions and Graph Neural Networks for Local Energy Flexibility Markets
University of Oslo（奥斯陆大学）
本文提出一种组合拍卖框架，利用异质三部分图表示和图神经网络解决本地能源灵活性市场中的NP完全胜者确定问题，实现接近最优的分配且推理时间线性。.
2023-07-25 cs.GT cs.LG
