Envy-freeness up to any item with high Nash welfare: The virtue of donating items
最近提出了几个公平的概念，试图在不可分割的货物设置近似嫉妒自由。其中，任何项目（EFX）的概念可以说是最接近的嫉妒自由。不幸的是，除了少数特殊情况外，EFX分配并不存在。我们在这方面取得了重大进展。我们发现，对于每一个实例添加剂估值，有一个EFX分配的一个子集的项目与纳什福利，至少有一半的最大可能纳什福利的原始项目集。也就是说，在将一些物品捐赠给慈善机构之后，可以以高效率的方式公平地分配剩余的物品。这个界被证明是最好的可能。我们的证明是建设性的，并强调了最大纳什福利分配的重要性。从这样的分配开始，我们的算法决定捐赠哪些物品，并将初始捆绑重新分配给代理，最终获得具有声称的效率保证的分配。我们的算法应用到大型市场，其中每个项目的代理的估值相对较小，产生EFX几乎最优的纳什福利。据我们所知，这是公平分割文献中首次使用大市场假设。我们还表明，我们的算法可以修改计算，在多项式时间，EFX分配近似最优纳什福利的一个因素内，最多$2ρ$，使用$ρ$近似分配的输入，而不是最大的纳什福利。
2019-02-12 cs.GT
Social Welfare in One-sided Matching Markets without Money
我们研究社会福利在单边匹配市场的目标是有效地分配n个项目的n个代理，每个有一个完整的，私人的偏好列表和单位需求的项目。我们的重点是不涉及任何货币支付的分配机制。我们考虑两个自然措施的社会福利：有序的福利因素，措施的数量，至少是快乐的，在一些未知的，任意的基准分配，和线性福利因素，它假设代理的效用线性下降，他的偏好列表，并衡量总效用的最优分配。我们分析了两个匹配机制，已被经济学家广泛研究。第一种机制是随机序列独裁（RSD），其中代理根据随机选择的排列顺序，并连续分配未分配的项目中的最佳选择。第二种机制是Bogomolnaia和Moulin [8]的概率序列（PS）机制，它计算可以表示为整数分配的凸组合的分数分配。机制的福利因子是所有实例的下确界。对于RSD，我们证明了有序福利因子是渐近的1/2，而线性福利因子位于区间[.526，2/3]。对于PS，我们表明，顺序福利因子也是1/2，而线性福利因子大致为2/3。据我们所知，这些结果是这些自然机制的第一个非平凡的性能保证。
2011-04-15 cs.GT
The Long Arm of Nashian Allocation in Online $p$-Mean Welfare Maximization
针对Barman等提出的可分物品在线分配给$n$个可加估值智能体的$p$-均值福利最大化问题，刻画$-\infty \le p \le 1$最优竞争比，提出基于纳什福利贪心算法的改进算法，为纳什福利至平等主义福利实现近最优竞争比。
2025-04-18 cs.DS cs.GT
Budget-feasible Maximum Nash Social Welfare Allocation is Almost Envy-free
纳什社会福利（NSW）是一种平衡个体效用与整体效率的著名社会福利度量方法。在公平分配不可分割商品的背景下，Caragiannis等人（EC 2016和TEAC 2019）已经表明，最大化新南威尔士州的分配在一种商品（EF 1）中是无嫉妒的。在本文中，我们感兴趣的公平性的新南威尔士州在一个不可行的分配问题，其中每个项目都有一个成本，将产生的代理，它被分配给，每个代理有一个预算约束的项目，她收到的总成本。我们表明，一个不可行的分配，最大化NSW实现了1/4近似EF 1和近似比是紧的。当物品的成本与代理人的预算相比很小时，近似比会优雅地提高;当成本比接近无穷大时，近似比会收敛到1/2。
2020-12-07 cs.GT cs.MA
Maximum Nash Welfare and Other Stories About EFX
我们认为，经典的问题，公平分配不可分割的商品与添加剂的估值功能，并探讨两个突出的公平概念之间的联系：最大纳什福利（MNW）和羡慕自由到任何好（EFX）。我们建立了一个MNW分配总是EFX，只要有最多两个可能的商品价值，而这意味着不再是真正的三个或更多的不同的价值。作为一个值得注意的结果，这证明了这些限制性估值函数的EFX分配的存在性。虽然两个可能的值的MNW分配的有效计算仍然是一个悬而未决的问题，我们提出了一种新的算法，直接构建EFX分配在这种情况下。最后，我们研究的问题，是否MNW分配意味着任何EFX保证一般添加剂估值功能下的自然新的解释近似EFX分配。
2020-06-01 cs.GT
Welfare guarantees for proportional allocations
根据网络优化文献中的比例分配机制，用户通过提交投标来竞争可分割的资源（如带宽）。该机制分配给每个用户的资源的一部分，这是成比例的，她的出价和收集的金额等于她的出价作为付款。由于用户作为效用最大化者，这自然定义了一个比例分配游戏。最近，Syrgkanis和Tardos（STOC 2013）量化了这个博弈中关于社会福利的均衡的无效性，并分别在完全和不完全信息设置下，在粗相关和贝叶斯纳什均衡上，无政府无政府代价的下限为26.8%。在本文中，我们将这两个平衡概念的界限提高到50%。我们的分析是简单的，而且，我们认为，它不能被改进的参数，不考虑均衡结构。我们还将其扩展到预算约束的设置，我们显示了第一个恒定的约束（36%和50%之间）的无政府代价价格的相应游戏相对于一个有效的福利基准，考虑到预算。
2014-02-14 cs.GT
A Social Welfare Optimal Sequential Allocation Procedure
Universität Rostock（罗斯托克大学）；NICTA（澳大利亚国家信息与通信技术研究院）；UNSW（新南威尔士大学）
我们考虑一个简单的顺序分配过程中，代理人轮流挑选项目之间共享不可分割的项目。假设代理之间的附加效用和独立性，我们证明了每个代理的期望效用是在多项式时间内可计算的。利用这一结果，我们证明了期望的功利社会福利最大化时，代理轮流。我们还认为，这种机制仍然是最佳的代理人时，行为的战略
2013-04-23 cs.AI cs.GT cs.MA
Markets Beyond Nash Welfare for Leontief Utilities
我们研究了通过市场机制将可分割商品分配给竞争代理人的问题，重点是具有Leontief效用的代理人。大多数经济学和机制设计文献都集中在\emph{linear}价格上，这意味着商品的成本与购买的数量成正比。线性价格的均衡被认为是最大纳什福利分配。\emph{Price curves}允许商品的成本是购买数量的任意（递增）函数。我们表明，价格曲线均衡不限于最大纳什福利分配与两个主要结果。首先，我们证明了一个配置可以支持严格增加的价格曲线当且仅当它是\emph{group-domination-free}。类似的特征也适用于弱增长的价格曲线。我们用它来表明，给定任何分配，我们可以计算严格（或弱）增加的价格曲线，支持它（或显示不存在）在多项式时间。这些结果涉及到分配的\emph{agent-order matrix}的连接，其可以具有其它应用。其次，我们使用对偶表明，在带宽分配设置，任何分配最大化CES福利函数可以支持的价格曲线。
2019-12-23 cs.GT econ.TH
Computing Welfare-Maximizing Fair Allocations of Indivisible Goods
本文研究不可分割物品的公平且功利福利最大化的分配计算复杂度，证明多数情况下NP难，并为固定代理数设计伪多项式算法。
2022-09-24 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
Tractable Fragments of the Maximum Nash Welfare Problem
本文研究了将不可分割的商品分配给非对称代理人的纳什福利最大化问题。分配的纳什福利是代理效用的加权几何平均值，并且已知具有最大纳什福利的分配满足几个期望的公平和效率性质。然而，计算这样的MNW分配是NP难的，即使是两个代理相同的，添加剂的估值。因此，我们的目标是确定易处理的类，要么承认PTAS，FPTAS，或一个确切的多项式时间算法。为此，我们设计了一个PTAS找到一个MNW分配的情况下，不对称代理相同，添加剂的估值，从而推广了类似的结果对称代理。我们的技术也可以适用于给PTAS计算最佳的$p$ -平均福利的问题。我们还表明，MNW分配可以精确地计算在多项式时间内相同的代理商与$k$ -ary估值时，$k$是一个常数，其中每个代理商有最多$k$不同的价值的商品。接下来，我们考虑的特殊情况下，每个代理发现最多两个商品有价值的，并表明，这类承认一个有效的算法，即使是一般的单调估值。相比之下，我们注意到，当代理人可以评估三个或更多的商品，最大化纳什福利是NP难的，即使代理人是对称的，并有附加的估值，显示我们的算法结果是本质上紧。最后，我们表明，不断有许多不对称的代理商与添加剂的估值，MNW问题承认一个FPTAS。
2022-04-28 cs.GT
Welfare Measure for Resource Allocation with Algorithmic Implementation: Beyond Average and Max-Min
在这项工作中，我们提出了一个公理化的方法来衡量的性能/福利的系统组成的并发代理在资源驱动的系统。我们的方法提供了一个统一的观点流行的系统最优性原则，如最大平均/总效用和最大最小公平性。此外，它还产生了其他尚未充分利用的系统最优性概念，如最大最低总子群效用。对于公理化定义的福利测度，我们提供了一个通用的基于梯度的方法来寻找最优的资源配置，并提出了一个理论保证其成功。最后，我们通过无线网络中的功率控制应用程序展示了我们的方法的力量。
2021-04-16 cs.GT cs.MA cs.NI
Fair and Efficient Allocations under Subadditive Valuations
我们研究的问题分配一组不可分割的商品与次加性估价代理之间的公平和有效的方式。在不可分割的商品的背景下，对任何商品的嫉妒自由（EFX）是最令人信服的公平概念。虽然EFX的存在性不知道超出了两个代理的简单情况下，次可加估值，一些很好的近似EFX已知存在，即$\tfrac{1}{2}$ -EFX分配和EFX分配有限慈善。纳什福利（代理人估值的几何平均值）是最常用的效率衡量标准之一。在加法估值的情况下，最大化纳什福利的分配也满足公平属性，如直到一个商品（EF 1）。虽然有大量的工作近似纳什福利时，代理商有添加剂的估值，很少有人知道当代理商有次加性估值。在本文中，我们设计了一个多项式时间的算法，输出的分配，满足EFX的两个近似，以及实现了$\mathcal{O}(n)$近似的纳什福利。我们的研究结果还提高了目前最知名的近似$\mathcal{O}(n \log n)$和$\mathcal{O}(m)$纳什福利时，代理子模块和subadditive估值，分别。此外，我们的技术也给出了一个$\mathcal{O}(n)$近似的福利措施，$p$ -平均值为$p\in (-\infty, 1]$，从而也渐近匹配当前最好的已知近似比的特殊情况下，如$p =-\infty$，同时也保留了公平性。
2020-08-16 cs.GT
Social Welfare Maximization Auction in Edge Computing Resource Allocation for Mobile Blockchain
区块链是一种新兴的去中心化安全系统，已被应用于许多应用，如比特币，智能电网和物联网。然而，运行挖掘过程可能会消耗太多的能量消耗和手持设备上的计算资源使用，这限制了区块链在移动环境中的使用。在本文中，我们考虑部署边缘计算服务来支持移动区块链。提出了一种基于拍卖的边缘计算服务提供商的边缘计算资源市场。由于矿工之间存在竞争，模型中考虑了分配外部性（正和负）。在我们的拍卖机制中，我们最大化的社会福利，同时保证真实性，个人理性和计算效率。基于区块链挖掘实验结果，我们定义了一个哈希幂函数来表征成功挖掘区块的概率。通过大量的模拟，我们评估了我们的拍卖机制的性能，这表明我们的边缘计算资源市场模型可以有效地解决边缘计算服务提供商的社会福利最大化问题。
2017-11-20 cs.GT
Greedy Algorithms for Fair Division of Mixed Manna
Technical University Berlin（柏林工业大学）
我们考虑一个多代理模型的公平划分的混合甘露（即项目，代理可以有积极的，零或负的效用），其中代理商有附加效用的捆绑项目。对于这个模型，我们给出了三个常见的公平概念（即EF1，EFX，EFX 3）和一个流行的效率概念（即PO）的几个一般的不可能结果和特殊的可能结果.我们还研究了这些如何与共同的福利目标，如纳什，负效用纳什和平等主义福利相互作用。例如，我们表明，最大化的纳什福利与混合甘露（或最小化的负效用纳什福利）并不确保EF1分配，而与商品和纳什福利，它。我们还证明了EFX 3分配可能不存在，即使相同的公用事业。相比之下，对于三级公用事业，EFX和PO分配，或EFX 3和PO分配总是存在的。此外，对于相同的实用程序，EFX和PO分配始终存在。对于这些情况下，我们给出多项式时间算法，返回这样的分配和近似进一步的纳什，负效用纳什和平等主义的福利在特殊情况下。
2019-12-17 cs.AI cs.GT
A Characterization of Maximum Nash Welfare for Indivisible Goods
在不可分割商品的分配中，最大纳什福利（MNW）规则选择的分配方式使代理人的效用乘积最大化，因其公平性而受到广泛关注。我们的特点MNW作为唯一的添加剂福利主义规则，满足无羡慕一个好。我们的描述甚至在两个代理人的最简单的设置中也成立。
2022-12-11 cs.GT econ.TH
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
On the Fairness of Normalized p-Means for Allocating Goods and Chores
Purdue University（普渡大学）
研究提出归一化p-均值目标，用于公平分配物品和杂务，实现公平和效率的分配方案。
2026-02-12 cs.GT
On the Hardness of Fair Allocation under Ternary Valuations
该研究针对三元可加估值下的不可分物品公平分配问题，证明了最大纳什福利与最大平等福利的最大化问题大多为APX难，同时解决了此前相关领域的公开问题，推进了两类公平分配的复杂度刻画研究。
2024-10-31 cs.GT
A General Framework for Fair Allocation under Matroid Rank Valuations
本文研究拟阵秩估值下的不可分割物品公平分配问题，提出 General Yankee Swap 框架，高效计算多种正义标准下的最优分配，保证社会福利最大化与策略证明性，并为多项公平标准首次提供多项式时间算法。
2023-05-20 cs.GT
When Maximum Nash Welfare Becomes Strongly Fair: Bi-valued Goods
University of Macau（澳门大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文研究双值商品公平分配中最大纳什福利的近似保证，刻画其在EFX、PMMS和GMMS下的紧界，并证明三值实例中公平性显著恶化，确立强公平的边界。
2026-10-02 cs.GT
Approximating Nash Social Welfare under Binary XOS and Binary Subadditive Valuations
我们研究的问题，分配不可分割的商品在代理商之间的公平和经济有效的方式。在这种情况下，纳什社会福利（定义为代理人对其分配捆绑包的估值的几何平均值）是量化分配公平程度的基本衡量标准。专注于代理人的估值有二进制边际的情况下，我们开发了基本上严格的结果（近似）最大化纳什社会福利下两个最一般的类互补自由估值，即，在二进制XOS和二进制次加赋值下。对于二进制XOS估值，我们开发了一个多项式时间算法，找到一个常数因子（特别是$288$）近似的最佳纳什社会福利，在标准的价值预言模型。该算法计算的分配也实现了社会福利的常数因子近似和分组最小份额保证。这些结果意味着，在二进制XOS值的情况下，必然存在一个分配，同时满足多个（近似）公平和效率的标准。我们通过证明纳什社会福利最大化在二进制XOS估值下是APX困难的来补充算法结果。此外，这项工作建立了一个有趣的二进制XOS和二进制次加性设置之间的分离。特别是，我们证明了指数数量的值查询是必要的，以获得即使是一个次线性近似的纳什社会福利下二进制次加性估值。
2021-10-26 cs.GT
Envy-freeness and maximum Nash welfare for mixed divisible and indivisible goods
本文研究混合可分与不可分物品的公平分配，证明二值线性等估值下 MNW 分配满足更强的 EFXM，并扩展刻画、证明一般加性情形满足弱于 EFM 的公平性。
2024-11-22 cs.GT
Fair Division of Indivisible Goods Among Strategic Agents
本文研究了单参数环境下不可分割商品的公平分割问题。特别是，我们开发了真正的社会福利最大化机制，公平分配不可分割的商品。我们的公平保证是在解决方案概念方面，这些概念是为解决不可分割的货物分配而量身定制的，因此，为公平分配货物提供了适当的框架。这项工作特别考虑公平的嫉妒自由度高达一个好（EF 1），最大最小份额保证（MMS）和纳什社会福利（新南威尔士州）。我们的第一个结果表明，（在一个单参数的环境）的福利最大化的问题，受约束的不可分割的商品的分配是EF 1，承认一个多项式时间，1/2近似，真实的拍卖。我们进一步证明了这个问题是NP-困难的，因此，近似是有道理的。这个硬度的结果也补充了以前的作品，表明可以有效地计算任意的EF 1分配。对于MMS约束下的社会福利最大化问题，我们还建立了一个双准则近似保证。特别是，我们开发了一个真实的拍卖，有效地找到一个分配，其中每个代理人得到一个捆绑的价值至少$\left(1/2 - \varepsilon \right)$倍，她的maximin份额和福利的计算分配至少是最佳的，这里$\varepsilon >0$是一个固定的常数。我们补充这一结果表明，福利最大化是计算困难的，即使一个目标是只满足MMS约束近似。
2019-01-27 cs.GT
Nash Social Welfare for 2-value Instances
本文与arXiv：2107.08965v2合并。我们建议读者阅读完整和更新的版本。研究了具有2-值可加赋值的一组不可分商品在代理人之间的分配问题。我们的目标是找到一个纳什社会福利最大的分配，即，代理人估值的几何平均值。当评价函数为整数2值时，即，对于某个正整数$p$，每个代理对于每个货物具有值$1$或$p$。然后，我们扩展我们的算法，找到一个更好的近似因子一般2值的情况下。
2021-10-12 cs.GT
Universal and Tight Online Algorithms for Generalized-Mean Welfare
我们研究公平和有效的分配可分割的货物，在网上的方式，在$n$代理。货物按$T$时间段的顺序在线到达。代理商对商品的价值只有在商品到达后才能显示，在线算法需要在代理商之间立即和可追溯地分配商品。为了统一处理公平和经济效率的目标，我们开发了一个算法框架，以找到在线分配，最大限度地提高代理商收到的值的广义平均值。特别是，工作的假设，每个代理商的价值的大捆绑的商品是适当的规模，我们解决在线最大化的$p$ -平均福利。通过指数项$p \in (-\infty, 1]$进行参数化，这些平均值封装了一系列福利函数，包括社会福利（$p=1$）、平等主义福利（$p \to -\infty$）和纳什社会福利（$p \to 0$）。我们提出了一个简单的算法模板，需要一个阈值作为输入，明智的选择这个阈值，导致普遍和量身定制的竞争保证。首先，我们可以在线计算一个单一的分配，$O (\sqrt{n} \log n)$ -近似的最佳$p$ -平均福利的所有$p\le 1$。这种普遍分配的存在本身就令人感兴趣。此外，这种普遍的保证实现了$p$的特定值的基本上严格的竞争比。接下来，我们通过使用$p$特定阈值执行我们的算法来获得不同范围的$p$的改进的竞争比，例如，我们提供了所有$p\in (\frac{-1}{\log 2n},1)$的$O(\log ^3 n)$ -竞争比。我们补充我们的积极成果，建立下界表明，我…
2021-09-02 cs.GT
Approximating Competitive Equilibrium by Nash Welfare
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）；University of Bonn（波恩大学）；Corvinus University（科维努斯大学）
研究了在可分商品分配中竞争均衡与纳什福利最大化之间的关系，针对非均质效用函数，提出Gale替代效用函数概念，并证明纳什福利最大化分配能提供强近似竞争均衡保障。
2026-03-17 cs.GT math.OC
Simple Mechanisms for Welfare Maximization in Rich Advertising Auctions
互联网广告拍卖已经从几行文字发展到更丰富的信息布局，包括图像、网站链接、视频等。这些新格式的广告占据不同的空间，广告商可以提供多种格式，只能显示其中一种。卖方现在面临着一个多参数的机制设计问题。计算一个有效的分配是计算棘手的，因此标准的Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖，虽然真实和福利最优，是不切实际的。在本文中，我们解决了现代广告拍卖设计中的一个基本问题。我们采用了“迈尔逊”的方法和研究分配规则，都是单调的出价和丰富的广告集。我们表明，这样的规则可以与支付功能配对，以提供一个真实的拍卖。我们的主要技术挑战是设计一个单调的规则，产生一个很好的近似最优福利。单调性不适用于标准算法，例如增量bang-per-buck顺序，它对像我们这样的“背包式”问题给出了很好的近似。事实上，我们表明，没有确定性的单调规则可以近似的最佳福利比$2$的因素（而有一个非单调的FPTAS）。我们的主要结果是一个新的，简单的，贪婪和单调的分配规则，保证了$3$近似。在实际的广告拍卖中，单调分配规则通常与所谓的广义第二价格（GSP）支付规则配对，该规则收取最低阈值价格，低于该价格分配会发生变化。我们证明了，即使我们的单调分配规则与GSP配对是不真实的，其无政府代价（PoA）是有界的。在标准的无竞价假设下，证明了$6$的纯PoA界和$\frac{6}{(1 - \frac{1}{e})}$的…
2022-06-06 cs.GT
Optimal Multi-Dimensional Mechanism Design: Reducing Revenue to Welfare Maximization
我们提供了一个减少从收入最大化福利最大化的多维贝叶斯拍卖任意（可能组合）的可行性约束和独立投标人与任意（可能组合）的需求约束，适当地扩展迈尔森的结果，这种设置。我们还表明，每个可行的贝叶斯拍卖可以实现为虚拟VCG分配规则的分布。虚拟VCG分配规则具有以下简单形式：每个投标人的类型t_i通过投标人特定函数转换为虚拟类型f_i（t_i）。然后，选择虚拟福利最大化的分配。使用这个特性，我们展示了如何找到和运行的收入最优拍卖只黑盒访问的VCG分配规则的实现。我们将这一结果推广到任意相关的投标人，引入二阶VCG分配规则的概念。我们得到我们的减少收入福利优化通过两个算法的结果，减少形式的设置与任意的可行性和需求约束。首先，我们提供了一个分离预言机，用于确定一个简化形式的可行性。其次，我们提供了一个几何算法来分解任何可行的减少形式到虚拟VCG分配规则的分布。此外，我们将展示如何执行这两个算法只给予黑盒访问的实现的VCG分配规则。我们的结果是计算效率的所有多维设置的投标人是添加剂。在这种情况下，我们的机制在投标人类型总数的时间多项式中运行，但不是类型配置文件。对于一般相关分布，这是问题的自然描述复杂性。通过使用最新的技术，运行时可以进一步改进为项目对称设置中的poly（#items，#biders）。
2012-07-23 cs.DS cs.GT
Keeping Your Friends Close: Land Allocation with Friends
我们研究的问题分配地块的潜在买家谁喜欢住在旁边的朋友。他们不仅关心他们得到的地块，而且关心他们的邻居。这种外部性导致了一个高度非平凡的问题结构，因为友谊和土地价值都在决定代理行为中发挥作用。我们研究了保证土地价值和友谊真实报告的机制。我们提出了随机序列独裁（RSD）的变种，可以提供真实性和福利保障。有趣的是，我们的社会福利保证是由友谊的价值来参数化的：如果友谊的价值很低，强制执行诚实的行为会导致福利保证不佳，并对代理人的选择施加重大约束;如果友谊的价值很高，我们就会达到最优社会福利的良好近似值。
2020-03-13 cs.GT cs.MA
On Optimal Tradeoffs between EFX and Nash Welfare
本文研究不可分割资源公平分配中 EFX 公平性与纳什福利效率之间的最优权衡，证明在可加和次可加估值下 $α$-EFX 与 $\frac{1}{α+1}$-MNW 的紧权衡关系，并给出可转化为完全分配的条件。
2024-01-14 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
Maximizing Nash Social Welfare in 2-Value Instances: A Simpler Proof for the Half-Integer Case
本文提出在2值实例中通过更简单证明实现半整数情况下的纳什社会福利最大化。
2024-11-11 cs.GT
Approximability Landscape of Welfare Maximization within Fair Allocations
本文从计算复杂度视角研究公平分配下的福利最大化问题，在EFX和EF1约束下为不同智能体数量与估值类型设计了近似算法并给出了紧致不可近似性边界，同时确定了EFX的公平代价。
2025-05-31 cs.GT
Almost Envy Freeness and Welfare Efficiency in Fair Division with Goods or Bads
我们考虑两个模型的公平分工不可分割的项目：一个为商品和一个为坏。对于商品，我们研究了两个广义嫉妒自由代理（EF1和EFX商品）和三个共同的福利（功利主义，平等主义和纳什）效率的概念。对于坏的，我们研究了两个广义嫉妒自由代理（1EF和XEF商品）和两个不太常见的福利（平等主义和纳什）效率概念。一些现有的商品算法不适用于坏的。因此，我们提出了几个新的算法的模型与bads。我们的新算法表现出许多很好的性质。例如，在加性相同估值的情况下，最大化平均主义不利福利或纳什不利福利的分配是XEF和PE。最后，我们还给出了简单易行的情况下，这些嫉妒自由度代理和福利效率是可以实现的组合（例如，二进制估值，房子分配）。
2018-08-27 cs.GT
Fair and Efficient Multi-Resource Allocation for Cloud Computing
我们研究的问题，分配多种类型的资源与Leontief偏好的代理。经典的主导资源公平（DRF）机制满足多个期望的公平和激励属性，但已知在社会福利近似比方面具有较差的性能。在这项工作中，我们提出了一个新的近似比度量，称为\emph{\fratio}，它被定义为最优社会福利之间的最坏情况下的比率（分别为）。利用率）之间的所有\emph{fair}分配，并通过该机制，使我们能够打破经典的近似比下的下限障碍。然后，我们推广DRF和提出了几个新的机制，两种和多种类型的资源，满足相同的属性集的DRF，但更好的社会福利和利用率保证下的新基准。我们还通过在合成和真实世界数据集上的实验证明了这些机制的有效性。
2022-10-11 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
Maximizing Nash Social Welfare in 2-Value Instances: Delineating Tractability
该研究探讨了在2值加性估值下如何通过多项式时间算法实现纳什社会福利最大化，并证明当q≥3时该问题为NP难。
2026-02-20 cs.GT
Maximizing social welfare among EF1 allocations at the presence of two types of agents
研究将不可分割物品公平分配给两类效用函数智能体以最大化EF1分配的社会福利，提出了改进的常数比近似算法，并在特定情况下证明了其紧致性。
2025-09-11 cs.DS cs.GT
The Fairness of Maximum Nash Social Welfare Under Matroid Constraints and Beyond
本文研究拟阵及推广约束下物品公平分配，证明Max-NSW分配达到紧1/2-EF1并具帕累托最优，解决开放问题，并给出二值及p-可扩展情形下的近似保证。
2024-11-06 cs.GT
Who to Trust for Truthfully Maximizing Welfare?
我们引入了一个一般的方法，基于\emph{selective verification}和获得近似的机制，没有金钱的效用投票的一般域中的社会福利最大化。考虑到良好的分配，具有验证的机制选择少数关键代理，并使用验证预言机检测它们是否如实报告。如果是，则该机制产生期望的分配。否则，该机制忽略任何误报并继续处理剩余的代理。我们获得了随机真实（或几乎真实）的机制，没有钱，验证只有$O(\ln m / ε)$代理，其中$m$是结果的数量，独立于代理的总数，并且是$(1-ε)$ -近似的社会福利。我们还表明，任何真实的机制与恒定的近似比需要验证$Ω(\log m)$代理。我们的机制的一个显著特性是\emph{robustness}，也就是说，它们的结果只取决于诚实的代理人的报告。
2015-07-08 cs.GT
Extending the Characterization of Maximum Nash Welfare
在分配不可分割的商品，最大纳什福利规则最近被描述为唯一的规则类中的添加剂福利主义规则，满足嫉妒免费到一个好。我们将这种特征扩展到所有福利主义规则的类。
2023-02-17 cs.GT econ.TH
Online Nash Welfare Maximization Without Predictions
本文研究无预测的在线纳什福利最大化，在两种有界比率假设下设计算法，其竞争比仅取决于效用比率对数与代理人数量。
2023-02-11 cs.DS cs.GT
On allocations that give intersecting groups their fair share
我们考虑项目分配给个人代理谁有附加值，在设置中，有保护组，和分配需要给每个保护组的“公平”份额的总福利。非正式地说，在每个受保护的群体中，我们考虑分配给群体成员的总福利，并将其与分配可以给群体成员的最大可能福利进行比较。如果这两个值之间的比率不比该组的相对大小差，则分配对该组是公平的。对于可分割的项目，我们对公平的正式定义是基于比例份额，而对于不可分割的项目，它是基于任何价格份额。我们提出的例子中，有没有公平的分配，甚至没有分配，近似的公平性要求在一个常数乘法因子。然后，我们试图确定公平或近似公平分配存在的充分条件。例如，对于不可分割的项目，当代理人有相同的估值和家庭的保护组是层状的，我们表明，如果项目是家务，然后分配，满足每一个公平性要求内的乘法因子不差于两个存在，可以有效地找到，而如果项目是商品，没有常数近似可以保证。
2022-04-14 cs.GT econ.TH
On Simultaneous Two-player Combinatorial Auctions
我们考虑下面的通信问题：Alice和Bob每个人都有一些$v_1(\cdot)$和$v_2(\cdot)$的$m$项目的子集上的估值函数，他们的目标是以最大化福利的方式将项目划分为$S, \bar{S}$，$v_1(S) + v_2(\bar{S})$。我们研究的分配问题，这要求福利最大化分区和决策问题，这要求是否存在一个分区，保证一定的福利，二进制XOS估值。对于具有$poly(m)$通信的交互式协议，对于两个[Fei 06，DS 06]都已知紧密的3/4近似。对于交互式协议，分配问题可证明比决策问题更难：分配问题的任何解决方案都意味着决策问题的解决方案具有一个额外的回合和$\log m$额外的通信位通过平凡的减少。令人惊讶的是，分配问题是可证明的并发协议更容易。具体而言，我们显示：1）存在具有多项式通信的同时随机化协议，其选择其预期福利至少是最优的PDMATHAMT的分区。这与多项式通信的最佳交互式随机协议的保证相匹配。2)对于所有$\varepsilon > 0$，以概率$> 1/2 + 1/ poly(m)$正确地决定最优划分的福利是$\geq 1$还是$\leq 3/4 - 1/108+\varepsilon$的任何同时随机化协议需要指数通信。这提供了通过具有多项式通信的交互式（$3/4$）与同时（$\leq 3/4-1/108$）协议的可获得近似保证之间的分离。换句话说…
2017-04-11 cs.GT
Welfare-Maximizing Pooled Testing
Johannes Kepler University Linz（林茨约翰·开普勒大学）；Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学与研究中心）；King’s College London（伦敦国王学院）；Boston College（波士顿学院）；University of Southern California（南加州大学）；Harvard University（哈佛大学）
本研究针对混合检测的福利最大化问题，提出非重叠分配的近似方法及贪心算法，在真实数据和实地实验中验证了其高效性与可行性。
2026-08-18 cs.GT
Fair and Welfare-Efficient Constrained Multi-matchings under Uncertainty
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
本文研究不确定性下公平且福利高效的约束多匹配问题，提出基于机器学习估计效用，并在随机与鲁棒优化范式下权衡均值与方差，优化功利和平均福利目标，在三个公开数据集上验证有效性。
2024-11-04 cs.GT cs.LG
Fair Allocation with Binary Valuations for Mixed Divisible and Indivisible Goods
针对二值估值下混合可分与不可分物品的公平分配问题，证明了不可分物品相同时问题为NP难，给出了可分物品相同时的多项式时间算法，为凸优化混合领域提供理论洞见。
2023-11-08 cs.DS cs.GT
On Approximate Welfare- and Revenue-Maximizing Equilibria for Size-Interchangeable Bidders
在瓦尔拉斯均衡（WE）中，所有投标人都是无嫉妒的（EF），这意味着他们的分配使他们的效用最大化;市场出清（MC），这意味着未分配商品的价格为零。EF是确保市场长期生存的理想选择。MC确保需求满足供应。作为WE一部分的任何分配也是福利最大化的;然而，它不一定是收入最大化的。此外，我们不需要存在，例如，在市场上，投标人有组合估值。同时解决存在和低收入的传统方法是放松MC条件，而不是要求未分配商品的价格为某个正的底价。由此产生的解决方案概念，称为无嫉妒定价（EFP），已经在一些特殊情况下进行了研究，例如，一心一意的投标人。在本文中，我们更进一步，我们放宽EF以及MC。我们建议放宽EF条件，只有赢家是羡慕免费的，并进一步放宽MC条件，使未分配的商品的价格至少在储备。我们将这种新的解决方案概念称为限制性无嫉妒定价（REFP）。我们调查REFP需要一心一意的投标人，并表明，大小可互换的投标人（本文介绍的一根筋），我们可以计算REFP在多项式时间，给定一个固定的分配。在EFP的研究中，我们仍然对最大化卖方收入感兴趣。人们可以先求解出一个考虑保留价格的分配方案，然后再求解出一组相应的支持价格，每一个价格都至少是保留价格，而不是计算出一个同时产生分配方案和相应价格的结果。这两步过程在EFP的情况下失败了，因为给定一个固定的分配，没有嫉妒的价格不需要存在。然而，受限制的无嫉妒价格总是存在的......
2017-08-10 cs.GT
The efficiency of resource allocation mechanisms for budget-constrained users
我们研究了分配可分资源的机制的效率。给定所有用户提交的标量信号，这种机制决定每个用户将获得的资源份额和将从她那里收取的费用。用户是自私的，旨在最大化他们的效用（定义为他们获得的资源份额减去他们的费用）。从Johari和Tsitsiklis [运筹学数学，2004年]的开创性工作开始，一长串论文研究了各种分配和支付规则的资源分配机制的无政府代价（根据社会福利-总用户价值）。在这里，我们进一步假设每个用户都有一个预算约束，该约束使产生高于用户预算的支付的策略无效。这个微妙的假设，可以说是更现实的，构成了传统的无政府状态无政府代价分析毫无意义的一套均衡可能会急剧变化，他们的社会福利可以任意远离最优。相反，我们研究无政府状态的无政府代价使用的流动性福利基准，衡量效率，考虑到预算约束。我们展示了一个紧界2上的流动无政府代价的著名凯利机制，并证明了这一结果基本上是最好的可能在所有的多用户资源分配机制。这与无预算的情况形成了鲜明的对比，在无预算的情况下，有一些机制在社会福利方面的表现大大超过凯利，甚至达到了充分的效率。在我们的证明中，我们利用了最坏情况下的游戏和均衡的特殊结构，这也使我们能够通过求解简单的微分方程来设计（接近）最佳的两个玩家机制。
2020-02-20 cs.GT
Optimal Allocations under Strongly Pigou-Dalton Criteria: Hidden Layer Structure & Efficient Combinatorial Approach
School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区智能系统工程学院）
本文在强皮古-达尔文标准下研究最优社会福利分配问题，提出稳定分配算法并展示其高效性与稳定性。
2026-01-06 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
A Note on Approximating Weighted Nash Social Welfare with Additive Valuations
本文首次为具有可加估值的加权纳什社会福利问题给出近似比为 e^{1/e}+ε≈1.445+ε 的 O(1) 近似算法，通过配置 LP 与 Shmoys-Tardos 随机化舍入实现，并借助 EF1 分配差距分析匹配未加权情形的最佳近似比。
2025-08-13 cs.DS cs.GT
Social Welfare in Budget Aggregation
Universidad de Chile（智利大学）；Darden School of Business, University of Virginia（弗吉尼亚大学达顿商学院）；TU Eindhoven（埃因霍温理工大学）
本文研究了在ℓ₁效用下的预算聚合问题，提出了一种新的单心智比例和诚实机制UtilProp，并证明其在比例性和福利之间取得了最优平衡。
2026-10-26 cs.GT
