From Recommendation Systems to Facility Location Games
推荐系统是非常流行的匹配用户和内容的工具。然而，当内容提供方是战略性的时，将用户与最接近的内容相匹配的基本原则（其中用户和内容都被建模为某个语义空间中的点）可能产生低社会福利。这是由于以下事实：内容提供方是战略性的，并且优化其提供的内容以推荐给尽可能多的用户。现代应用的动机，我们提出了广泛研究的设施位置游戏的框架，研究与战略内容提供方的推荐系统。我们的概念性贡献是引入一个$\textit{mediator}$设施选址模型，在追求更好的社会福利。我们的目标是设计中介，a）诱导一个高社会福利的均衡博弈，b）尽可能少的干预。在服务于后者，我们引入了$\textit{intervention cost}$的概念，它量化了多少损害调解人可能会造成的社会福利时，采用了非均衡配置文件。作为一个高福利低干预中介设计的案例研究，我们认为一维段的用户域。我们提出了一个调解人，实现社会最优的战略配置文件作为唯一的均衡配置文件，并显示其干预成本的紧约束。最后，我们考虑一些扩展，并强调一般议程的开放问题。
2018-09-09 cs.GT
A Randomized $\frac32$-Approximation for Strategic Facility Location on a Circle
University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Beijing Normal University-Zhuhai（北京师范大学珠海校区）
本研究提出一种奇偶依赖的随机化机制，混合随机独裁者与比例圆距离机制，在圆上战略设施选址中实现策略证明且近似比为3/2，并改进下界至11/10。
2026-09-28 cs.GT
Strategic Facility Location in Euclidean Spaces
Université Grenoble Alpes, Grenoble INP, CNRS, INRIA, LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、格勒诺布尔理工学院、法国国家科学研究中心、法国研究与计算机科学研究所、信息学实验室）
该研究针对欧氏空间的战略设施选址问题，利用额外维度优化防策略机制，得出了高维空间近似因子下界并改进了平面及带额外维度场景的算法。
2026-09-07 cs.DS cs.GT
Approximately Optimal Mechanisms for Strategyproof Facility Location: Minimizing $L_p$ Norm of Costs
我们考虑的问题，定位一个单一的设施上的真正的线。该设施服务于一组代理，每个代理位于线路上，并产生与他到设施的距离相等的成本。特工的位置是只有他自己知道的私人信息。代理将他们的位置报告给中央规划者，后者决定将设施定位在哪里。规划者的目标是最小化一个“社会”成本函数，取决于代理成本。然而，代理人可能不会如实报告;为了解决这个问题，计划者必须将自己限制在{ \em strategyproof}机制中，其中如实报告是每个代理人的主导策略。简单地选择最优解的机制通常不是防策略的，因此规划者希望使用有效地{ \em逼近}其目标函数的机制。在我们的论文中，我们研究了上述问题的社会成本函数是代理成本向量的$L_p$范数。我们发现，中位数机制（这是已知的防策略）提供了一个$2^{1-\frac{1}{p}}$近似比，这是所有确定性的防策略机制之间的最佳近似比。对于随机机制，我们提出了两个结果。首先，我们提出了一个负面的结果：我们表明，整数$\infty>p>2$，没有机制--从一个相当大的类随机机制--有一个近似比中位数机制。这与$p=2$和$p=\infty$的情况相反，其中随机化机制可证明有助于提高最差情况近似比。其次，对于2代理的情况下，我们表明，一种机制称为LRM，首先由Procaccia和Tennenholtz设计的特殊情况下的$L_{\infty}$，提供了最佳的逼近比之间的所有随机机制…
2014-09-16 cs.GT
Strategyproof Facility Location Mechanisms with Richer Action Spaces
我们研究的设施位置问题，代理控制多个位置，并报告他们的位置时，可以选择隐藏一些位置（隐藏），报告一些位置不止一次（复制）和谎言的位置（操纵）。我们充分表征所有设施的位置机制，是匿名的，高效的，和strategypproof相对于更丰富的战略行为，这种设置。我们还提供了一个表征方面的操纵。这是第一次，据我们所知，表征结果的strategyproof设施的位置机制，每个代理控制多个位置。
2020-03-26 cs.GT
Mechanism Design for Facility Location Games Under a Prelocated Facility
Ocean University of China（中国海洋大学）；Laboratory of Marine Mathematics, Ocean University of China（中国海洋大学海洋数学实验室）
该研究针对预选址设施下的设施选址博弈，设计了直线和圆周场景下、不同目标（最大成本/社会成本）及不同设置（一般/特殊）下的策略防卫机制，给出了对应的近似比与下界。
2026-09-01 cs.GT
Heterogeneous Facility Location Games
我们研究异质$k$ -设施选址博弈。在此模型中，存在$k$设施，其中每个设施用于不同的目的。因此，代理人对设施的偏好可以任意变化。我们的目标是设计策略证明机制，将设施的方式，以最大限度地提高最小效用的代理。对于$k=1$，如果代理的位置是已知的，我们证明了该机制，将设施的最佳位置是策略证明。对于$k \geq 2$，我们证明了没有最佳的策略证明机制，确定性或随机化，即使当$k=2$只有两个代理与已知的位置，和设施必须放置在线段。我们推导出确定性和随机策略证明机制的不可逼近性界限。最后，我们专注于线段，并提供策略证明机制，实现常数近似。我们所有的机制都很简单，沟通效率很高。作为一个副产品，我们表明，我们的一些机制可以用来实现其他目标的恒定因子近似的社会福利和幸福。
2020-10-11 cs.GT
Strategyproof Mechanisms for One-Dimensional Hybrid and Obnoxious Facility Location
我们考虑的设施选址问题的一个战略变种。我们想在封闭的时间间隔内找到一个设施。有n个代理位于该间隔上，分为两种类型：类型1代理，希望设施尽可能远离他们，类型2代理，希望设施尽可能靠近他们。我们的目标是最大化一种形式的社会效益：maxisum-代理人效用的总和，或平等主义目标-最小代理人效用。这个问题的战略方面是，代理人的位置不为我们所知，而是由代理人报告给我们-代理人可能会误报他的位置，试图将设施从他的真实位置移开或移向他的真实位置。因此，我们要求设施定位机制是防策略的，即如实报告是每个代理的主导策略。由于简单地最大化社会效益通常不是防策略的，我们的目标是设计具有良好近似比的防策略机制。对于最大化目标，在确定性设置中，我们提供了一个最佳可能的3-近似防策略机制;在随机设置中，我们提供了一个23/13-近似防策略机制和\frac{2}{\sqrt{3}}的下界。对于平等主义的目标，我们提供了一个下限为3/2的随机设置，并表明，没有有界的近似比是在确定性的设置。为了获得我们的确定性下界，我们描述了所有确定性的strategyproof机制时，所有代理的类型1。最后，我们考虑了一个广义模型，允许代理控制多个位置，并提供最好的可能的3-和3/2-近似strategyproof机制maxisum，分别在确定性和随机设置，当只有1型代理。
2015-07-17 cs.GT
Random Rank: The One and Only Strategyproof and Proportionally Fair Randomized Facility Location Mechanism
UNSW Sydney（悉尼新南威尔士大学）
比例是一个有吸引力的公平概念，已被应用于一系列问题，包括设施选址问题，社会选择中的经典问题。在我们的工作中，我们提出了一个称为强比例的概念，它确保了当有两组代理在不同的位置，两组产生相同的总成本。我们表明，虽然强比例性是一个动机良好的基本公理，没有确定性的防策略机制满足的属性。然后，我们确定了一个随机机制，称为随机排名（它统一选择一个数字$k$之间的$1$到$n$和定位设施在$k$的第一个最高的代理位置），满足强比例的期望。我们的主要定理将随机秩描述为在所有随机机制中实现普遍真实性、普遍匿名性和期望中的强比例性的唯一机制。最后，我们通过AverageOrRandomRank机制表明，通过将普遍真实性弱化为预期中的防策略性，可以实现更强的事后公平性保证。
2022-06-14 cs.AI cs.GT cs.MA
Facility Location Game with Envy Ratio
Ocean University of China（中国海洋大学）
研究实数线上以嫉妒比率为目标的一设施选址博弈，提出策略证明或群体策略证明机制以最小化嫉妒比率，并在两种场景下获得最优解和最佳确定性机制。
2026-07-03 cs.GT
Strategic Facility Location with $p$-Norm Social Costs
Stanford University（斯坦福大学）
研究在 $\ell_q(\mathbb R^d)$ 空间中，社会成本由任意 $p$-范数定义的战略设施选址问题，分析策略证明的坐标中位数机制的近似比，并给出紧界和上界。
2026-07-13 cs.GT
Settling the Distortion of Distributed Facility Location
我们研究了分布式设施选址问题，其中一组位置在实数线上的代理被划分为不相交的区域，目标是选择一个点来满足一定的标准，如优化目标函数或避免策略行为。我们的分布式设置中的机制分为两个步骤：对于每个地区，它选择一个代表该地区代理报告的位置的点，然后决定这些代表点之一作为最终输出。我们考虑两类机制：不受限制的机制，假设代理人直接提供他们的真实位置作为输入，和策略保护机制，处理战略代理人，旨在激励他们如实报告自己的立场。对于这两个类，我们展示了严格的界限上的最佳近似的几个最小化的社会目标，包括众所周知的社会成本（总距离的代理从选择点）和最大成本（所有代理从选择点之间的最大距离），以及其他公平启发的目标是量身定制的分布式设置。
2023-01-04 cs.GT
Obnoxious Facility Location Problems: Strategyproof Mechanisms Optimizing $L_p$-Aggregated Utilities and Costs
University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Beijing Normal University-Zhuhai（北京师范大学珠海校区）
本文研究了如何通过策略证明机制优化L_p-聚合效用和成本的令人反感设施选址问题，分析了确定性和随机性机制的近似比界限。
2025-12-21 cs.GT
Strategy-Proof Facility Location for Concave Cost Functions
我们考虑k-设施位置游戏，其中n个战略代理报告他们的位置上的真正的线，和一个机制将它们映射到k设施。每个代理寻求最小化他的连接成本，由他到最近设施的距离的非负递增函数给出。从以前的工作出发，主要考虑身份成本函数，我们感兴趣的机制，没有支付（组）strategyproof任何给定的成本函数，并实现一个很好的近似比的社会成本和/或代理的最大成本。我们提出了一个随机机制，称为相等的成本，这是组strategyproof，并实现了有界的逼近比为所有的k和n，对于任何给定的凹成本函数。最大成本的近似比最多为2，社会成本的近似比最多为n。据我们所知，这是第一个机制，具有k > 2设施和任何数量的代理的实例的有界近似比。我们的结果意味着一个有趣的确定性机制之间的分离，其近似比最大成本从2跳跃到无界时，k从2增加到3，和随机机制，其近似比保持在所有k最多为2。在消极的一面，我们排除了一个机制的可能性与严格凸成本函数的属性相等的成本。我们还提出了一个随机机制，称为挑选失败者，它适用于实例与k设施和n = k+1代理，并为任何给定的凹成本函数，是强组strategyproof，并实现了近似比为2的社会成本。
2013-05-15 cs.GT
Characterization of Group-Strategyproof Mechanisms for Facility Location in Strictly Convex Space
在任意无约束严格凸空间中，刻画了单设施选址博弈的群体防策略机制类。一种机制是\emph{group-strategyproof}，如果没有一组代理人可以误报，使其所有成员都更好地\emph{strictly}。严格凸空间是赋范向量空间，其中$\|x+y\|<2$对任何一对不同的单位向量$x \neq y$成立，例如，任何带有$p\in (1,\infty)$的$L_p$空间。我们表明，任何确定性的，一致的，组strategyproof机制必须是独裁的，和任何随机的，一致的，防御不变的，组strategyproof机制必须是\emph{2-dictatorial}。这里，如果随机机制的彩票输出必须分布在两个独裁者输入之间的线段上，则该机制是2-独裁的。如果一个机构的输出遵循输入的相同平移，则该机构是平移不变的。我们的特征直接意味着，任何（随机）的预防不变近似算法满足组strategyprofness属性有一个下界的$2$近似的最大成本（每当$n \geq 3$），和$n/2 - 1$的社会成本。我们还发现了一个算法，$2$ -近似的最大成本和$n/2$ -近似的社会成本，证明边界是（几乎）紧。
2020-05-24 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
Randomized Strategyproof Facility Location: Two Facilities and Beyond
University of Nebraska–Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Beijing Normal University–Zhuhai（北京师范大学珠海校区）；Beijing Normal–Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院）
该研究针对多设施选址问题设计随机策略proof机制，两设施场景提出Hybrid-Distance机制打破4的近似比基准，多设施场景提出Inverse-Square和Gap-Product机制优化近似比或实现常数近似比。
2026-09-02 cs.GT
Strategic Facility Location via Predictions
针对一般连续度量空间下基于预测的战略性设施选址问题，提出名为Harmonic的新机制，通过表征智能体的无支配策略集合并推导无政府代价的一致性与鲁棒性保证，扩展了先前仅限于二维空间的研究。
2024-10-10 cs.DS cs.GT
On Randomized Algorithms in Online Strategic Classification
University of Maryland（马里兰大学）；Harvard University（哈佛大学）
研究在线策略分类中随机化算法的优势，在可实现和不可知场景下分别给出基于Littlestone维度和操纵图最大度的改进界限，并证明随机化可突破确定性算法的下界。
2026-06-17 cs.GT cs.LG
Improved Lower Bounds and Output Augmentation for Facility Location Mechanisms
Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)（数学与计算机科学中心）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
研究平等主义目标下战略设施选址问题，证明防策略机制近似比渐近下界，给出双代理随机近似机制；考虑输出增强框架，设计不同设置下的确定性或随机近似机制，展现输出增强可替代随机性及成组防策略特性。
2026-07-23 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
Facility Location Games for Multi-Location Agents with Satisfaction
School of Mathematical Sciences, Ocean University of China（海洋大学数学科学学院）；Laboratory of Marine Mathematics, Ocean University of China（海洋大学海洋数学实验室）
本文研究了多地点代理的设施选址游戏，设计了群体策略证明机制以最大化满足度总和或最小值，同时保证代理真实报告位置。
2025-12-28 cs.GT
Strategyproof Facility Location for Three Agents on a Circle
我们考虑的设施选址问题在度量空间，专注于三个代理商的情况下。我们发现，选择每个代理的报告位置与其他两个代理之间的距离成比例的概率，结果在一个机制，是strategyproof的期望，并主导随机独裁者机制的功利社会福利。我们进一步提高了一个圆上的三个代理的上限为7/6（而随机独裁者获得4/3），并提供了第一个下界随机strategyproof设施位置在任何度量空间，使用线性规划。
2019-07-07 cs.GT
Procurement Auctions with Predictions: Improved Frugality for Facility Location
Columbia University（哥伦比亚大学）；New York University（纽约大学）；Drexel University（德雷塞尔大学）；Stanford University（斯坦福大学）
本文提出了一种改进的设施选址拍卖机制，通过引入预测增强框架，提高了frugality比率并增强了鲁棒性。
2025-12-10 cs.GT
Learning-Augmented Facility Location Mechanisms for Envy Ratio
UNSW Sydney（新南威尔士大学）；Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文提出基于学习的设施选址机制，旨在优化 envy 比率，通过 α-BIM 和 BAM 机制提升近似比至约 1.8944。
2026-02-04 cs.GT
Equilibria in Two-Stage Facility Location with Atomic Clients
Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（波茨坦大学哈索·普拉特纳研究所）；Mathematics of Operations Research, University of Twente（特文特大学运筹学系）
该研究针对两阶段竞争性设施选址问题，研究了权重不可拆分且可采用混合策略的原子客户场景，证明了客户权重相同时纯子博弈完美均衡恒存在，非相同客户时近似稳定状态存在性判定难解，并给出无政府价格的紧界2。
2024-07-09 cs.AI cs.GT
Heterogeneous Facility Location with Limited Resources
本文首先研究了资源有限的异构设施选址问题。我们主要集中在基本的情况下，一组代理人定位在线段[0，1]，并有两个可用的设施批准的偏好。一种机制将代理的位置和偏好作为输入，并根据此信息选择定位单个设施。我们研究的机制，旨在最大限度地提高社会福利（总效用的代理人从他们批准的设施），在激励代理人如实报告他们的立场和偏好的约束。我们考虑三种不同的设置，这取决于代理相关的信息，是公共或私人的水平。对于每一种设置，我们设计确定性和随机strategyproof机制，实现了一个很好的近似的最佳社会福利，并补充这些几乎紧不可能的结果。
2021-05-06 cs.GT
Distributed Agent-Constrained Truthful Facility Location
Royal Holloway University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）；University of Essex（埃塞克斯大学）
该研究提出了一种分布式设施定位机制，通过两阶段选择代表位置，确保代理无法通过策略性报告获益，并分析了两种成本变体下的近似比界。
2026-01-21 cs.GT
Mechanism Design for Facility Location Games with Candidate Locations
从机制设计的角度研究了具有候选选址的设施选址博弈。假设有n个智能体位于度量空间中，其位置是他们的私人信息，以及一组用于建造设施的候选位置。当局计划在这些候选人中建立一些同质的设施来为代理人服务，代理人承担的成本等于到最近设施的距离。我们的目标是设计机制，使代理之间的总/最大成本最小化。对于最大费用目标下的单设施问题，给出了一种确定性的3-近似群防策略机制，并证明了任何确定性（或随机化）防策略机制的近似比都不能大于3（或2）.对于同一直线上的两设施问题，给出了一种匿名的确定性群体防策略机制，即总费用目标为（2n-3）-近似，最大费用目标为3-近似。我们还提供（渐近）紧的近似比的下限。
2020-10-30 cs.GT
Strategyproof Facility Location in Perturbation Stable Instances
本文研究扰动稳定的 $k$-设施选址博弈，证明稳定实例下确定性与随机化防策略机制的近似保证，并给出低稳定性下的不可能性结果。
2024-03-03 cs.GT
Strategic Cooperation in Cost Sharing Games
在本文中，我们考虑战略成本分担游戏与所谓的任意共享的基础上各种组合优化问题，如顶点和集覆盖，设施位置，网络设计问题。我们专注于强均衡的存在性和计算复杂性，其中没有联盟可以提高其每个成员的成本。我们的主要结果揭示了战略博弈中的强均衡与经济学中传统的联盟成本分担博弈中的核心之间的联系。对于集覆盖和设施位置游戏，这导致在一个严格的强平衡的存在性的特征，使用合适的线性规划公式的完整性差距。此外，它允许通过一个统一的方法来获得所有现有的结果，在网络设计成本共享游戏的强平衡任意共享。此外，我们能够证明，一般来说，无政府状态的强无政府代价总是1。这应该与纳什均衡的无政府状态的无政府代价Θ（n）形成对比。最后，我们指出，LP方法也可以用来计算近最优和近稳定的近似强平衡。
2010-03-16 cs.DS cs.GT cs.MA
Breaking the 4-Approximation Barrier in Strategyproof Two-Facility Location
Central China Normal University（华中师范大学）；Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
该研究在Ptolemaic度量空间中提出随机策略proof双设施选址机制，将最优近似比从4降至约3.667，同时将最优下界从1.045提升至约1.207，突破了此前的4近似比障碍。
2026-08-11 cs.GT
Constrained Heterogeneous Two-facility Location Games with Max-variant Cost
在本文中，我们提出了一个受约束的异构设施选址模型，一组替代位置是可行的建设设施和设施的数量在每个位置是有限的。假设真实线路上的一组智能体可以策略性地报告其位置，并且每个智能体的成本是她到她感兴趣的进一步设施的距离，我们研究了受约束的异构两设施位置博弈的无钱确定性机制设计。根据主体是否具有选择性偏好，将问题分为强制性偏好和选择性偏好两种情况。在每个Agent由两个异构设施提供服务的强制设置下，我们分别针对总成本/最大成本目标给出了一个3-近似确定性群体防策略机制，这也是相应社会目标下的最佳确定性群体防策略机制.在可选的设置，每个代理可以在两个设施之一或两者都感兴趣，我们提出了一个确定性的组策略的预防机制与近似比最多为$2n+1$的总成本目标和一个确定性的组策略的预防机制与近似比最多为9的最大成本目标。
2022-07-07 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
Minimizing Inequity in Facility Location Games
UNSW Sydney（新南威尔士大学）
本文提出两种新的机制以最小化设施选址游戏中群体效应，统一了多个经典诚实机制，并改进了群体公平目标的近似界限。
2026-09-11 cs.GT
Multi-Unit Facility Location Games
设施选址博弈是经济学、运筹学和计算机科学领域的一个重要研究课题，其研究始于霍特林的开创性工作。在经典的纯位置Hotelling游戏企业竞争最大限度地提高客户吸引力的战略定位他们的设施，假设没有价格竞争，而客户被吸引到他们最近的设施。令人惊讶的是，很少有严格的工作已经提出了多单位设施的位置游戏，其中经典的纯位置Hotelling游戏扩展到每个玩家都找到几个设施的情况下。在本文中，我们提出了两个主要贡献的研究多单位纯位置Hotelling游戏。在本文的第一部分中，我们讨论了两个局中人的多单位设置，并充分刻画其均衡。在本文的第二部分中，我们处理的多单位设施的位置游戏，与$N\geq 3$球员，我们在这一部分的主要结果是完全表征的设置纯策略均衡存在。我们的研究结果也扩展了经典的必要和充分条件的战略配置文件是在一个纯位置（单单位）Hotelling游戏的多单位纯位置游戏的平衡。
2018-08-07 cs.GT
Strategyproof Approximation Mechanisms for Location on Networks
我们考虑的问题，定位设施的网络，表示为一个图。一组战略代理人有不同的理想位置的设施;代理人的成本是其理想位置和设施之间的距离。一种机制将代理人报告的位置映射到设施的位置。具体来说，我们感兴趣的是不使用支付的社会选择机制。我们希望设计防策略的机制，在这个意义上，代理人永远不会受益于说谎，或者，甚至更好的是，群体防策略，在这个意义上，代理人的联盟不能都受益于说谎。同时，我们的机制必须提供一个小的近似比相对于两个优化目标之一：社会成本或最大成本。我们给出了一个几乎完整的表征下的目标函数，确定性和随机机制，并就不同的网络拓扑结构的可行的真实近似比。我们的主要结果是：我们证明了一个简单的随机机制是群体策略防护的，并给出了一个（2-2/n）-近似的社会成本，其中n是代理的数量，当网络是一个圆圈（在计算机网络的情况下称为环）;我们设计了一种新的“混合”防策略随机化机制，当网络是圆时，该机制为最大成本提供了3/2的紧近似比;并且我们证明了，即使当网络是树时，也没有随机SP机制可以提供比2-o（1）更好的最大成本的近似比，从而匹配平凡的上限2。
2009-07-12 cs.GT cs.MA
Mechanism Design for Locating a Bridge Between Regions with Prelocated Facilities
School of Mathematical Sciences, Ocean University of China（海洋大学数学科学学院）；Beijing Normal University（北京师范大学）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
研究在两个有预定位设施的区域间建桥的机制设计问题，考虑不同机制下社会成本和最大成本，给出最优解特性及多种近似机制和下界。
2026-07-07 cs.GT
Proportional Fairness in Obnoxious Facility Location
UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校）；Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
针对令人厌恶的设施选址问题，提出基于距离的比例公平性公理层级，分析确定性及随机机制下比例公平性的代价与策略证明性，并给出福利界及模型扩展的存在性结果。
2024-11-07 cs.AI cs.GT cs.MA
On the Power of Deterministic Mechanisms for Facility Location Games
我们考虑K-设施的位置游戏，其中n战略代理报告他们的位置在度量空间，和一个机制将其映射到K设施。我们的主要结果是一个优雅的表征确定性strategyproof机制与有界的近似比2设施的位置线上。特别是，我们表明，与n \geq 5代理的实例，任何这样的机制要么承认一个独特的独裁者，或总是将设施在最左边和最右边的位置的实例。作为一个推论，我们得到的最佳近似比确定性strategyproof机制的问题，定位2设施的线路上，以最大限度地减少总的连接成本是精确的n-2。另一个相当令人惊讶的结果是，（Procaccia和Tennenholtz，EC 2009）的两个极端机制是唯一的确定性匿名防策略机制，具有在线2-设施位置的有界近似比。证明的特征采用了一些新的想法和技术工具，提供了新的见解的行为确定性strategyproof机制的K-设施位置游戏，并可能是独立的兴趣。采用这些工具之一，我们表明，对于每一个K \geq 3，不存在任何确定性的匿名strategyproof机制与有界近似比K-设施位置的线上，即使是简单的实例与K+1代理。此外，建立在线的特征，我们表明，不存在任何确定性的strategyproof机制与有界的近似比2-设施位置更一般的度量空间，这是真实的，即使是简单的情况下，3个代理位于一个星。
2012-07-04 cs.GT
Double-Sided Markets with Strategic Multi-dimensional Players
我们考虑的市场机制是双边的，至少在一边有多维战略空间的参与者。市场参与者具有战略性，并采取行动优化自己的效用。另一方面，机制设计者旨在优化社会目标，即，贸易的收益。我们专注于这种设置的一个例子，其动机是可预见的未来形式的在线广告。在线广告目前支持一些最重要的互联网服务，包括：搜索，社交媒体和用户生成的内容网站。为了克服隐私问题，有人建议通过信息经纪人将用户信息市场引入在线广告生态系统。这样的市场让用户可以控制哪些数据在在线广告交换中共享。我们描述了一个模型，为上述可预见的未来形式的在线广告，并设计了两种机制，这个模型的交流：一个确定性的机制，这是相关的大量文献的机制设计，通过贸易减少，并允许玩家与多维的战略空间，和一个随机机制，可以处理一个更一般的版本的模型。
2016-11-14 cs.GT
Mechanism Design with Exchangeable Allocations
我们研究了当代理人有不同类型的偏好时，无报酬的机制设计。相反，在大多数设置在文献中的代理人有相同的偏好，例如，在设施的位置游戏中，所有的代理人都想留在靠近（或远离）的设施，我们证明了机制设计的限制，当代理人有不同的偏好，通过引入交换阶段。我们考虑两种类型的交换阶段。第一种模式称为中央交换，其中交换由中央机构执行。另一种模式被称为个体交换，其中代理人自己交换他们的结果。以设施选址博弈为例，我们提供了一个真实的机制，优化社会福利在中央交换。我们还提供了一个普遍真实的随机机制，在个人交换中实现至少一半的最优社会福利。
2016-09-15 cs.GT
Mechanism Design with Strategic Mediators
我们考虑的问题，设计机制，通过战略中介（或中介）与战略代理人互动，并调查社会成本，由于中介的战略行为。拥有私人信息的自私代理人都与一个策略中介人相关联，并且只能通过该中介人与该机制进行交互。每个中介者的目标是优化其代理人的组合效用，而机制的目标是优化所有代理人的组合效用。我们专注于设施的位置上的度量引起的一个公知的树的问题。对于非策略中介，存在最优的主导策略机制。我们表明，当代理人和调解人的行为策略，有没有占主导地位的战略机制，实现任何近似。因此，我们稍微放松了激励约束，并定义了双边激励相容机制的概念。我们证明了Procaccia and Tennenholtz（2013）和Dekel et al.（2010）提出的$3$ -竞争确定性机制可以自然地扩展到树，并且仍然是$3$ -竞争和双边激励相容的。这基本上是最好的可能。然后，我们表明，通过允许随机化可以构建一个$2$竞争随机机制，是双边激励兼容，这也是本质上紧。这一结果也填补了Procaccia and Tennenholtz（2013）和Lu et al.（2009）工作中留下的空白，即为一条线上没有中介的加权代理设计策略验证机制的更简单问题，同时扩展到更一般的树模型。我们还调查了上述设置有多个层次的调解人的进一步推广。
2015-01-19 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
Distributed Consensus Resilient to Both Crash Failures and Strategic Manipulations
在本文中，我们研究了同步系统中的分布式共识受到意外的崩溃故障和系统中的理性代理的战略操纵。我们适应抗共谋的纳什均衡模型协议的概念，是弹性的崩溃失败和一组串通代理的战略操纵。对于一个$n$分布式代理的系统，我们设计了一个确定性协议，容忍2合谋代理和一个随机化协议，容忍$n - 1$合谋代理，都容忍任何数量的失败。我们还表明，如果勾结者被允许一个额外的通信轮后，每个同步轮，有没有协议，甚至可以容忍2勾结代理和1崩溃失败。
2012-06-06 cs.DC cs.GT
Equitable Mechanism Design for Facility Location
AI Institute, UNSW Sydney（人工智能研究院，新南威尔士大学悉尼分校）
该研究针对设施选址的策略防伪机制的公平性问题，证明最优效用Gini系数近似比的不可能性结果，提出补Gini系数近似比的计算方法，并考察不同机制对补Gini系数及Nash福利的近似效果。
2025-06-12 cs.AI cs.GT
Product Gap Mechanisms for Multi-Facility Location
该研究提出乘积间隙机制用于多设施选址，证明其对社会成本的近似比，分析其策略防卫性，还结合比例机制得到更优近似比的混合机制。
2026-08-21 cs.GT
Mechanism Design for Two-Opposite-Facility Location Games with Penalties on Distance
研究了两个设施相对的选址博弈，惩罚的大小取决于两个设施之间的距离。这两个设施是“相反”的，一个是受欢迎的，另一个是令人讨厌的。在博弈中，每个自私的主体都希望靠近受欢迎的设施，远离令人讨厌的设施;它的效用由它到令人讨厌的设施和受欢迎的设施的距离之差来衡量。管理机构确定所有代理所在的线段上两个设施的位置。每个代理都有自己的位置信息作为私有的，并被要求向当局报告其位置。使用报告的代理位置作为输入，由管理机构运行的算法机制输出两个设施的位置，目的是最大化某些社会福利。总和型社会福利考虑的是所有智能体的惩罚总效用，为此我们设计了具有可证明近似比的随机和确定性群体防策略机制，并建立了任何确定性防策略机制近似比的下界.针对Schereck型社会福利问题，提出了一种确定性的群体防策略机制，以保证最优性。
2018-06-22 cs.GT
Parameterized Voter Relevance in Facility Location Games with Tree-Shaped Invitation Graphs
本文将传统设施选址博弈扩展至扩散机制设计模型，通过定义匿名性和参数化投票者相关性属性，研究在策略防伪与帕累托效率下能实现的公平性，并得出两个不可能性与两个存在性定理。
2024-11-11 cs.GT econ.TH
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
Facility Assignment with Fair Cost Sharing: Equilibrium and Mechanism Design
本文研究公平成本分摊的一维设施分配问题，分别在设施选择和位置上报两个博弈场景下，证明纯纳什均衡可多项式时间求解，得出策略防护匿名机制的社会成本近似比无界的结论，并找到一类满足一致性与匿名性的非平凡策略防护机制。
2024-04-13 cs.GT
Facility Location Games Beyond Single-Peakedness: the Entrance Fee Model
本文提出带入场费的新型设施选址博弈模型，突破经典单峰偏好假设，设计了策略防抵赖机制并给出多场景下近似比的上下界与近乎紧的不可能性结果。
2024-04-15 cs.AI cs.DS cs.GT
Facility Location with Public Locations and Private Doubly-Peaked Costs
本文从已知代理位置和私有偏好距离的角度重新审视设施选址问题，针对双峰成本，给出了一维及二维$L_1$距离下的近似比下界与上界。
2025-05-23 cs.GT cs.MA
Mechanism Design for Facility Location Problems: A Survey
近几十年来，设施选址问题的近似机制设计研究一直是人工智能和经济学交叉领域的研究中心，这主要是由于其在社会规划和集群等各个领域的实际重要性。在高层次上，目标是设计机制来选择一组位置，在这些位置上建立一组设施，旨在优化一些社会目标，并根据战略代理人的偏好确保理想的属性，这些代理人可能有动机误报他们的私人信息，例如他们的位置。本文介绍了一个全面的调查，已经取得了重大进展，因为引入的问题，突出不同的变量和方法，以及最有趣的方向，为未来的研究。
2021-06-09 cs.DM cs.DS cs.GT
