AI 中文总结
研究加法估值下纳什社会福利最大化问题，提出$(e^{1/e} - c)$近似算法，改进了之前最佳近似因子$e^{1/e}$ ，有一定贡献。
AI 中文摘要
我们提出一种$(e^{1/e} - c)$近似算法，用于在加法估值下最大化纳什社会福利，其中$c > 0$为常数。该结果改进了之前已知的最佳近似因子$e^{1/e}$ 。
英文摘要
We present an $(e^{1/e} - c)$-approximation algorithm for maximizing Nash social welfare under additive valuations, for some constant $c > 0$. This result improves upon the previous best-known approximation factor of $e^{1/e}$ [Barman, Krishnamurthy and Vaish, EC 2018].
