基于凸优化的组合公共项目诚实随机化机制
计算机科学与博弈论
2011-04-19 v2 数据结构与算法
摘要
在组合公共项目中，存在一组可能被实施的项目，以及一组在所选择的项目集合中具有利害关系的自利参与者。公共规划者必须在资源约束下选择这些项目的一个子集，目标是最大化社会福利。组合公共项目已成为算法机制设计领域的范式性问题之一，该领域关注在同时存在自私行为和多项式时间计算约束的情况下，解决根本性的资源分配问题。我们为组合公共项目的一个基本变体中的福利最大化问题，设计了一个多项式时间、期望诚实、(1-1/e)-近似的机制。我们的结果适用于参与者具有拟阵秩和（MRS）估值的组合公共项目，这类估值涵盖了此背景下研究的大多数具体次模函数例子，包括覆盖函数、拟阵加权秩函数及其凸组合。在假设P≠NP的前提下，我们的近似因子是可能达到的最优值。我们的机制是首个为组合公共项目的一个自然NP难变体实现常数因子近似的机制。
引用
@article{arxiv.1103.0041,
title = {A Truthful Randomized Mechanism for Combinatorial Public Projects via Convex Optimization},
author = {Shaddin Dughmi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1103.0041},
year = {2011}
}
备注
Extended abstract appears in Proceedings of the 12th ACM Conference on Electronic Commerce (EC), 2011