通过匹配与局部搜索近似纳什社会福利
计算机科学与博弈论
2026-03-31 v5 数据结构与算法
摘要
对于任意，我们给出一种简单的确定性-近似算法，用于次模估值下的纳什社会福利（NSW）问题。我们还考虑了该问题的非对称变体，其目标是最大化智能体估值的加权几何平均，并给出-近似，前提是最大权重与平均权重之比不超过。我们还表明，-EFX无嫉妒性质可与常数因子近似同时达成。更确切地说，我们可以在多项式时间内找到一种分配，该分配既是-EFX的，又是次模估值下对称NSW问题的-近似。
引用
@article{arxiv.2211.03883,
title = {Approximating Nash Social Welfare by Matching and Local Search},
author = {Jugal Garg and Edin Husić and Wenzheng Li and László A. Végh and Jan Vondrák},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.03883},
year = {2026}
}