覆盖、匹配及其他：预算机制设计的新结果
计算机科学与博弈论
2016-10-05 v1
摘要
我们研究了存在预算约束的一类反向（采购）拍卖问题。一般的算法问题是购买一组带有成本的资源，使其不超过给定预算，同时最大化给定的估值函数。该框架涵盖了若干知名优化问题的预算版本，当资源由策略型代理人拥有时，目标是设计真实且预算可行的机制，即诱导出资源的真实成本并确保机制的支付不超过预算。预算可行性给机制设计带来了更多挑战，我们针对某些次模和 XOS 估值函数类研究了该问题的具体实例。我们首先针对加权覆盖估值（一类在先前研究中已受到关注的次模函数特殊类）获得了具有改进近似比的机制。随后，我们为某类 XOS 问题提供了一种设计随机与确定性多项式时间机制的通用方案。该类问题包含可行集构成独立系统（比拟阵更一般的结构）的问题，代表性问题包括求最大加权匹配、最大加权拟阵成员以及最大加权三维匹配等。在这些结果之前，对于大多数此类问题，仅知具有极高近似比的随机机制。
引用
@article{arxiv.1610.00901,
title = {Coverage, Matching, and Beyond: New Results on Budgeted Mechanism Design},
author = {Georgios Amanatidis and Georgios Birmpas and Evangelos Markakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.00901},
year = {2016}
}