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基于份额的任意权益公平分配

机器学习 2024-05-24 v1 机器学习

摘要

我们考虑不可分割物品分配给具有任意权益代理的问题。每个代理 ii 都有一个价值函数 viv_i 和一个权益 bib_i,其中权益之和为~1。在代理无法就一种可接受的公平概念达成一致的情况下,应如何选择分配方案?我们在每个代理关注其获得的价值、且公平概念受限为“基于份额”的情形下进行研究。“份额” ss 是一个函数,将每个 (vi,bi)(v_i,b_i) 映射到一个价值 s(vi,bi)s(v_i,b_i),表示代理 ii 应获得的最小价值,且 ss 是“可行”的,如果总是可以为每个代理 ii 至少获得 s(vi,bi)s(v_i,b_i) 的价值。我们的主要结果是对于基于 goods 的可加价值函数,存在一种分配方案,能确保每个代理至少获得其份额价值的一半,这与代理希望使用的任何可行基于份额的公平概念无关。此外,该比例的二分之一是最佳的。更一般地,我们提供了对可实现性的紧致刻画,分别针对 goods 和 chores,既是 ex-post(作为单个分配)也是 ex-ante(作为分配分布的期望值),两者皆可。我们还表明对于 chores 同时可以实现 ex-ante 和 ex-post 保证(即“两全其美”结果),而对于 goods 则不能。

关键词

引用

@article{arxiv.2405.14574,
  title  = {Learning with Fitzpatrick Losses},
  author = {Seta Rakotomandimby and Jean-Philippe Chancelier and Michel de Lara and Mathieu Blondel},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14574},
  year   = {2024}
}