离散类型空间上激励相容性的局限
计算机科学与博弈论
2020-11-24 v2
摘要
在激励相容机制设计中，一种常见方法是将激励相容作为约束加入在可行机制上优化的规划中。为使规划可控，此类约束常施加于类型空间的稀疏化表示上，例如其离散化或采样。本文探讨该方法的局限，研究离散类型集合 上的所有占优策略激励相容机制能否扩展至 的凸包。Dobzinski、Fu 和 Kleinberg (2015) 对类型为单维的所有设定给出了肯定回答。不难证明当可行结果集合向下封闭时同样成立。本文中我们表明，对于某些具有多维类型且非向下封闭的设定，该问题答案是否定的。这一结果应警示在单维偏好和向下封闭可行结果之外使用所述强制激励相容方法的做法。
引用
@article{arxiv.2002.01046,
title = {Limitations of Incentive Compatibility on Discrete Type Spaces},
author = {Taylor Lundy and Hu Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01046},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 2 figures, to be published in Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence