关于 K-联盟享乐博弈中平等主义价值的最大化
计算机科学与博弈论
2020-01-30 v1
摘要
本文考虑将智能体划分到各个联盟中的问题。我们聚焦于可加可分享乐博弈（ASHG），其中每个智能体对其他每个智能体具有一个非负价值，其效用为她赋予其所在联盟成员的价值之和。与以往工作不同，我们分析了一个必须恰好形成 个联盟的模型，其目标是最大化处境最差智能体的效用，即平等主义社会福利。我们表明该问题即便是当智能体数应被均分到各联盟时也是困难的。因此我们提出了一种启发式方法，以最大化平等主义社会福利并将最大化每个智能体的平均效用作为次要目标。通过大量在合成数据与真实数据上的仿真，我们展示了该方法的有效性。具体而言，我们的启发式方法所提供的解决方案比那些最大化平均社会福利的解决方案公平得多，同时仍提供了相对较高的平均社会福利。
引用
@article{arxiv.2001.10772,
title = {On Maximizing Egalitarian Value in K-coalitional Hedonic Games},
author = {Naftali Waxman and Sarit Kraus and Noam Hazon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.10772},
year = {2020}
}
备注
6 pages