原子 congestion 博弈中的最优税收

我们如何设计机制以促进共享资源的高效利用？在此，我们针对广泛用于建模各类问题（包括交通路由）的成熟模型——原子 congestion 博弈，来回答这一问题。在此背景下，尽管存在科学上的关注，但迄今为止仍缺乏一种仅利用局部信息来设计收费机制以最小化系统低效性（无政府价格）的可处理方法论。本稿件通过一种可应用于多项式 congestion 博弈及更广范围的易处理线性规划公式解决了该问题。当将我们的方法专门应用于多项式情形时，我们获得了最优无政府价格的紧值及相应的收费，揭示了其与负载均衡博弈之间出乎意料的联系。我们还推导出了不随拥堵水平变化的常数最优收费机制，将 Caragiannis 等人 [ACM Transactions on Algorithms, 2010] 的结果推广至多项式 congestion 博弈及更广范围。最后，我们应用我们的技术来计算边际成本机制的效率。令人惊讶的是，仅使用局部信息的最优收费机制表现接近于利用全局信息的现有机制 [Bilò and Vinci, ACM Transactions on Economics and Computation, 2019]，而已知在连续流模型中为最优的边际成本机制，其效率低于不征收任何收费时的效率。所有结果对纯纳什均衡均为紧的，并推广至粗相关均衡。