给或不给：单一偏好估值下的公平分配

单一偏好智能体具有严格偏好，仅当束满足特定需求时才被接受。此类偏好自然出现在诸如用户间计算资源分配等场景中，其目标是公平地服务尽可能多的请求。本文研究此类智能体的公平分配问题，由于偏好的不连续性与互补性，该问题更难处理。我们的解概念——等收入竞争配置(CAEI)——受市场均衡启发，通过定价机制实现公平结果。我们研究了多可分割物品、切蛋糕问题及多离散物品情形下CAEI的存在性与计算。对于前两种情形，我们证明CAEI解的存在性得到保证；对于第三种，我们给出了容许该解的实例的简洁刻画；随后我们给出在三种情形下均能有效找到一个解的高效算法。最大化社会福利被证明在一般情况下是NP难的，但我们得到了若干高效算法：(i) 当不同\emph{类型}的玩家数量为常数时的可分割与离散物品情形；(ii) 具有连续需求的切蛋糕问题，我们建立了其与区间调度的有趣联系；(iii) 具有常数个玩家且需求任意的切蛋糕问题。更广泛地，当玩家拥有期望物品的目标集合、且对任何不含其目标集合的束赋予极小正值时，我们的解也颇具用处。