零工平台中的双边带容量次模最大化
数据结构与算法
2023-09-19 v1 离散数学
计算机科学与博弈论
摘要
在本文中,我们提出了三种带容量覆盖的通用模型,更一般地,提出次模最大化模型,以研究在广泛零工经济平台中出现的任务-工人分配问题。我们的模型包含以下特征:(1) 每个任务和工人可具有任意匹配容量,这刻画了任务的有限副本数或有限预算以及工人的工作容量;(2) 每个任务关联一个覆盖函数,或更一般地,一个单调次模效用函数。我们的目标是在任务和工人的容量约束下,设计一种最大化所有任务效用之和的分配策略。我们考虑两种设定:离线,其中所有任务和工人都是静态的;在线,其中任务是静态的而工人动态到达。我们提出了三种基于 LP 的舍入算法,分别对于离线覆盖最大化达到 1-1/e ~ 0.632 的最优近似比,对于在线覆盖和在线单调次模最大化分别达到 (19-67/e^3)/27 ~ 0.580 和 0.436 的竞争比。
引用
@article{arxiv.2309.09098,
title = {Two-Sided Capacitated Submodular Maximization in Gig Platforms},
author = {Pan Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09098},
year = {2023}
}
备注
This paper was accepted to the 19th Conference on Web and Internet Economics (WINE), 2023