論文の概要: Robust Allocations with Diversity Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15015v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 11:09:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 14:33:26.324379
• Title: Robust Allocations with Diversity Constraints
• Title（参考訳）: 多様性制約を伴うロバストな配置
• Authors: Zeyu Shen and Lodewijk Gelauff and Ashish Goel and Aleksandra Korolova and Kamesh Munagala
• Abstract要約: エージェント値の積を最大化するナッシュ福祉規則は,多様性の制約が導入されたとき,一意にロバストな位置にあることを示す。 また, ナッシュ・ウェルズによる保証は, 広く研究されているアロケーション・ルールのクラスにおいて, ほぼ最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.3799850959513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of allocating divisible items among multiple agents, and consider the setting where any agent is allowed to introduce diversity constraints on the items they are allocated. We motivate this via settings where the items themselves correspond to user ad slots or task workers with attributes such as race and gender on which the principal seeks to achieve demographic parity. We consider the following question: When an agent expresses diversity constraints into an allocation rule, is the allocation of other agents hurt significantly? If this happens, the cost of introducing such constraints is disproportionately borne by agents who do not benefit from diversity. We codify this via two desiderata capturing robustness. These are no negative externality -- other agents are not hurt -- and monotonicity -- the agent enforcing the constraint does not see a large increase in value. We show in a formal sense that the Nash Welfare rule that maximizes product of agent values is uniquely positioned to be robust when diversity constraints are introduced, while almost all other natural allocation rules fail this criterion. We also show that the guarantees achieved by Nash Welfare are nearly optimal within a widely studied class of allocation rules. We finally perform an empirical simulation on real-world data that models ad allocations to show that this gap between Nash Welfare and other rules persists in the wild.
• Abstract（参考訳）: 我々は,複数のエージェント間で分割可能なアイテムを割り当てる問題を考えるとともに,エージェントが割り当てられたアイテムに多様性の制約を導入することを許容する設定を検討する。 我々は、アイテム自体がユーザー広告スロットやタスクワーカーと競合やジェンダーなどの属性で対応し、プリンシパルが人口比率を達成しようとする設定を通じてこれを動機付けている。 エージェントがアロケーションルールに多様性の制約を表現した場合、他のエージェントのアロケーションは著しく痛むか? このような制約を導入するコストは、多様性の恩恵を受けないエージェントによって不当に負担される。 強靭性を捉えた2つのデシラタを用いてこれを符号化する。 これらは負の外部性ではなく、他のエージェントが傷つかない -- モノトニック性 -- 制約を強制するエージェントは、値が大きく増加することはない。 エージェント価値の積を最大化するnashの福祉規則は、多様性の制約が導入されると一意に強固に位置づけられるが、他のほぼ全ての自然割当規則はこの基準を満たさない。 また,ナッシュウェルズによる保証は,広く研究されているアロケーションルールのクラスにおいてほぼ最適であることを示す。 最後に,実世界のデータに対する経験的シミュレーションを行い,広告アロケーションをモデル化することで,ナッシュ福祉と他のルールとのギャップが野放しのままであることを示す。

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