論文の概要: Resource Allocation to Agents with Restrictions: Maximizing Likelihood with Minimum Compromise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05170v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 11:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:08:41.549569
• Title: Resource Allocation to Agents with Restrictions: Maximizing Likelihood with Minimum Compromise
• Title（参考訳）: 制限のあるエージェントへのリソース割り当て: 最小妥協による可能性の最大化
• Authors: Yohai Trabelsi, Abhijin Adiga, Sarit Kraus, S.S. Ravi
• Abstract要約: 原理は、各エージェントが何らかの確率でリソースにマッチするように、ランダムに最大マッチングを選択することを示す。 エージェントは、制限を一定の範囲内で変更することで、マッチする可能性を改善したいと考えています。 本研究では,合成データセットと2つの新しい実世界のデータセットについて実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.2469613376685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many scenarios where agents with restrictions compete for resources can be cast as maximum matching problems on bipartite graphs. Our focus is on resource allocation problems where agents may have restrictions that make them incompatible with some resources. We assume that a Principle chooses a maximum matching randomly so that each agent is matched to a resource with some probability. Agents would like to improve their chances of being matched by modifying their restrictions within certain limits. The Principle's goal is to advise an unsatisfied agent to relax its restrictions so that the total cost of relaxation is within a budget (chosen by the agent) and the increase in the probability of being assigned a resource is maximized. We establish hardness results for some variants of this budget-constrained maximization problem and present algorithmic results for other variants. We experimentally evaluate our methods on synthetic datasets as well as on two novel real-world datasets: a vacation activities dataset and a classrooms dataset.
• Abstract（参考訳）: 制約のあるエージェントがリソースを競う多くのシナリオは、二部グラフの最大マッチング問題としてキャストできる。 我々の焦点はリソース割り当ての問題であり、エージェントはリソースとの互換性を損なうような制限を課す可能性がある。 各エージェントがリソースと何らかの確率でマッチするように、原則がランダムに最大マッチングを選択すると仮定する。 エージェントは、一定の範囲内で制限を変更することで、マッチする可能性を改善したい。 原則の目的は、不満足なエージェントに制限を緩和するよう助言し、緩和の総コストが予算の範囲内(エージェントによる調停)であり、リソースを割り当てる確率の増大が最大になるようにすることである。 我々は,この予算制約付き最大化問題のいくつかの変種に対してハードネス結果を確立し,他の変種に対してアルゴリズム的結果を与える。 提案手法は, 総合データセットと, 休暇活動データセットと教室データセットの2つの新しい実世界データセットについて実験的に評価した。

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