論文の概要: Proportional Fairness in Obnoxious Facility Location

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04340v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 06:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:04.893944
• Title: Proportional Fairness in Obnoxious Facility Location
• Title（参考訳）: 不愉快な施設立地における公平性
• Authors: Alexander Lam, Haris Aziz, Bo Li, Fahimeh Ramezani, Toby Walsh,
• Abstract要約: この問題に対して,距離に基づく比例フェアネスの概念の階層構造を提案する。 決定論的かつランダムなメカニズムを考察し、比例フェアネスの価格に関する厳密な境界を計算する。 モデルの拡張が2つあることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.64736616610202
• License:
• Abstract: We consider the obnoxious facility location problem (in which agents prefer the facility location to be far from them) and propose a hierarchy of distance-based proportional fairness concepts for the problem. These fairness axioms ensure that groups of agents at the same location are guaranteed to be a distance from the facility proportional to their group size. We consider deterministic and randomized mechanisms, and compute tight bounds on the price of proportional fairness. In the deterministic setting, we show that our proportional fairness axioms are incompatible with strategyproofness, and prove asymptotically tight $\epsilon$-price of anarchy and stability bounds for proportionally fair welfare-optimal mechanisms. In the randomized setting, we identify proportionally fair and strategyproof mechanisms that give an expected welfare within a constant factor of the optimal welfare. Finally, we prove existence results for two extensions to our model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不愉快な施設配置問題(エージェントが施設位置を遠方に置くことを好む場合)を考察し,その問題に対する距離ベース比例フェアネス概念の階層構造を提案する。 これらの公正公理は、同じ位置にあるエージェントの群が、そのグループサイズに比例する施設からの距離であることが保証される。 決定論的かつランダムなメカニズムを考察し、比例フェアネスの価格に関する厳密な境界を計算する。 決定論的な設定では、我々の比例フェアネス公理は戦略の正当性とは相容れないことが示され、比例フェア福祉最適機構に対するアナーキと安定性の境界の漸近的な$\epsilon$-priceが証明される。 ランダム化した環境では、最適福祉の一定の要素内で期待される福祉を与える、公平かつ戦略的なメカニズムを同定する。 最後に、モデルに対する2つの拡張について、その存在を証明した。

関連論文リスト

• Nash Welfare and Facility Location [82.81742334337336]
  沿線にエージェントを配置する施設を配置することの問題点を考察する。 エージェントのユーティリティの産物として定義されたナッシュの福祉目的機能は、公正性と効率性の妥協をもたらすことが知られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T09:06:44Z)
• The Leximin Approach for a Sequence of Collective Decisions [6.3734441349747035]
  ラウンドロビン,最大ナッシュ福祉,レキシミンの3つのメカニズムの公正性を解析した。 オフライン環境では、3つのメカニズムが比例的あるいは近似的な結果を見つからないことを示す。 オンライン環境では、比例性や緩和を保証することは不可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T11:28:27Z)
• Fairness in Matching under Uncertainty [78.39459690570531]
  アルゴリズム的な二面市場は、こうした設定における公平性の問題に注意を向けている。 我々は、利益の不確実性を尊重する両面の市場設定において、個々人の公正性の概念を公理化する。 そこで我々は,配当よりも公平なユーティリティ最大化分布を求めるために,線形プログラミングフレームワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T00:30:32Z)
• Random Rank: The One and Only Strategyproof and Proportionally Fair Randomized Facility Location Mechanism [103.36492220921109]
  我々は、強い比例性は動機が良く基本的な公理であるが、その性質を満たす決定論的戦略防御機構は存在しないことを示した。 次に、予測において強い比例性を満たすランダムランクと呼ばれるランダム化メカニズムを同定する。 我々の主な特徴はランダムランクを、普遍的真理性、普遍的匿名性、期待における強い比喩性を達成するユニークなメカニズムとして特徴づけている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T00:51:57Z)
• Strategyproof and Proportionally Fair Facility Location [77.16035689756859]
  簡単な1次元集団決定問題(しばしば施設配置問題と呼ばれる)に焦点を当てる。 比例に基づく様々な強度のフェアネス公理の階層構造を解析する。 各公理に対して、公理と戦略の安全性を満足するメカニズムのファミリーを特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T12:41:32Z)
• Wasserstein Robust Support Vector Machines with Fairness Constraints [15.004754864933705]
  我々は分布の不確かさをモデル化するために経験的分布を中心とするタイプ$infty$ wasserstein ambiguityセットを用いる。 提案手法は,予測精度の損なうことなく,公平性を向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T17:53:54Z)
• Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain Preferences [91.3755431537592]
  エージェントの選好が不明な場合,共有資源の不足の設定における意思決定の問題について検討する。 我々のアプローチは、再生されたカーネルヒルベルト空間における好みの表現に基づいている。 エージェントの期待した利益を最大化する最適な戦略を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T03:08:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。