論文の概要: Constrained Serial Dictatorships can be Fair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06086v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 14:58:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:52:29.735885
• Title: Constrained Serial Dictatorships can be Fair
• Title（参考訳）: 拘束されたシリアルディクターシップは公正である
• Authors: Sylvain Bouveret, Hugo Gilbert, Jérôme Lang, Guillaume Méroué,
• Abstract要約: シークエンスと受信するアイテム数で優先順位のバランスをとる方法は、簡単ではない質問である。 最適シーケンスは,パラメータのサンプリングにより,時間的に正確に計算できるか,あるいは近似することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.290831879990373
• License:
• Abstract: When allocating indivisible items to agents, it is known that the only strategyproof mechanisms that satisfy a set of rather mild conditions are constrained serial dictatorships: given a fixed order over agents, at each step the designated agent chooses a given number of items (depending on her position in the sequence). Agents who come earlier in the sequence have a larger choice of items; however, this advantage can be compensated by a higher number of items received by those who come later. How to balance priority in the sequence and number of items received is a nontrivial question. We use a previous model, parameterized by a mapping from ranks to scores, a social welfare functional, and a distribution over preference profiles. For several meaningful choices of parameters, we show that the optimal sequence can be computed exactly in polynomial time or approximated using sampling. Our results hold for several probabilistic models on preference profiles, with an emphasis on the Plackett-Luce model. We conclude with experimental results showing how the optimal sequence is impacted by various parameters.
• Abstract（参考訳）: 不特定項目をエージェントに割り当てる際、比較的穏やかな条件を満たす唯一の戦略防御機構が連続独裁であり、各ステップにおいて指定されたエージェントが与えられたアイテム数(シーケンスにおける彼女の位置に依存する)を選択する。 シーケンスに先行するエージェントはアイテムの選択肢が大きいが、後から来るエージェントが受け取るアイテムの数が多いことで、この利点を補うことができる。 シークエンスと受信するアイテム数で優先順位のバランスをとる方法は、簡単ではない質問である。 我々は、ランクからスコアへのマッピング、社会福祉機能、選好プロファイルよりも分布をパラメータ化した以前のモデルを使用する。 パラメータの有意義な選択について、最適なシーケンスを多項式時間で正確に計算するか、サンプリングを用いて近似することができることを示す。 この結果は、プラット・リュックモデルに重点を置き、嗜好プロファイルに関するいくつかの確率的モデルが成り立つ。 最適シーケンスが様々なパラメータによってどのように影響されるかを示す実験結果で締めくくった。

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