論文の概要: First-Choice Maximality Meets Ex-ante and Ex-post Fairness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04589v1
- Date: Mon, 8 May 2023 09:57:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 14:48:18.856794
- Title: First-Choice Maximality Meets Ex-ante and Ex-post Fairness
- Title(参考訳): First-Choice Maximality:元アンティーとポストフェアネス
- Authors: Xiaoxi Guo, Sujoy Sikdar, Lirong Xia, Yongzhi Cao and Hanpin Wang
- Abstract要約: 我々は、第一選択(FCM)を満たすランダム化機構、すなわち、第一選択を割り当てるエージェントの数を最大化する機構を設計する。
我々のメカニズムは、元アンティーと元ポストフェアネスの保証も提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.992491196317744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For the assignment problem where multiple indivisible items are allocated to
a group of agents given their ordinal preferences, we design randomized
mechanisms that satisfy first-choice maximality (FCM), i.e., maximizing the
number of agents assigned their first choices, together with Pareto efficiency
(PE). Our mechanisms also provide guarantees of ex-ante and ex-post fairness.
The generalized eager Boston mechanism is ex-ante envy-free, and ex-post
envy-free up to one item (EF1). The generalized probabilistic Boston mechanism
is also ex-post EF1, and satisfies ex-ante efficiency instead of fairness. We
also show that no strategyproof mechanism satisfies ex-post PE, EF1, and FCM
simultaneously. In doing so, we expand the frontiers of simultaneously
providing efficiency and both ex-ante and ex-post fairness guarantees for the
assignment problem.
- Abstract(参考訳): 順序の選好が与えられたエージェント群に複数の不可分なアイテムが割り当てられる割当問題に対して,我々は,最初のチョイス極大性 (fcm) を満たすランダム化機構,すなわち,最初の選択を割り当てたエージェントの数を最大化するパレート効率 (pe) を設計した。
当社のメカニズムは、元アンテと前ポストフェアネスの保証も提供します。
一般化されたボストンのメカニズムは、元アンティー・アンビーフリーで、元アンティー・アンビーフリーで1つの項目まで(EF1)。
一般化された確率的ボストン機構もex-post ef1であり、フェアネスではなくex-ante効率を満たす。
また,前ポストPE,EF1,FCMを同時に満足する防御機構が存在しないことも明らかにした。
そこで我々は,課題問題に対する効率性と,前者および前者の公正性保証の両面を同時に提供するフロンティアを拡大する。
関連論文リスト
- Unified Mechanism-Specific Amplification by Subsampling and Group Privacy Amplification [54.1447806347273]
サブサンプリングによる増幅は、差分プライバシーを持つ機械学習の主要なプリミティブの1つである。
本稿では、メカニズム固有の保証を導出するための最初の一般的なフレームワークを提案する。
サブサンプリングが複数のユーザのプライバシに与える影響を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T19:36:05Z) - Proportional Fairness in Obnoxious Facility Location [70.64736616610202]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T07:30:35Z) - 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) - Favoring Eagerness for Remaining Items: Achieving Efficient and Fair
Assignments [34.62857280111384]
より高位を好むために、微妙に異なる概念に基づいて、効率の新たな特性を提案する。
具体的には,前投稿前投稿前投稿前投稿後投稿後投稿後投稿前投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿前投稿後投稿後投稿前投稿前投稿前投稿前投稿前投稿前投稿後投稿後投稿前投稿前投稿前投稿前投稿前投稿後投稿後投稿前投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後表示後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿後投稿
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-18T07:00:04Z) - Two-Sided Matching Meets Fair Division [35.674275834421195]
両面マッチングの新しいモデルを導入し、フェアディビジョンの文献から人気のあるフェアネスの概念を借用する。
我々のモデルでは、各エージェントは、付加的な嗜好を持つ相手側の複数のエージェントにマッチする。
両面の公平さを別々に要求し、一試合(DEF1)と二試合(DMMS)という概念を生み出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T15:45:17Z) - VCG Mechanism Design with Unknown Agent Values under Stochastic Bandit
Feedback [104.06766271716774]
本研究では,エージェントが自己の価値を知らない場合に,マルチラウンドの福祉最大化機構設計問題について検討する。
まず、福祉に対する後悔の3つの概念、各エージェントの個々のユーティリティ、メカニズムの3つの概念を定義します。
当社のフレームワークは価格体系を柔軟に制御し、エージェントと販売者の後悔のトレードオフを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T18:00:58Z)
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。