論文の概要: Online Fair Allocation of Perishable Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02402v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 15:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:40:59.277271
• Title: Online Fair Allocation of Perishable Resources
• Title（参考訳）: 生鮮資源のオンラインフェアアロケーション
• Authors: Siddhartha Banerjee, Chamsi Hssaine, Sean R. Sinclair,
• Abstract要約: 我々は、標準オンラインフェアアロケーション問題の事実上の動機付け型を考察する。 意思決定者は、一定回数のラウンドを割り当てるために、パーシシブルなリソースの予算を持っている。 目標は、うらやましいほど効率的で効率的なアロケーションのシーケンスを構築することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4952056744888913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider a practically motivated variant of the canonical online fair allocation problem: a decision-maker has a budget of perishable resources to allocate over a fixed number of rounds. Each round sees a random number of arrivals, and the decision-maker must commit to an allocation for these individuals before moving on to the next round. The goal is to construct a sequence of allocations that is envy-free and efficient. Our work makes two important contributions toward this problem: we first derive strong lower bounds on the optimal envy-efficiency trade-off that demonstrate that a decision-maker is fundamentally limited in what she can hope to achieve relative to the no-perishing setting; we then design an algorithm achieving these lower bounds which takes as input $(i)$ a prediction of the perishing order, and $(ii)$ a desired bound on envy. Given the remaining budget in each period, the algorithm uses forecasts of future demand and perishing to adaptively choose one of two carefully constructed guardrail quantities. We demonstrate our algorithm's strong numerical performance - and state-of-the-art, perishing-agnostic algorithms' inefficacy - on simulations calibrated to a real-world dataset.
• Abstract（参考訳）: 意思決定者は、一定回数のラウンドを割って割り当てることのできるリソースの予算を持っている。 各ラウンドにはランダムな数の到着があり、意思決定者は次のラウンドに進む前に、これらの個人に対してアロケーションをコミットしなければならない。 目標は、うらやましいほど効率的で効率的なアロケーションのシーケンスを構築することです。 我々の研究は2つの重要な貢献をしている: 最初は、決定者は、不要な設定に対して、期待できることに根本的な制限があることを示す最適なエンビー効率トレードオフの強い低い境界を導出し、次に入力$の低い境界を達成するアルゴリズムを設計する。 (i)$の終了順序の予測と$ (ii)うらやみに所望の束縛を課す。 各期間の残りの予算を考えると、アルゴリズムは将来の需要予測を使い、慎重に構築された2つのガードレールのうちの1つを適応的に選択する。 実世界のデータセットにキャリブレーションされたシミュレーションにおいて、我々のアルゴリズムの強い数値性能、そして最先端で、難解なアルゴリズムの非効率性を実証する。

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