Best of Both Worlds: Agents with Entitlements
Best of Both Worlds: Agents with Entitlements
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两全其美：拥有权利的代理
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Giovanna Varricchio
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Hoefer;M. Schmalhofer;Giovanna Varricchio
公平分配不可分割的商品是人工智能的核心挑战。对于许多突出的公平标准，包括无嫉妒（EF）或比例（PROP），可能不存在满足这些标准的分配。两个流行的补救措施，这个问题是随机化或放宽公平的概念。一个及时的研究方向是将两者的优势联合收割机结合起来，通常被称为两全其美（BoBW）。
我们认为公平的分工与权利，这允许调整公平的概念，异构代理之间的优先级。这是对标准公平划分模型的重要概括，但就BoBW结果而言并没有得到很好的理解。我们的主要结果是一个彩票的附加估值和不同的权利，是事前加权无嫉妒（WEF），以及事后加权比例高达一个好（WPROP1）和加权转移无嫉妒高达一个好（WEF（1，1））。我们表明，这一结果是紧密的事前WEF是不兼容的任何较强的事后WEF放松。
此外，我们扩展BoBW结果组公平的权利，并探讨我们的结果的泛化，更有表现力的估值函数的实例。
Fair division of indivisible goods is a central challenge in artificial intelligence. For many prominent fairness criteria including envy-freeness (EF) or proportionality (PROP), no allocations satisfying these criteria might exist. Two popular remedies to this problem are randomization or relaxation of fairness concepts. A timely research direction is to combine the advantages of both, commonly referred to as Best of Both Worlds (BoBW).
We consider fair division with entitlements, which allows to adjust notions of fairness to heterogeneous priorities among agents. This is an important generalization to standard fair division models and is not well-understood in terms of BoBW results. Our main result is a lottery for additive valuations and different entitlements that is ex-ante weighted envy-free (WEF), as well as ex-post weighted proportional up to one good (WPROP1) and weighted transfer envy-free up to one good (WEF(1, 1)). We show that this result is tight – ex-ante WEF is incompatible with any stronger ex-post WEF relaxation.
In addition, we extend BoBW results on group fairness to entitlements and explore generalizations of our results to instances with more expressive valuation functions.
通过（非）匹配逼近子模估值下的纳什社会福利
DOI：
10.1137/1.9781611975994.163
发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of the Annual ACMSIAM Symposium on Discrete Algorithms
影响因子：
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作者：
Garg, Jugal;Kulkarni, Pooja;Kulkarni, Rucha
通讯作者：
Kulkarni, Rucha
不可分割物品分配的群体公平性
DOI：
10.1609/aaai.v33i01.33011853
发表时间：
2019
期刊：
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
影响因子：
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作者：
Conitzer, Vincent;Freeman, Rupert;Shah, Nisarg;Vaughan, Jennifer Wortman
通讯作者：
Vaughan, Jennifer Wortman
多彩卡拉西奥多里定理的计算方面
影响因子：
0.8
作者：
Wolfgang Mulzer;Yannik Stein
通讯作者：
Yannik Stein