在线分配杂务:升级追索下EF1与MMS近似
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在线分配杂务:升级追索下EF1与MMS近似
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AI 综述
Yichen Huang 与 Nicholas Teh 提交论文,研究在升级追索机制下在线公平分配不可分割杂务:已分配的杂务可被替换为另一件不同且对受领者成本不更高的杂务。 论文称,对轮转法作简单调整,即可同时保持最多差一件杂务的嫉妒自由(EF1)与最大化最小份额(MMS)的 (2-1/n) 近似;无预测的确定性算法无法做得更好。
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最新进展11月3日 13:00
在线公平分配不可分割杂务:升级追索下的 EF1 与 MMS 近似报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI在线公平分配不可分割杂务:升级追索下的 EF1 与 MMS 近似
研究在升级追索机制下在线公平分配不可分割杂务,即已分配杂务可被替换为对受领者成本不更高的另一件杂务。对轮转法做简单调整即可同时保持最多差一件杂务的嫉妒自由(EF1,Envy-Freeness up to one chore)与最大化最小份额(MMS,Maximin Share)的 (2-1/n) 近似,且无预测的确定性算法无法做得更好。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。