Black-Box Reductions for Cost-Sharing Mechanism Design
Notice bibliographique
Résumé
We consider the design of strategyproof cost-sharing mechanisms. We give two simple, but extremely versatile, black-box reductions, that in combination reduce the cost-sharing mechanism-design problem to the algorithmic problem of finding a minimum-cost solution for a set of players. Our first reduction shows that any truthful, α-approximation mechanism for the socialcost minimization (SCM) problem satisfying a technical no-bossiness condition can be morphed into a truthful mechanism that achieves an O(α log n)-approximation where the prices recover the cost incurred. Thus, we decouple the task of truthfully computing an outcome with near-optimal social cost from the cost-sharing problem. This is fruitful since truthful mechanism-design, especially for single-dimensional problems, is a relatively well-understood and manageable task. Our second reduction nicely complements the first one by showing that any LP-based ρ-approximation for the problem of finding a min-cost solution for a set of players yields a truthful, no-bossy, (ρ + 1)-approximation for the SCM problem (and hence, a truthful (ρ + 1) log n-approximation cost-sharing mechanism). These reductions find a slew of applications, yielding, as corollaries, the first or improved polytime costsharing mechanisms for a variety of problems. For example, our first reduction coupled with the celebrated VCG mechanism shows that for any costsharing problem (with a monotone cost function) one can obtain a truthful mechanism that achieves an O(log n)-approximation where the prices recover the cost incurred. Other applications include O(log n)approximation mechanisms for: survivable network design problems, facility location (FL) problems including capacitated and connected FL problems, and minimummakespan scheduling on unrelated machines. Our results demonstrate that in contrast with our current understanding of group-strategyproof and acyclic mechanisms, strategyproofness allows for ample flexibility in cost-sharing mechanism design enabling one to effectively leverage various algorithmic results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».