An efficient cost-sharing mechanism for the prize-collecting Steiner forest problem
Notice bibliographique
Résumé
In an instance of the prize-collecting Steiner forest problem (PCSF) we are given an undirected graph G = (V,E), non-negative edge-costs c(e) for all e ∈ E, terminal pairs R = {(si,ti)}1≤i≤k, and penalties π1,...,πk. A feasible solution (F,Q) consists of a forest F and a subset Q of terminal pairs such that for all (si,ti) ∈ R either si,ti are connected by F or (si,ti) ∈ Q. The objective is to compute a feasible solution of minimum cost c(F) + π(Q). A game-theoretic version of the above problem has k players, one for each terminal-pair in R. Player i’s ultimate goal is to connect si and ti, and the player derives a privately held utility ui ≥ 0 from being connected. A service provider can connect the terminals si and ti of player i in two ways: (1) by buying the edges of an si,ti-path in G, or (2) by buying an alternate connection between si and ti (maybe from some other provider) at a cost of πi. In this paper, we present a simple 3-budgetbalanced and group-strategyproof mechanism for the above problem. We also show that our mechanism computes client sets whose social cost is at most O(log 2 k) times the minimum social cost of any player set. This matches a lower-bound that was recently given by Roughgarden and Sundararajan (STOC ’06).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».