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Enregistrement W6979317943

Multidimensional Budget-Feasible Mechanism Design

2025· article· en· W6979317943 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpossibilityMechanism designSet (abstract data type)Mechanism (biology)Function (biology)Benchmark (surveying)Valuation (finance)Metric (unit)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In budget-feasible mechanism design, a buyer wishes to procure a set of items of maximum value from self-interested players. We have a valuation function $v:2^U \to \mathbb{R}_+$, where $U$ is the set of all items, where $v(S)$ specifies the value obtained from set $S$ of items. The entirety of current work on budget-feasible mechanisms has focused on the single-dimensional setting, wherein each player holds a single item $e$ and incurs a private cost $c_e$ for supplying item $e$. We introduce multidimensional budget feasible mechanism design: the universe $U$ is now partitioned into item-sets $\{G_i\}$ held by the different players, and each player $i$ incurs a private cost $c_i(S_i)$ for supplying the set $S_i\subseteq G_i$ of items. A budget-feasible mechanism is a mechanism that is truthful, and where the total payment made to the players is at most some given budget $B$. The goal is to devise a budget-feasible mechanism that procures a set of items of large value. We obtain the first approximation guarantees for multidimensional budget feasible mechanism design. Our contributions are threefold. First, we prove an impossibility result showing that the standard benchmark used in single-dimensional budget-feasible mechanism design, namely the algorithmic optimum is inadequate in that no budget-feasible mechanism can achieve good approximation relative to this. We identify that the chief underlying issue here is that there could be a monopolist which prevents a budget-feasible mechanism from obtaining good guarantees. Second, we devise an alternate benchmark, $OPT_{Bench}$, that allows for meaningful approximation guarantees, thereby yielding a metric for comparing mechanisms. Third, we devise budget-feasible mechanisms that achieve constant-factor approximation guarantees with respect to this benchmark for XOS valuations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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