Multi-item auctions and fair division
Notice bibliographique
Résumé
The question of how to divide a collection of items amongst a set of agents is of central importance to society.There are two main directions from which this question is approached: a game-theoretic direction that studies the mechanisms -primarily auctionsthat are used to divide items amongst agents, and a normative direction that studies the existence and computability of allocations that have desirable properties like fairness and high social welfare.In this thesis, we detail our contributions to both areas.In Part I of this thesis, we analyze two prominent multi-item auctions, the sequential and simultaneous item-bidding auctions.We prove that the declining price anomaly is not guaranteed to hold in the equilibria of full-information sequential auctions with three or more buyers.We then analyze the risk-free profitability, i.e. the threshold payoff that a buyer can guarantee for itself, in sequential and simultaneous auctions, when the buyer's valuation function is in the subadditive set function class (and its subclasses).In Part II, we discuss our contributions to the fair division problem, focusing on the envy-free allocation of indivisible items along with payments.We prove two conjectures of Halpern and Shah [SAGT 2019] and present additional upper bounds on the total quantity of subsidy sufficient to guarantee envy-freeness in any instance.We then study the tradeoffs between transfer payments, fairness, and welfare.i
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».