Ordinal Maximin Share Approximation for Goods (Extended Abstract)

Hadi Hosseini, Andrew Searns, Erel Segal-Halevi

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

In fair division of indivisible goods, ℓ-out-of-d maximin share (MMS) is the value that an agent can guarantee by partitioning the goods into d bundles and choosing the ℓ least preferred bundles. Most existing works aim to guarantee to all agents a constant fraction of their 1-out-of-n MMS. But this guarantee is sensitive to small perturbation in agents' cardinal valuations. We consider a more robust approximation notion, which depends only on the agents' ordinal rankings of bundles. We prove the existence of ℓ-out-of-(Equation presented) MMS allocations of goods for any integer ℓ ≥ 1, and present a polynomial-time algorithm that finds a 1-out-of-(Equation presented) MMS allocation when ℓ = 1. We further develop an algorithm that provides a weaker ordinal approximation to MMS for any ℓ > 1.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings of the 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2023
עורכיםEdith Elkind
עמודים6894-6899
מספר עמודים6
מסת"ב (אלקטרוני)9781956792034
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2023
אירוע32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2023 - Macao, סין
משך הזמן: 19 אוג׳ 202325 אוג׳ 2023

סדרות פרסומים

שםIJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence
כרך2023-August
ISSN (מודפס)1045-0823

כנס

כנס32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2023
מדינה/אזורסין
עירMacao
תקופה19/08/2325/08/23

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Ordinal Maximin Share Approximation for Goods (Extended Abstract)'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי