Weighted Fairness Notions for Indivisible Items Revisited.

Mithun Chakraborty, Erel Segal-Halevi, Warut Suksompong

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

20 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

We revisit the setting of fairly allocating indivisible items when agents have different weights representing their entitlements. First, we propose a parameterized family of relaxations for weighted envy-freeness and the same for weighted proportionality; the parameters indicate whether smaller-weight or larger-weight agents should be given a higher priority. We show that each notion in these families can always be satisfied, but any two cannot necessarily be fulfilled simultaneously. We then introduce an intuitive weighted generalization of maximin share fairness and establish the optimal approximation of it that can be guaranteed. Furthermore, we characterize the implication relations between the various weighted fairness notions introduced in this and prior work, and relate them to the lower and upper quota axioms from apportionment.
שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence Current Archives About
מוציא לאורAssociation for the Advancement of Artificial Intelligence
עמודים4949-4956
מספר עמודים8
כרך36 No. 5
מסת"ב (אלקטרוני)1577358767, 9781577358763
סטטוס פרסוםפורסם - 2022
אירוע36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2022 - Virtual, Online
משך הזמן: 22 פבר׳ 20221 מרץ 2022

סדרות פרסומים

שםProceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2022
כרך36

כנס

כנס36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2022
עירVirtual, Online
תקופה22/02/221/03/22

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Weighted Fairness Notions for Indivisible Items Revisited.'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי