We study fair allocation of resources consisting of both divisible and indivisible goods to agents with additive valuations. When only divisible or indivisible goods exist, it is known that an allocation that achieves the maximum Nash welfare (MNW) satisfies the classic fairness notions based on envy. Moreover, the literature shows the structures and characterizations of MNW allocations when valuations are binary and linear (i.e., divisible goods are homogeneous). In this paper, we show that when all agents' valuations are binary linear, an MNW allocation for mixed goods satisfies the envy-freeness up to any good for mixed goods (EFXM). This notion is stronger than an existing one called envy-freeness for mixed goods (EFM), and our result generalizes the existing results for the case when only divisible or indivisible goods exist. When all agents' valuations are binary over indivisible goods and identical over divisible goods (e.g., the divisible good is money), we extend the known characterization of an MNW allocation for indivisible goods to mixed goods, and also show that an MNW allocation satisfies EFXM. For the general additive valuations, we also provide a formal proof that an MNW allocation satisfies a weaker notion than EFM.


翻译:我们研究具有加性估值的主体间对包含可分与不可分物品的资源的公平分配问题。当仅存在可分或不可分物品时,已知实现最大纳什福利的分配满足基于嫉妒的经典公平性概念。此外,现有文献在估值为二元线性(即可分物品为同质)时,已揭示了最大纳什福利分配的结构与特征。本文证明,当所有主体的估值均为二元线性时,混合物品的最大纳什福利分配满足针对混合物品的任意物品嫉妒自由性。该概念强于现有混合物品嫉妒自由性概念,且我们的结果推广了仅存在可分或不可分物品情形的现有结论。当所有主体对不可分物品的估值均为二元性、对可分物品的估值具有同一性(例如可分物品为货币)时,我们将不可分物品最大纳什福利分配的已知特征推广至混合物品情形,并证明最大纳什福利分配满足任意物品嫉妒自由性。对于一般加性估值情形,我们也给出了最大纳什福利分配满足弱于混合物品嫉妒自由性概念的正式证明。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月6日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员