The Price of Anarchy (PoA) is a popular measure of the costs of decentralization in terms of efficiency losses. Almost all PoA analyses operate within a framework assuming both Cardinal Full-Comparability (CFC) and smoothness, in which case any derived bounds conveniently extend beyond pure Nash to coarse correlated equilibria and no-regret learning outcomes. However, interpersonal utility comparability is an additional assumption that generally has to be justified. Without it, cardinal utilities (e.g. defined under classical von Neumann--Morgenstern framework) are unique only up to agent-specific affine transformations, rendering both the utilitarian PoA and the classical smoothness conditions representation-dependent. In this paper, we operate under a more general Cardinal Non-Comparability (CNC) framework, under which the weighted Nash welfare is a canonical admissible aggregator. We introduce multiplicative smoothness, a product-form condition matched to the multiplicative structure of Nash welfare, and obtain PoA bounds that are CNC-invariant and extend to coarse correlated equilibria. We demonstrate applicability of our framework on single-choice welfare games, deriving the bounds through simple proof relying on multiplicative retention envelope and geometric closure. The interpretation of this bound in terms of the true cost of decentralization depends crucially on interpersonal comparability of utilities.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
pytorch中六种常用的向量相似度评估方法
极市平台
22+阅读 · 2021年12月9日
一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
极市平台
16+阅读 · 2020年8月10日
专家报告 | 个性化图像美学评价
中国图象图形学报
14+阅读 · 2020年7月15日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Word2Vec 与 GloVe 技术浅析与对比
LibRec智能推荐
25+阅读 · 2017年5月15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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
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
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
相关资讯
pytorch中六种常用的向量相似度评估方法
极市平台
22+阅读 · 2021年12月9日
一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
极市平台
16+阅读 · 2020年8月10日
专家报告 | 个性化图像美学评价
中国图象图形学报
14+阅读 · 2020年7月15日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Word2Vec 与 GloVe 技术浅析与对比
LibRec智能推荐
25+阅读 · 2017年5月15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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员