We study complete allocations under nonnegative additive valuations through the positive supports of goods, focusing on the all-good form of envy-freeness up to any good (EFX$_0$). We define rival-injective (RI) endpoint ownership: every good with nonempty positive support is assigned to an agent who values it positively, and every ordered observer--owner pair is used by at most one good. RI ownership is exactly proper list coloring of the graph joining goods whose positive supports overlap in at least two agents. For pair-supported goods with arbitrary exceptional goods, fixing the exceptional owners yields a necessary-and-sufficient pair-capacity criterion and an exact finite-domain owner constraint satisfaction problem (CSP). Every RI allocation in which each agent's own bundle is worth at least her maximum-valued singleton is all-good EFX$_0$. A specified injective choice of maximum-singleton anchors, together with residual support-list degeneracy, constructs such an allocation by reverse greedy coloring in $O(nm^2)$ time. We give two explicit witness families: a nonempty relatively open, 22-dimensional cone on a fixed $4\times10$ support face, and a family for every $n\ge4$ with two universal-support goods and $m=(n-1)(n-2)+2$ goods. Both fail unanchored list degeneracy and are not implied by the explicit pure-multigraph or published high-girth/controlled-multiplicity hypotheses compared here. We also study recognition of the maximum-anchor certificate class, leaving its general complexity unresolved. The exact list-coloring and pair-capacity results concern RI ownership, not general EFX$_0$ existence; unrestricted four-agent, ten-good all-good EFX$_0$ remains unresolved.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27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
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 · 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
Arxiv
0+阅读 · 8月4日
Arxiv
0+阅读 · 6月25日
VIP会员
最新内容
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
15+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17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
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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员