Приблизительное конкурентное равновесие на основе равных доходов - Википедия - Approximate Competitive Equilibrium from Equal Incomes

Приблизительно Конкурентное равновесие из равных доходов (A-CEEI) - процедура для справедливое распределение позиций. Его разработал Эрик Будиш.^[1]

Фон

CEEI (Конкурентное равновесие на основе равных доходов) - фундаментальное правило для справедливое деление делимых ресурсов. Он разделяет ресурсы в соответствии с результатом следующего гипотетического процесса:

Каждый агент получает одну единицу бумажные деньги. Это часть CEEI по вопросам равных доходов.
Агенты торгуют свободно, пока рынок не достигнет Конкурентное равновесие. Это вектор цен и распределение, так что (а) каждый выделенный пакет является оптимальным для своего агента с учетом его / ее дохода - агент не может купить лучший пакет с тем же доходом, и (б) рынок очищается - сумма всех отчислений в точности равна первоначальному взносу.

Равновесное распределение доказуемо без зависти и Парето эффективный. Более того, когда агенты имеют линейные функции полезности, распределение CEEI может быть вычислено эффективно.

К сожалению, когда есть неделимость, CEEI не всегда существует, поэтому его нельзя использовать напрямую для справедливое распределение позиций. Однако его можно приблизить, и это приближение обладает хорошей справедливостью, эффективностью и стратегическими свойствами.

Предположения

A-CEEI предполагает только, что агенты знают, как ранжировать наборы предметов. Рейтинг не обязательно слабо аддитивный ни даже монотонно.

Процедура

A-CEEI с параметрами ${ displaystyle alpha, beta}$ разделяет ресурсы в соответствии с результатом следующего гипотетического процесса:

Приблизительный EI: каждый агент получает доход от 1 до ${ displaystyle 1+ beta}$ . Точный доход каждого агента можно определить случайным образом или по стажу (пожилые люди могут получить немного больший доход).
Приблизительный CE: рассчитывается вектор цен и распределение, так что (а) каждый выделенный пакет является оптимальным для своего агента с учетом его бюджета, и (б) рынок "почти" очищается: евклидово расстояние между суммой всех ассигнований и начального капитала не более ${ displaystyle alpha}$ .

Будиш доказывает, что для любого ${ displaystyle beta> 0}$ , Существует ${ displaystyle alpha, beta}$ -CEEI где ${ displaystyle alpha}$ зависит от минимума между количеством разных типов предметов и количеством разных предметов, которые может получить агент.

Гарантии

Распределение удовлетворяет следующим свойствам:

Envy-free-except-1-item (см. распределение предметов без зависти ).
${ Displaystyle (п + 1)}$ -maximin-доля-гарантия.
Парето эффективность по выделенным позициям. То есть между агентами нет торговли, улучшающей Парето, но между агентом и маркет-мейкером могут быть трейдеры, улучшающие Парето.

Более того, механизм A-CEEI стратегически устойчивый «в целом»: когда агентов много, каждый агент имеет лишь небольшое влияние на цену, поэтому агенты действуют как сборщики цен. Затем для каждого агента оптимально сообщать свои истинные оценки, поскольку это позволяет механизму предоставить ему оптимальный пакет с учетом цен.

Вычисление

Распределение A-CEEI сложно вычислить: оно PPAD завершен.^[2]

Однако в задачах реалистичного размера A-CEEI может быть вычислен с использованием двухуровневого процесса поиска:

Уровень мастера: центр использует табу поиск предлагать цены;
Уровень агента: смешанные целочисленные программы решаются найти агентские заявки по текущим ценам.

Программа на уровне агента может выполняться параллельно для всех агентов, поэтому этот метод почти оптимально масштабируется по количеству процессоров.^[3]

Рассмотрен механизм задачи распределения студентов на курсы в Wharton School Пенсильванского университета.^[4]

Сравнение с максимальным благосостоянием по Нэшу

В Максимум-Nash-Welfare Алгоритм (MNW) находит распределение, которое максимизирует продукт полезности агентов. Он похож на A-CEEI в нескольких отношениях:^[5]

Оба алгоритма находят выделение EF-except-1.
Оба алгоритма приближают максимальную гарантию акций.

Однако у A-CEEI есть несколько преимуществ:

Он работает с произвольными служебными функциями - не только субмодульный ед. Это даже не требует однообразия предпочтений.
Он работает с порядковым вводом - агенты должны сообщать только о своем рейтинге по пакетам, но не о своей числовой оценке предметов.
Это доказательство стратегии "в целом".

С другой стороны, A-CEEI имеет несколько недостатков:

Имеется ошибка аппроксимации в распределенных позициях - некоторые позиции могут иметь избыточный спрос или избыточное предложение.^[6]
В частности, возвращенное распределение не является эффективным по Парето - некоторые элементы остаются нераспределенными (оно эффективно по Парето только в отношении выделенных элементов).

Ошибка аппроксимации A-CEEI растет с количеством различных элементов, но не с количеством игроков или количеством копий каждого элемента. Следовательно, A-CEEI лучше, когда есть много агентов и много копий каждого элемента. Типичное приложение - это когда агенты являются студентами, а элементы - позициями на курсах.^[6]

Напротив, MNW лучше, когда есть несколько агентов и много разных элементов, например, при разделении наследования.

Сравнение с конкурентным равновесием

A-CEEI (и CEEI в целом) связано, но не идентично, с концепцией конкурентное равновесие.

Конкурентное равновесие (CE) - это описательное понятие: оно описывает ситуацию на свободном рынке, когда цена стабилизируется, а спрос равен предложению.
CEEI является нормативным понятием: оно описывает правило разделения товаров между людьми.

Смотрите также

Комбинаторный аукцион