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Swap dynamics in single-peaked housing markets
Autonomous Agents and Multi-Agent Systems ( IF 2.0 ) Pub Date : 2021-05-19 , DOI: 10.1007/s10458-021-09503-z
Aurélie Beynier , Nicolas Maudet , Simon Rey , Parham Shams

This paper focuses on the problem of fairly and efficiently allocating resources to agents. We consider a specific setting, usually referred to as a housing market, where each agent must receive exactly one resource (and initially owns one). In this framework, in the domain of linear preferences, the Top Trading Cycle (TTC) algorithm is the only procedure satisfying Pareto-optimality, individual rationality and strategy-proofness. Under the restriction of single-peaked preferences, Crawler enjoys the same properties. These two centralized procedures might however involve long trading cycles. In this paper we focus instead on procedures involving the shortest cycles: bilateral swap-deals. In such swap dynamics, the agents perform pairwise mutually improving deals until reaching a swap-stable allocation (no improving swap-deal is possible). We prove that in the single-peaked domain every swap-stable allocation is Pareto-optimal, showing the efficiency of the swap dynamics. In fact, this domain turns out to be maximal when it comes to guaranteeing this property. Besides, both the outcome of TTC and Crawler can always be reached by sequences of swaps. However, some Pareto-optimal allocations are not reachable through improving swap-deals. We further analyze the outcome of swap dynamics through social welfare notions, in our context the average or minimum rank of the resources obtained by agents in the final allocation. We start by providing a worst-case analysis of these procedures. Finally, we present an extensive experimental study in which different versions of swap dynamics are compared to other existing allocation procedures. We show that they exhibit good results on average in this domain, under different cultures for generating synthetic data.



中文翻译:

单峰住房市场的互换动态

本文着重于公平有效地向代理分配资源的问题。我们考虑一个特定的环境,通常称为住房市场,其中每个代理必须完全接收一个资源(最初拥有一个资源)。在此框架中,在线性偏好范围内,最高交易周期(TTC)算法是唯一满足帕累托最优性,个体理性和策略证明性的过程。在单一语言偏好的限制下,Crawler享有相同的属性。但是,这两个集中程序可能涉及较长的交易周期。在本文中,我们将重点放在涉及最短周期的程序上:双边掉期交易。在这种交换动态中,代理执行成对的相互改善的交易,直到达到交换稳定的分配为止(不可能进行改善的交换交易)。我们证明,在单峰域中,每个交换稳定的分配都是帕累托最优的,这表明了交换动态的效率。实际上,在保证此属性方面,该域是最大的。此外,TTC和Crawler的结果总是可以通过互换序列来实现。但是,通过改进掉期交易无法达到某些帕累托最优分配。我们通过社会福利概念进一步分析掉期动态的结果,在这种情况下,代理商在最终分配中获得的资源的平均或最小等级。我们首先提供这些程序的最坏情况分析。最后,我们提出了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。TTC和Crawler的结果总是可以通过互换序列来实现。但是,通过改进掉期交易无法达到某些帕累托最优分配。我们通过社会福利概念进一步分析掉期动态的结果,在这种情况下,代理商在最终分配中获得的资源的平均或最小等级。我们首先提供这些程序的最坏情况分析。最后,我们提出了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。TTC和Crawler的结果总是可以通过互换序列来实现。但是,通过改进掉期交易无法达到某些帕累托最优分配。我们通过社会福利概念进一步分析掉期动态的结果,在这种情况下,代理商在最终分配中获得的资源的平均或最小等级。我们首先提供这些程序的最坏情况分析。最后,我们提出了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。我们通过社会福利概念进一步分析掉期动态的结果,在这种情况下,代理商在最终分配中获得的资源的平均或最小等级。我们首先提供这些程序的最坏情况分析。最后,我们提出了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。我们通过社会福利概念进一步分析掉期动态的结果,在这种情况下,代理商在最终分配中获得的资源的平均或最小等级。我们首先提供这些程序的最坏情况分析。最后,我们提出了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。我们提供了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。我们提供了一项广泛的实验研究,其中将不同版本的交换动态与其他现有分配程序进行了比较。我们表明,在产生合成数据的不同文化下,它们在该领域平均表现出良好的结果。

更新日期:2021-05-19
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