Tillnärmningsgraden har blivit en av de dominerande åtgärderna när det gäller problem med mekanismens utformning. Mot bakgrund av analys av algoritmer definierar vi det utjämnade approximationsförhållandet för att jämföra prestandan hos den optimala mekanismen och en sanningsenlig mekanism när ingångarna är föremål för slumpmässiga perturbationer av de värsta ingångarna, och definierar den genomsnittliga-fall approximeringsförhållandet för att jämföra prestanda för dessa två mekanismer när ingångarna följer en distribution. För det ensidiga matchningsproblemet, Filos-Ratsikas et al. [21] visar att den slumpmässiga prioriteringen bland alla sanningsenliga mekanismer uppnår den snäva approximationskvoten som är gränsad till. Vi bevisar att, trots detta värsta fall bundet, slumpmässig prioritet har en konstant utjämnad approximation förhållande. Detta är, enligt vår begränsade kunskap, det första arbete som asymptotiskt skiljer det utjämnade approximationen förhållandet från det värsta-fall approximation förhållandet för mekanism design problem. För genomsnittsfallet visar vi att vår approximationsgrad kan förbättras till 1 + e. Dessa resultat förklarar delvis varför slumpmässig prioritet har använts framgångsrikt i praktiken, även om i värsta fall den optimala sociala välfärden är  och ( ε n) gånger av vad slumpmässig prioritet uppnår. Dessa resultat banar också väg för ytterligare studier av utjämnade och genomsnittliga analyser för ungefärliga problem med mekanismens utformning, utöver den värsta analysen.
I REF föreslår författarna att man studerar genomsnittliga och utjämnade approximativa förhållanden och genomför dessa analyser på det ensidiga matchningsproblemet.
Smoothed and Average-case Approximation Ratios of Mechanisms: Beyond the Worst-case Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}