Vi tillhandahåller en beräkningseffektiv blackbox reduktion från mekanismdesign till algoritmdesign i mycket allmänna inställningar. Särskilt ger vi en approximation-bevarande minskning från sanningsenligt maximera alla mål under godtyckliga genomförbarhetsbegränsningar med godtyckliga anbudstyper att (inte nödvändigtvis sanningsenligt) maximera samma mål plus virtuell välfärd (under samma genomförbarhetsbegränsningar). Vår minskning är baserad på ett fundamentalt nytt tillvägagångssätt: vi beskriver en mekanisms beteende indirekt endast i termer av det förväntade värdet den ger budgivare för visst beteende, och aldrig direkt få tillgång till tilldelningsregeln alls. Genom att tillämpa vårt nya tillvägagångssätt på intäkter ställer vi ut inställningar där vår minskning håller på båda sätten. Det vill säga, vi ger också en approximationskänslig minskning från (icke-sanningsfullt) maximering av virtuell välfärd till (sanningsfullt) maximering av intäkter, och därför är de två problemen beräkningsmässigt likvärdiga. Med denna likvärdighet i handen, visar vi att båda problemen är NP-hård att approxima inom någon polynom faktor, även för en enda monoton submodulär budgivare. Vi visar vidare tillämpligheten av vår minskning genom att tillhandahålla en sanningsenlig mekanism maximera fraktionerad max-min rättvisa.
REF ger en generell minskning från mekanismdesign till algoritmdesign, som vi använder för våra resultat.
Understanding Incentives: Mechanism Design Becomes Algorithm Design
{'venue': '2013 IEEE 54th Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'journal': '2013 IEEE 54th Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}