Vi anser att problemet med att omvandla en godtycklig approximationsalgoritm för en enparameter optimering problem till en beräkningseffektiv sanningsenlig mekanism. Vi ber om minskningar som är svarta lådor, vilket innebär att de endast kräver orakle tillgång till den givna algoritmen och i synnerhet inte kräver uttrycklig kunskap om problemet begränsningar. En sådan minskning är känd för att vara möjlig, till exempel för det sociala välfärdsmålet när målet är att uppnå Bayesian sanning och bevara social välfärd i förväntan. Vi visar att en minskning av den svarta lådan för det sociala välfärdsmålet inte är möjlig om den resulterande mekanismen krävs för att vara sanningsenlig i förväntan och för att bevara algoritmens värsta approximationsförhållande till en subpolynom faktor. Vidare bevisar vi att det för andra mål som t.ex. makepan inte är möjligt att minska den svarta lådan även om vi bara behöver Bayesiansanning och en genomsnittlig prestandagaranti.
Det första omöjlighetsresultatet för minskning av svarta lådor i mekanismdesign berodde på Chawla, Immorlica, och Lucier REF, som visade att ingen minskning av svarta lådor som garanterar dominerande strategiincitament kompatibilitet (DSIC) kan ungefär bevara den värsta-fall approximationsfaktorn för en given algoritmiska oracle.
On the limits of black-box reductions in mechanism design
{'venue': "STOC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}