Biró Péter és szerzőtársainak cikke az Artificial Intelligence szakfolyóiratban

2019.11.21 | 13:35
Biró Péter és szerzőtársainak cikke az Artificial Intelligence szakfolyóiratban

Pareto optimal allocation under uncertain preferences : uncertainty models, algorithms, and complexity

Pareto optimal allocation under uncertain preferences: uncertainty models, algorithms, and complexity

Haris Aziz - Péter Biró - Ronald de Haan - Baharak Rastegari

Artificial Intelligence

Volume 276, November 2019, Pages 57-78

 

Abstract

The assignment problem is one of the most well-studied settings in multi-agent resource allocation. Agents express preferences over indivisible items and then the items are allocated based on these preferences. Pareto optimality is regarded as a desirable property for the chosen allocation, requiring that no other allocation exists in which no agent is worse off and at least one agent is better of. We consider the assignment problem with the additional feature that agents' preferences involve uncertainty. The setting with uncertainty leads to a number of interesting questions including the following ones. How to compute an assignment with the highest probability of being Pareto optimal? What is the complexity of computing the probability that a given assignment is Pareto optimal? Does there exist an assignment that is Pareto optimal with probability one? We consider these problems under five natural uncertainty models. For all of the models, we present a number of algorithmic and complexity results highlighting the differences and similarities in the complexity of the models. We also present some general characterization and algorithmic results that apply to large classes of uncertainty models.

« Vissza a listához

Eseménynaptár

H

K

Sz

Cs

P

Szo

V

28
29
30
31
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
1
2024 November

Kiemelt híreink

Az ″OTKA″ kutatási témapályázatok, a posztdoktori valamint fiatal kutatói kiválósági program 2021. évi nyertesei

Az ″OTKA″ kutatási témapályázatok, a posztdoktori valamint fiatal kutatói kiválósági program  2021. évi nyertesei A koronavírus okozta válsághelyzetben tovább nőtt a kutatói életpálya különböző szakaszaira kiírt OTKA-pályázatok keretösszege, hiszen a kutatások támogatására minden eddiginél nagyobb szükség van. Több mint 330 kutató és kutatócsoport nyert összesen 12 milliárd forint támogatást az elkövetkező 3 vagy 4 évre a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által meghirdetett alapkutatási pályázatokon. Az egyéni kutatókat és kutatócsoportokat megcélzó, úgynevezett OTKA-típusú programok a legkülönbözőbb kutatói kezdeményezésű projektek finanszírozásával, három pályázati kategóriában segítik a hazai tudományos élet legkiválóbb kutatóinak szakmai fejlődését, eredményeit és nemzetközi elismertségét.

Óvári Ágnes a Waste Management szakfolyóiratban megjelent új tanulmány társszerzője

Óvári Ágnes a Waste Management szakfolyóiratban megjelent új tanulmány társszerzője This study focuses on a comprehensive sustainability assessment of the management of the organic fraction of municipal solid waste in Ghent (Belgium), Hamburg (Germany) and Pécs (Hungary). A sustainability assessment framework has been applied to analyse social, environmental, and economic consequences at the midpoint level (25 impact categories) and at the endpoint level (5 areas-of-protection).

Nagy Gábor, Rácz Szilárd és Jóna László tanulmányai a Magyar Urbanisztikai Társaság kötetében

Nagy Gábor, Rácz Szilárd és Jóna László tanulmányai a Magyar Urbanisztikai Társaság kötetében Városok - Tervezés - Ingatlanpiac: Az urbanisztika aktuális kérdései. Szerkesztette: Salamin Géza - Tóth Bálint. Budapest, 2021.

További híreink »