SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  50
Télécharger pour lire hors ligne
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è
       Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû




           Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû



                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî

Òåîðèÿ ýêîíîìè÷åñêèõ ìåõàíèçìîâ  ÈÒÌÎ, âåñíà 2008



               Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
              Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                         Àóêöèîíû VCG

Outline




  1   Ïîñòàíîâêà çàäà÷è
        ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
        Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
        Àóêöèîíû VCG
  2   Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû
        Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
        Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


                      Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Ñèòóàöèÿ




     Âñïîìíèì åù¼ ðàç ïîñòàíîâêó çàäà÷è äèçàéíà àóêöèîíà.
     Åñòü àãåíòû, ó êàæäîãî àãåíòà i åñòü ñâîÿ âíóòðåííÿÿ öåíà
     xi .
     Åñëè àãåíò i ïðîèãðûâàåò, åãî äîõîä ðàâåí 0, èíà÷å îí
     ðàâåí xi − p, ãäå p  öåíà, êîòîðóþ îí äîëæåí çàïëàòèòü.




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                        Àóêöèîíû VCG

Àóêöèîíû Âèêðè



     Ìû óæå çíàåì, ÷òî â òàêîé ñèòóàöèè õîðîø àóêöèîí
     Âèêðè  àóêöèîí âòîðîé öåíû.
     Ñàìîå ãëàâíîå äëÿ íåãî òî, ÷òî îí ïðàâäèâ, ïðè÷¼ì â
     äîìèíàíòíûõ ñòðàòåãèÿõ.
     Ïðè÷¼ì åãî ïðàâäèâîñòü ãàðàíòèðîâàíà äàæå âîò â êàêîì
     ñìûñëå: äëÿ êàæäîé ñòàâêè bi = xi ìîæíî íàéòè òàêîå
     ìíîæåñòâî ñòàâîê b−i äðóãèõ àãåíòîâ, ÷òî àãåíò i ñòðîãî
     ïîòåðÿåò äåíüãè ïî ñðàâíåíèþ ñ bi = xi .
  Óïðàæíåíèå. Äîêàæèòå ýòî.

     À åù¼ îí ðàöèîíàëåí.

                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Ýôôåêòèâíûå àóêöèîíû




     di ýòî òî, ñêîëüêî ìû êîìó ïðîäà¼ì; i di = 1.
     Ýôôåêòèâíûé àóêöèîí  ýòî íà ñàìîì äåëå àóêöèîí,
     êîòîðûé ìàêñèìèçèðóåò
                      di xi ïðè óñëîâèè di = 1.
                     i                           i
     Åñëè ïðîäà¼ì îäíó âåùü, ýòî ïðîñòî çíà÷èò îòäàòü å¼
     òîìó, êîìó íóæíåå âñåõ. Àóêöèîí Âèêðè òàê è äåëàåò.


                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Âû÷èñëèòåëüíî ýôôåêòèâíûå àóêöèîíû




     Åñòü è åù¼ îäíà âàæíàÿ äåòàëü.
     Àóêöèîí Âèêðè ìîæíî ðåàëèçîâàòü çà ïîëèíîìèàëüíîå
     âðåìÿ.
     Åñëè áû ýòî áûëî íå òàê, òî íè÷åãî áû íå ïîëó÷èëîñü.
     È åù¼: àóêöèîí Âèêðè íå äåëàåò ïðåäïîëîæåíèé î
     ñòðóêòóðå xi ; ëè÷íûå öåííîñòè ìîãóò áûòü ëþáûìè, äàæå
     íå îáÿçàòåëüíî îãðàíè÷åííûìè ñâåðõó.



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
              Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                         Àóêöèîíû VCG

×åòûðå ñâîéñòâà




     Èòàê, àóêöèîí Âèêðè óäîâëåòâîðÿåò ÷åòûð¼ì ñâîéñòâàì
     õîðîøåãî àóêöèîíà:
       1   Îí ïðàâäèâ è ðàöèîíàëåí.
       2   Îí ýôôåêòèâåí  ìàêñèìèçèðóåò îáùåå ñ÷àñòüå.
       3   Îí ðàáîòàåò ñ ëþáûìè öåííîñòÿìè x .
           Îí ðåàëèçóåì çà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ.
                                                      i

       4

     Ñåé÷àñ ìû ïåðåéä¼ì â áîëåå îáùóþ ñèòóàöèþ è óâèäèì,
     ÷òî òàì äîñòè÷ü âñåõ ÷åòûð¼õ öåëåé ñðàçó óæå íå
     ïîëó÷èòñÿ...


                      Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Îáîáùåíèå




    Ìû ðàññìàòðèâàëè àóêöèîí ñ îäíîé âåùüþ.
    Òåïåðü äàâàéòå ïîïðîáóåì ïðîäàâàòü íåñêîëüêî âåùåé
    ñðàçó.
    Êàê íàì îáîáùàòü àóêöèîí Âèêðè íà òàêóþ ñèòóàöèþ?




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Ïî îäíîé




     Ìîæíî áûëî áû ïðîäàâàòü âåùè ïî îäíîé, ïî î÷åðåäè.
     Ýòî ðàáîòàåò, íî òîëüêî òîãäà, êîãäà âåùè íåçàâèñèìû.
     À íà ñàìîì äåëå îíè íå îáÿçàòåëüíî íåçàâèñèìû.




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Complements and substitutes




     Âåùè ìîãóò äîïîëíÿòü äðóã äðóãà (complements): íàáîð èç
     äâóõ âåùåé ñòîèò áîëüøå, ÷åì ñóììà ñòîèìîñòåé.
     Èëè, íàîáîðîò, âçàèìîçàìåíÿåìû (substitutes): íàáîð èç
     äâóõ âåùåé ñòîèò ìåíüøå, ÷åì ñóììà ñòîèìîñòåé.
     Ïîïðîáóéòå ïðèâåñòè ïðèìåðû.




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Ðåàëüíûé ïðèìåð




     Ðåàëüíûé ïðèìåð, ãäå âñ¼ ýòî ïðèìåíÿåòñÿ  îêíà âçë¼òà
     è ïîñàäêè â àýðîïîðòàõ.
     Äâå âîçìîæíîñòè âçëåòåòü â îäíîì àýðîïîðòó ïðèìåðíî â
     îäíî âðåìÿ  ýòî substitutes.
     À âçë¼ò â îäíîì àýðîïîðòó è ïîñàäêà ÷åðåç
     ñîîòâåòñòâóþùåå âðåìÿ â äðóãîì  ýòî complements.
     Àýðîïîðòàì íàäî ïðîäàâàòü ýòè ñëîòû àâèàëèíèÿì 
     ïîñðåäñòâîì àóêöèîíîâ.


                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Ôîðìàëüíî




    Ïóñòü ó íàñ åñòü ìíîæåñòâî S ïðîäàâàåìûõ âåùåé.
    Ñêðûòàÿ öåííîñòü (valuation) vi èãðîêà i  ýòî â äàííîì
    ñëó÷àå áóäåò ôóíêöèÿ èç ìíîæåñòâà 2S â âåùåñòâåííûå
    ÷èñëà.
    Òî åñòü èãðîê çíàåò ñâîþ ñêðûòóþ öåííîñòü äëÿ ëþáîãî
    ìíîæåñòâà âåùåé.
    Ðàçóìíûå ïðåäïîëîæåíèÿ: vi (∅) = 0, vi (S ) ≥ vi (S ) ïðè
    S ⊇ S (ìîíîòîííîñòü).



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                        Àóêöèîíû VCG

Ïîáåäèòåëè




     Â êîìáèíàòîðíîì àóêöèîíå ìîæåò áûòü íåñêîëüêî
     ïîáåäèòåëåé: îäíèì îäíî ïðîäàäóò, äðóãèì äðóãîå.
     Íî ïî-ïðåæíåìó ïîëüçà äëÿ èãðîêà ðàâíà vi (Ti ) − pi , ãäå
     Ti  ýòî ìíîæåñòâî ïðîäàííûõ åìó âåùåé.
     Ýôôåêòèâíûå ìåõàíèçìû ìàêñèìèçèðóþò N=1 vi (Ti ).
                                                i




                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves




     Ó íàñ áûëà áîëåå îáùàÿ êîíñòðóêöèÿ, ó êîòîðîé áûëà
     ìàññà ïîëåçíûõ ñâîéñòâ.
     Ýòî áûëè àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves.
     Êàê îíè âûãëÿäÿò â êîìáèíàòîðíîì ñëó÷àå?




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è       ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû        Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                           Àóêöèîíû VCG

Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves



     Êàæäûé èãðîê i ïîäà¼ò ñâîþ ñòàâêó bi (T ) äëÿ êàæäîãî
     T ⊆ S.
     Öåíòð âûáèðàåò ðàçìåùåíèå (T1∗, . . . , TN ), êîòîðîå
                                              ∗

     ìàêñèìèçèðóåò
                                       N
                                           bi (Ti )
                                   i =1
     ïî âñåì äîïóñòèìûì ðàçìåùåíèÿì (ò.å. òåì, ãäå
     Ti ∩ Tj = ∅).
     Áåð¼ò ñ êàæäîãî ó÷àñòíèêà i ïîäõîäÿùóþ öåíó pi (îá ýòîì
     íèæå).

                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî       Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è            ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû             Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                                Àóêöèîíû VCG

Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves


     Äàæå áåç êîíêðåòíûõ öåí ëåãêî äîêàçàòü, ÷òî VCG
     ýôôåêòèâåí è ðàáîòàåò ñ ëþáûìè öåííîñòÿìè vi (ýòî ìû
     óæå ìíîãî ðàç äåëàëè).
     À öåíà, âçÿòàÿ ñ èãðîêà i ,  ýòî ñóììàðíûé óùåðá,
     ïîíåñ¼ííûé äðóãèìè èãðîêàìè îò ïðèñóòñòâèÿ i :
                                                    

                pi   =     max
                           {Tj }j =i
                                              bj (Tj ) −          bj (Tj∗ ),
                                       j =i                 j =i
     ò.å. ðàçíèöà ìåæäó îáùèì ñ÷àñòüåì â îïòèìàëüíîì
     ðàçìåùåíèè áåç i è íûíåøíèì îáùèì ñ÷àñòüåì äðóãèõ
     èãðîêîâ.
     Ìû óæå äîêàçûâàëè, ÷òî VCG ïðàâäèâ è ðàöèîíàëåí
     (ïðàâäà, áþäæåò íå ñõîäèòñÿ, íî ýòî ñåé÷àñ äåëî âòîðîå).
                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî           Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
                                       Àóêöèîíû VCG

Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves




     Íî âîò ñ âû÷èñëèòåëüíîé ýôôåêòèâíîñòüþ... ìäà.
     Íà÷í¼ì ñ òîãî, ÷òî êàæäûé èãðîê äîëæåí ïîäàòü ñòàâêè íà
     êàæäîå ïîäìíîæåñòâî 2S , ò.å. 2M ÷èñåë, åñëè â àóêöèîíå
     M ïðåäìåòîâ.
     Ìàêñèìèçàöèÿ ïî âñåì ðàçìåùåíèÿì òîæå íå âûãëÿäèò
     ïðîñòîé çàäà÷åé.
     À íàì áû õîòåëîñü ïîëèíîìèàëüíûé àëãîðèòì, è îò N , è
     îò M .
     Ýòèì ìû è áóäåì çàíèìàòüñÿ.

                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
              Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Outline




  1   Ïîñòàíîâêà çàäà÷è
        ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà
        Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
        Àóêöèîíû VCG
  2   Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû
        Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
        Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


                      Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Êàê îñëàáèòü óñëîâèå 3




     Îêàçûâàåòñÿ, óñëîâèå 3 õîðîøåãî àëãîðèòìà íà ñàìîì
     äåëå î÷åíü âàæíî.
     Åñëè åãî îñòàâèòü â îáùåì âèäå, ïîëèíîìèàëüíûõ
     àóêöèîíîâ íå íàéòè (ìû äîêàçûâàëè, ÷òî VCG åäèíñòâåííû
     â ñâî¼ì ðîäå, ò.å. âñå îñòàëüíûå èì ýêâèâàëåíòíû).
     Åñëè åãî ìàêñèìàëüíî îñëàáèòü  ïîçâîëèòü àãåíòàì
     èìåòü òîëüêî îòäåëüíûå öåííîñòè íà êàæäóþ âåùü  òî
     ìîæíî ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíûé àóêöèîí, çàïóñêàÿ
     àóêöèîí Âèêðè ïîî÷åð¼äíî äëÿ êàæäîé âåùè.
     Äàâàéòå òåïåðü îñëàáèì åãî, íî íå ñîâñåì.

                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è        Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû         Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû




     Single-minded buyers ïðîñòî õîòÿò îäèí êîíêðåòíûé íàáîð
     âåùåé, à îñòàëüíîå èì ïî ôèãó.
     Èíà÷å ãîâîðÿ, àãåíò i öåëåóñòðåìë¼ííûé, åñëè ñóùåñòâóåò
     òàêîå ìíîæåñòâî Ai ⊆ S è ÷èñëî αi , ÷òî
                               αi ,    Ti    ⊇ Ai ,
                vi (Ti ) =
                          0, â ïðîòèâíîì ñëó÷àå.
     Òî åñòü àãåíòó ïðîñòî íóæíî Ai .


                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî        Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Ïî÷åìó èìåííî òàê




     Âî-ïåðâûõ, òàêîå îñëàáëåíèå ñîõðàíÿåò âîçìîæíîñòü
     ìîäåëèðîâàòü complements.
     Âî-âòîðûõ, òàêîå îñëàáëåíèå ïîçâîëÿåò àãåíòó çà
     ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ ïîëíîñòüþ îáîçíà÷èòü ñâîè
     ïðåäïî÷òåíèÿ  äîñòàòî÷íî çàäàòü Ai è αi .




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
           Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû äëÿ òàêèõ àãåíòîâ


     Âîïðîñ: ìîæíî ëè ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíûé õîðîøèé
     àóêöèîí äëÿ öåëåóñòðåìë¼ííûõ àãåíòîâ?
     Ìû óæå ðàçîáðàëèñü ñ ïåðâûé øàãîì VCG  ñòàâêè
     ìîæíî ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíî.




                   Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
           Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû äëÿ òàêèõ àãåíòîâ


     Âîïðîñ: ìîæíî ëè ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíûé õîðîøèé
     àóêöèîí äëÿ öåëåóñòðåìë¼ííûõ àãåíòîâ?
     Ìû óæå ðàçîáðàëèñü ñ ïåðâûé øàãîì VCG  ñòàâêè
     ìîæíî ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíî.
     Êîíå÷íî, âñ¼ ðàâíî íå ïîëó÷èòñÿ. Âòîðîé øàã VCG 
     îïðåäåëåíèå ïîáåäèòåëÿ (winner determination, WD).
     Çàäà÷à WD äëÿ VCG äàæå ñ öåëåóñòðåìë¼ííûìè àãåíòàìè
     NP-òðóäíà.
     Äëÿ ýòîãî ìû ñâåä¼ì ê íåé WIS  Weighted Independent
     Set.


                   Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû äëÿ òàêèõ àãåíòîâ


     Weighted Independent Set  ýòî çàäà÷à, â êîòîðîé äàí
     ãðàô G = (V , E ), è âåñ wv äëÿ êàæäîé âåðøèíû v .
     Òðåáóåòñÿ íàéòè ìíîæåñòâî âåðøèí, â êîòîðîì íåò ñîñåäåé
     è äëÿ êîòîðîãî ìàêñèìèçèðóåòñÿ ñóììàðíûé âåñ i vi .
     Ýòó çàäà÷ó ìû ñâåä¼ì ê WD: ðàññìîòðèì ìíîæåñòâî
     âåùåé, ðàâíîå ìíîæåñòâó ð¼áåð E , à èãðîêè  âåðøèíû
     ãðàôà V .
     Äëÿ âåðøèíû v ìû ðàññìîòðèì αv = wv , à Av 
     ìíîæåñòâî ñîñåäåé v .
     Òîãäà ìàêñèìèçèðóÿ ðàçìåùåíèå, ìû òåì ñàìûì íàéä¼ì
     ìàêñèìàëüíûé íàáîð íåçàâèñèìûõ âåðøèí.

                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Åù¼ î WIS




     WIS  çàäà÷à íå ïðîñòî NP-òðóäíàÿ, à î÷åíü NP-òðóäíàÿ.
     :)
     Òî åñòü îíà äàæå íå ïðèáëèæàåòñÿ ïîëèíîìèàëüíûìè
     àëãîðèòìàìè.
     Åñëè NP⊆ZPP, òî äëÿ âñÿêîãî  0 íå ñóùåñòâóåò
     O (n1− )-ïðèáëèæ¼ííîãî àëãîðèòìà äëÿ WIS, ãäå n 
     ÷èñëî âåðøèí â ãðàôå.



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD


Åù¼ î WIS




     Åñëè NP⊆ZPP, òî äëÿ âñÿêîãî  0 íå ñóùåñòâóåò
     O (n1− )-ïðèáëèæ¼ííîãî àëãîðèòìà äëÿ WIS, ãäå n 
     ÷èñëî âåðøèí â ãðàôå.
     Ñëåäñòâèå: äëÿ âñÿêîãî  0 íå ñóùåñòâóåò
     O (M 2 − )-îïòèìàëüíîãî àëãîðèòìà äëÿ WD, ãäå M 
          1


     êîëè÷åñòâî âåùåé.
     Èíà÷å ãîâîðÿ, äàæå ñàìûé ëó÷øèé ïîëèíîìèàëüíûé  √
     àëãîðèòì ñìîæåò ðàñïðåäåëèòü íå ëó÷øå, ÷åì â O ( M )
     ðàç õóæå îïòèìóìà.
     Ïå÷àëüíî, íî íè÷åãî íå ïîäåëàåøü.

                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Ìû ñåé÷àñ ïîñòðîèì àóêöèîí è äîêàæåì, ÷òî îí
     ïðàâäèâûé, ðàöèîíàëüíûé, ïîëèíîìèàëüíûé, ðàáîòàåò ñ
     öåëåóñòðåìë¼ííûìè àãåíòàìè, è ðàñïðåäåëÿåò
         √
     O ( M )-áëèçêî ê îïòèìóìó.
     Äëÿ íà÷àëà íå áóäåì óñòàíàâëèâàòü âûïëàòû, à ïðîñòî
     ðåøèì òàêóþ çàäà÷ó: ïî (A1, α1), . . . , (AN , αN ) îïðåäåëèòü
     ðàçìåùåíèå, ìàêñèìèçèðóþùåå ñóììàðíóþ öåííîñòü
        i ∈I α i ?




                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Íàø àëãîðèòì áóäåò æàäíûì, è áóäåò êîìáèíàöèåé äâóõ
     àëãîðèòìîâ, êàæäîãî èç êîòîðûõ íåäîñòàòî÷íî.
     Ïåðâûé êîìïîíåíò: îòñîðòèðóåì ñòàâêè ïî óìåíüøåíèþ αi
     è áóäåì èõ æàäíî óäîâëåòâîðÿòü.
     Ïðèâåäèòå ïëîõîé ïðèìåð (íà êîòîðîì îí áóäåò√
     àïïðîêñèìèðîâàòü ñ êîíñòàíòîé O (M ), à íå O ( M )).



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Ðàññìîòðèì M âåùåé S = {s1, . . . , sM } è N = M + 1 èãðîêà.
     A1 = S , α1 = 1 + ; äëÿ i  1 Ai = {si }, αi = 1.
     Òîãäà ìû ïîëó÷èì 1 + âìåñòî m. Ýòî O (m)-ïëîõî.
     Ïðîáëåìà: ýòîò àëãîðèòì áåð¼ò áîëüøèå çàÿâêè, íå
     ñðàâíèâàÿ èõ ñ ñóììîé ìàëåíüêèõ.




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Âòîðàÿ ïîïûòêà: îòñîðòèðóåì ñòàâêè â ïîðÿäêå óáûâàíèÿ
     |A | (ïî óáûâàíèþ ñðåäíåé ñòîèìîñòè îäíîé âåùè), à
      α
      i




     äàëüøå òîæå áóäåì äåéñòâîâàòü æàäíî.
      i




     Â ïðåäûäóùåì ïðèìåðå îí äîñòèãíåò óñïåõà.
     Êàêîé áóäåò äëÿ íåãî ïëîõîé ïðèìåð?




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     A1 = S , α1 = M −  ; A2 = {s1}, α2 = 1.
     Òîãäà íàø àëãîðèòì âûáåðåò A2, à íà A1 âåùåé íå õâàòèò.
     Ïðîáëåìà: ýòîò àëãîðèòì íåäîîöåíèâàåò áîëüøèå ñòàâêè,
     åñëè îíè âêëþ÷àþò â ñåáÿ ìíîãî âåùåé, íà êîòîðûå íåò
     äðóãèõ çàÿâîê.
     ×òî æå äåëàòü?



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Àëãîðèòì LOS: Lehmann, O'Callaghan, Shoham.
     Ìû ñîðòèðóåì ñòàâêè ïî óáûâàíèþ √α|A | .      i


                                                       i




 Óïðàæíåíèå.   Ìîäèôèöèðóéòå âûøåïðèâåä¼ííûå ïðèìåðû
 òàê, ÷òîáû ïîëó÷èëîñü, ÷òî ýòîò àëãîðèòì íå áîëåå ÷åì
   m-ïðèáëèæ¼ííûé.
 √




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è       Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû        Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Òåïåðü äîêàæåì, ÷òî îí äåéñòâèòåëüíî √m-ïðèáëèæ¼ííûé.
     Îáîçíà÷èì ÷åðåç X ìíîæåñòâî ñòàâîê, êîòîðûå âûáåðåò
     LOS, à ÷åðåç X ∗  îïòèìàëüíîå ìíîæåñòâî.
     Íàäî äîêàçàòü, ÷òî i ∈X αi ≤ √m i ∈X αi .
                                ∗      ∗   ∗




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî       Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Áóäåì ãîâîðèòü, ÷òî ñòàâêà i ∈ X áëîêèðóåò ñòàâêó
     i ∗ ∈ X ∗ , åñëè Ai ïåðåñåêàåòñÿ ñ Ai .  ∗


     Åñëè i áëîêèðóåò i ∗ è i = i ∗, òî îáå ñòàâêè îäíîâðåìåííî
     íå ïîëó÷èòñÿ óäîâëåòâîðèòü.
     Îáîçíà÷èì ÷åðåç Fi ⊆ X ∗ ìíîæåñòâî ñòàâîê, êîòîðûå
     âïåðâûå çàáëîêèðîâàíû ñòàâêîé i ∈ X .




                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è     Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû      Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Åñëè i ∗ ∈ Fi , òî ê ìîìåíòó âûáîðà i ñòàâêà i ∗ åù¼ íå áûëà
     çàáëîêèðîâàíà, ò.å. óæ òî÷íî ∀i ∗ ∈ Fi
                                 αi           αi ∗
                                          ≥             .
                                  |Ai |       |Ai ∗ |

     Êðîìå òîãî, êàæäàÿ i ∗ ëåæèò ðîâíî â îäíîì Fi (ñàìà i
     òîæå ëåæèò â Fi ).



                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî     Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è       Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû        Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Èíà÷å ãîâîðÿ, Fi  ýòî ðàçáèåíèå ìíîæåñòâà X ∗. Â
     ÷àñòíîñòè,
                                    α∗ =
                                     i                   αi ∗ .
                          i X
                          ∗∈    ∗          i ∈X i F
                                                ∗∈
                                                     i



     Ïîýòîìó ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàæäóþ ñòàâêó i ∈ X ïî
     îòäåëüíîñòè, à ïîòîì ïðîñóììèðîâàòü îáùóþ îöåíêó íà
     êà÷åñòâî.



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî       Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è             Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû              Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé



     Ðàññìîòðèì i ∈ X . Ò.ê. √α|A | ≥ √α|A | ,
                                          i


                                              i
                                                         i
                                                             ∗

                                                             i
                                                                 ∗

                                                                         
                                          αi
                             αi ∗ ≤                                  |Ai ∗ | .
                                          |Ai |
                                                   
                    i F
                    ∗∈
                         i                             i F
                                                       ∗∈
                                                             i




      Ïîñêîëüêó îïòèìàëüíîå ðåøåíèå óäîâëåòâîðÿåò âñåì
      ñòàâêàì èç Fi , i ∈F |Ai | ≤ m.
                             ∗
                                 i
                                      ∗


 Óïðàæíåíèå. Äîêàæèòå, ÷òî
                                  n √a ≤ √n      n a . Ýòî
                                  i =1 i         i =1 i
 ëåãêî âèäåòü è òàê, íî èç êàêèõ áîëåå îáùèõ ôàêòîâ î ôóíêöèè
   · ýòî ñëåäóåò?
 √



                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî             Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è         Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
               Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû          Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé




     Çíà÷èò,                                    αi                  √
                                    αi ∗ ≤                  |Fi |       m.
                          i F
                           ∗∈                    |Ai |
                                i



     Íî ïîñêîëüêó ñòàâêà i áëîêèðóåò âñå ñòàâêè Fi , è ñòàâêè â
     Fi íå ïåðåñåêàþòñÿ, òî â õóäøåì ñëó÷àå îäíà âåùü èç i
     áëîêèðóåò îäíó ñòàâêó èç Fi , ò.å. |Fi | ≤ |Ai |. Çíà÷èò,
                                                      √
                                             αi ∗ ≤       m αi .
                                    i ∗ ∈F
                                         i




                       Ñåðãåé Íèêîëåíêî         Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Ìû ïîñòðîèëè O (√m)-ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì ïîèñêà
     ýôôåêòèâíîãî ðàñïðåäåëåíèÿ.
     Òåïåðü íóæíî îïðåäåëèòü âûïëàòû òàê, ÷òîáû àóêöèîí
     ñòàë ïðàâäèâûì.




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Ðàçóìíàÿ èäåÿ: äàâàéòå èñïîëüçóåì VCG.
     Ñíà÷àëà âñå ãîâîðÿò Ai è αi , ïîòîì ìû îïðåäåëÿåì
     ðàñïðåäåëåíèå LOS'îì, à ïîòîì èãðîê i ïëàòèò öåíó,
     ðàâíóþ óùåðáó äðóãèõ èãðîêîâ îò åãî ïðèñóòñòâèÿ.
     Áóäåò ëè òàêîé àóêöèîí ïðàâäèâûì? ðàöèîíàëüíûì?




                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû



     Ðàññìîòðèì òîò ñàìûé ìîäèôèöèðîâàííûé ïðèìåð: ó
     ïåðâîãî èãðîêà A1 = S , α1 = √m + . Ó îñòàëüíûõ
     Ai = {si }, αi = 1.
     LOS óäîâëåòâîðèò ïåðâóþ ñòàâêó. Íî áåç íå¼ áóäóò
     óäîâëåòâîðåíû âñå îñòàëüíûå!
     Çíà÷èò, ïåðâûé èãðîê ïðè÷èíèë äðóãèì âðåäà àæ íà öåëûé
     m.
     Íî îí ñòàâèë-òî âñåãî √m, è åãî ó÷àñòèå ïîëó÷àåòñÿ
     íåðàöèîíàëüíûì.
     À çíà÷èò, è ïðàâäèâîñòè íå áóäåò (îí ìîã ïîñòàâèòü 0 è
     ïîëó÷èòü äîõîä 0).
                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è       Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
               Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû        Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû


     Îïðåäåëåíèå: ñòàâêà i óíèêàëüíî áëîêèðóåò (u-blocks)
     ñòàâêó j , åñëè ïîñëå óäàëåíèÿ i èç âõîäà LOS
     óäîâëåòâîðÿåò j , à òàê  âìåñòî j óäîâëåòâîðÿåò i .
     Öåíîâàÿ ïîëèòèêà: áðàòü ñòîëüêî, ñêîëüêî áûëà
     íàèâûñøàÿ ñòàâêà, êîòîðóþ âûèãðàâøàÿ ñòàâêà
     u-áëîêèðóåò. Ôîðìàëüíî:
         Åñëè àãåíò ïðîèãðûâàåò èëè åãî ñòàâêà íèêîãî íå
         u-áëîêèðóåò, áåð¼ì 0.
         Åñëè àãåíò âûèãðûâàåò, è ñòàâêà (B , b )  ïåðâàÿ (ïî
         ïîðÿäêó, îïðåäåë¼ííîìó LOS) ñòàâêà, êîòîðóþ åãî ñòàâêà
                                                          j       j




         (B , b ) u-áëîêèðóåò, òî áåð¼ì
           i     i




                                               b
                                     p    =
                                                 j
                                                         |B |.
                                               |B |
                                      i                       i

                                                     j




                       Ñåðãåé Íèêîëåíêî       Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
              Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Âî-ïåðâûõ, ïðàâäèâûå àãåíòû ðàöèîíàëüíû (ò.å. ó íèõ
     íåîòðèöàòåëüíûé äîõîä).
     Ýòî ïîòîìó, ÷òî åñëè (Bi , bi ) u-áëîêèðóåò (Bj , bj ), òî
     (Bj , bj ) ïîçæå ïî LOS-ïîðÿäêó. Çíà÷èò,

                                   bi       bj
                                          ≥        ,
                                   | Bi |   | Bj |

     è bi ≥ pi .


                      Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû



     Ïðàâäèâîñòü ïîõèòðåå áóäåò. Ìû äîêàæåì ñíà÷àëà, ÷òî
     åñëè àãåíò ÷òî-òî âûèãðûâàåò îò ëîæíîé ñòàâêè (Bi , bi ), òî
     îí âûèãðàåò íå ìåíüøå îò íàïîëîâèíó ïðàâäèâîé ñòàâêè
     (Ai , bi ).
     Âî-ïåðâûõ, Bi ⊇ Ai , èíà÷å ó i íèêîãäà íå áóäåò
     ïîëîæèòåëüíîãî äîõîäà.
     Çíà÷èò, ïî LOS-ïîðÿäêó (Ai , bi ) èä¼ò ðàíüøå (Bi , bi ) (èëè
     òàê æå, åñëè Ai = Bi ).
     Çíà÷èò, åñëè LOS óäîâëåòâîðèë Bi , òî Ai îí òîæå
     óäîâëåòâîðèë (ñòðîãîå ïîäìíîæåñòâî, è èä¼ò ðàíüøå ïî
     ïîðÿäêó).

                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Êàê ñìåíà Bi íà Ai âëèÿåò íà öåíó? Âî-ïåðâûõ,
     óìåíüøàåòñÿ |Bi |  ýòî õîðîøî.
     Âî-âòîðûõ, ïåðâàÿ u-áëîêèðóåìàÿ ñòàâêà ìîæåò
     èçìåíèòüñÿ (íàïðèìåð, íà (Bk , bk )).
 Óïðàæíåíèå. Äîêàçàòü, ÷òî ïî LOS-ïîðÿäêó (Bk , bk ) ìîæåò
 èäòè òîëüêî ïîñëå (Bj , bj ), ò.å. ìîæåò òîëüêî óìåíüøèòü
 ïåðâûé ñîìíîæèòåëü öåíû pi .



                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Òåïåðü çàêîí÷èì äîêàçàòåëüñòâî.
     Äîêàæåì, ÷òî îò (Ai , bi ) äîõîäà íå áîëüøå, ÷åì îò (Ai , αi ).
     Äëÿ ýòîãî ìû äîêàæåì, ÷òî (Ai , αi ) íå áëîêèðóåò ñòàâêè
     ðàíüøå, ÷åì (Ai , bi ) (ðàíüøå  çíà÷èò, áîëüøå ïëàòèòü
     ïðèøëîñü áû).
     Îáîçíà÷èì B−i íàáîð îñòàëüíûõ ñòàâîê,
     BT = B−i ∪ {(Ai , αi )}, BF = B−i ∪ {(Ai , bi )}.
     Ìîæíî ïðåäïîëàãàòü, ÷òî LOS óäîâëåòâîðÿåò ñòàâêó
     (Ai , bi ) íà âõîäå BF (èíà÷å îòêóäà ïðèáûëü).



                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Ïåðâûé ñëó÷àé: bi  αi . (Ai , bi ) óäîâëåòâîðåíà, à (Ai , αi )
     ðàíüøå (ò.ê. bi  αi ); çíà÷èò, å¼ áû òîæå óäîâëåòâîðèëè.
     Ïóñòü (Bj , bj )  ïåðâàÿ ñòàâêà, u-áëîêèðîâàííàÿ (Ai , bi ).
     Íàäî äîêàçàòü, ÷òî (Ai , αi ) íå u-áëîêèðóåò ñòàâêè ðàíüøå,
     ÷åì (Bj , bj ).
     Ïóñòü, íàïðîòèâ, ïåðâàÿ u-áëîêèðîâàííàÿ ñòàâêà (Bk , bk )
     ïðåäøåñòâóåò (Bj , bj ) â LOS-ïîðÿäêå.
     Ïî îïðåäåëåíèþ u-áëîêèðîâàíèÿ, LOS íà âõîäå B−i
     óäîâëåòâîðÿåò (Bk , bk ).


                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
            Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Íî åñëè (Ai , bi ) èä¼ò ïîñëå (Bk , bk ) â LOS-ïîðÿäêå, òî
     (Bk , bk ) óäîâëåòâîðÿåòñÿ è íà âõîäå BF (ò.ê. LOS
     ïðèíèìàåò îäíè è òå æå ðåøåíèÿ âïëîòü äî ïîÿâëåíèÿ
     (Ai , bi )).
     Íî Ai è Bk ïåðåñåêàþòñÿ (ïîòîìó ÷òî Bk áëîêèðîâàíà Ai ).
     È ê òîìó æå (Ai , bi ) óäîâëåòâîðÿåòñÿ LOS'îì íà âõîäå BF .
     Çíà÷èò, â LOS-ïîðÿäêå (Ai , bi ) èä¼ò ðàíüøå (èíà÷å åãî íå
     ñìîãëè áû óäîâëåòâîðèòü, ò.ê. óæå óäîâëåòâîðèëè (Bk , bk )).


                    Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
             Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD
 √
O( M)  -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû




     Íî òîãäà ïîëó÷àåòñÿ, ÷òî (Ai , bi ) u-áëîêèðóåò (Bk , bk ), à
     ýòî ïðîòèâîðå÷èò òîìó, ÷òî (Bk , bk ) ïðåäøåñòâóåò ïåðâîé
     çàáëîêèðîâàííîé (Bj , bj ).
     Ñëó÷àé, êîãäà bi  αi , ðàçáèðàåòñÿ àíàëîãè÷íî 
     óïðàæíåíèå.




                     Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è   Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû
           Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû    Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD




Ñïàñèáî çà âíèìàíèå!

   Lecture notes è ñëàéäû áóäóò ïîÿâëÿòüñÿ íà ìîåé
   homepage:
   http://logic.pdmi.ras.ru/∼sergey/index.php?page=teaching
   Ïðèñûëàéòå ëþáûå çàìå÷àíèÿ, ðåøåíèÿ óïðàæíåíèé,
   íîâûå ÷èñëåííûå ïðèìåðû è ïðî÷åå ïî àäðåñàì:
   sergey@logic.pdmi.ras.ru, snikolenko@gmail.com
   Çàõîäèòå â ÆÆ smartnik.



                   Ñåðãåé Íèêîëåíêî   Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû

Contenu connexe

Tendances

8 g i 2016
8 g i 20168 g i 2016
8 g i 20168new
 
Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия
Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия
Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия V-objem
 
20080323 machine learning_nikolenko_lecture05
20080323 machine learning_nikolenko_lecture0520080323 machine learning_nikolenko_lecture05
20080323 machine learning_nikolenko_lecture05Computer Science Club
 
8 a i 2016_ros
8 a i 2016_ros8 a i 2016_ros
8 a i 2016_ros8new
 
Net Neutrality_2 - Article Com Sol
Net Neutrality_2 - Article Com SolNet Neutrality_2 - Article Com Sol
Net Neutrality_2 - Article Com SolTelco News
 
B&F #594
B&F #594B&F #594
B&F #594BFM2015
 
Gost r 53488 2009
Gost r 53488 2009Gost r 53488 2009
Gost r 53488 2009Brandomarms
 
Informatika rus
Informatika rusInformatika rus
Informatika rusliz_f
 
презентация иб техносерв
презентация иб техносервпрезентация иб техносерв
презентация иб техносервAKlimchuk
 
9 a i_2017_ru
9 a i_2017_ru9 a i_2017_ru
9 a i_2017_ru4book9kl
 
E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0
E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0
E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0guest68b3ed
 
Фирменный стиль ТМ FOLA
Фирменный стиль ТМ FOLAФирменный стиль ТМ FOLA
Фирменный стиль ТМ FOLAguest7a9cf38
 
20080420 machine learning_nikolenko_lecture10
20080420 machine learning_nikolenko_lecture1020080420 machine learning_nikolenko_lecture10
20080420 machine learning_nikolenko_lecture10Computer Science Club
 
ბანკები და ფინანსები #454
ბანკები და ფინანსები #454ბანკები და ფინანსები #454
ბანკები და ფინანსები #454BFM2015
 
Информатика 5 класс
Информатика 5 классИнформатика 5 класс
Информатика 5 класс21kisa
 

Tendances (17)

8 g i 2016
8 g i 20168 g i 2016
8 g i 2016
 
Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия
Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия
Инвестиционное предложение для компании Capital Partners Group, Россия
 
20080323 machine learning_nikolenko_lecture05
20080323 machine learning_nikolenko_lecture0520080323 machine learning_nikolenko_lecture05
20080323 machine learning_nikolenko_lecture05
 
8 a i 2016_ros
8 a i 2016_ros8 a i 2016_ros
8 a i 2016_ros
 
Net Neutrality_2 - Article Com Sol
Net Neutrality_2 - Article Com SolNet Neutrality_2 - Article Com Sol
Net Neutrality_2 - Article Com Sol
 
B&F #594
B&F #594B&F #594
B&F #594
 
Gost r 53488 2009
Gost r 53488 2009Gost r 53488 2009
Gost r 53488 2009
 
Informatika rus
Informatika rusInformatika rus
Informatika rus
 
презентация иб техносерв
презентация иб техносервпрезентация иб техносерв
презентация иб техносерв
 
9 a i_2017_ru
9 a i_2017_ru9 a i_2017_ru
9 a i_2017_ru
 
E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0
E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0
E5d1f2a38703ac62d5ffaec2052302a0
 
Фирменный стиль ТМ FOLA
Фирменный стиль ТМ FOLAФирменный стиль ТМ FOLA
Фирменный стиль ТМ FOLA
 
20080420 machine learning_nikolenko_lecture10
20080420 machine learning_nikolenko_lecture1020080420 machine learning_nikolenko_lecture10
20080420 machine learning_nikolenko_lecture10
 
9
99
9
 
ბანკები და ფინანსები #454
ბანკები და ფინანსები #454ბანკები და ფინანსები #454
ბანკები და ფინანსები #454
 
1 2008new
1 2008new1 2008new
1 2008new
 
Информатика 5 класс
Информатика 5 классИнформатика 5 класс
Информатика 5 класс
 

En vedette

Sports Matters 2015 Wrap Report
Sports Matters 2015 Wrap ReportSports Matters 2015 Wrap Report
Sports Matters 2015 Wrap ReportBranded Ltd
 
Case Study: Telecom Materials Management Outsourcing
Case Study: Telecom Materials Management OutsourcingCase Study: Telecom Materials Management Outsourcing
Case Study: Telecom Materials Management OutsourcingPaul Adamson
 
18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien
18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien
18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeienRené Corsten
 
Screenshots of editing
Screenshots of editingScreenshots of editing
Screenshots of editingEloiseHatton
 
[YM2013] The BoXs' Twitter teaser
[YM2013] The BoXs' Twitter teaser[YM2013] The BoXs' Twitter teaser
[YM2013] The BoXs' Twitter teaserQuy Nguyen Phuong
 
Agile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending Doom
Agile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending DoomAgile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending Doom
Agile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending DoomJacques De Vos
 
WebExpo 2008 Newstin
WebExpo 2008 NewstinWebExpo 2008 Newstin
WebExpo 2008 NewstinWebExpo
 
20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev
20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev
20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachevComputer Science Club
 
Event App Overview 101
Event App Overview 101Event App Overview 101
Event App Overview 101event2mobile
 
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas KashalikarNamasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikarshivsr5
 
talking about health and fitness in French.
talking about health and fitness in French.talking about health and fitness in French.
talking about health and fitness in French.alice ayel
 

En vedette (20)

Sports Matters 2015 Wrap Report
Sports Matters 2015 Wrap ReportSports Matters 2015 Wrap Report
Sports Matters 2015 Wrap Report
 
Case Study: Telecom Materials Management Outsourcing
Case Study: Telecom Materials Management OutsourcingCase Study: Telecom Materials Management Outsourcing
Case Study: Telecom Materials Management Outsourcing
 
18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien
18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien
18 juli inleiding arenasessie laat 1000 bloemen bloeien
 
Screenshots of editing
Screenshots of editingScreenshots of editing
Screenshots of editing
 
Maria Seredyszyn Hames, Easter
Maria Seredyszyn Hames, EasterMaria Seredyszyn Hames, Easter
Maria Seredyszyn Hames, Easter
 
Quy chế quản lý chất lượng thuốc tt09
Quy chế quản lý chất lượng thuốc tt09Quy chế quản lý chất lượng thuốc tt09
Quy chế quản lý chất lượng thuốc tt09
 
Clase1
Clase1Clase1
Clase1
 
Accidents
AccidentsAccidents
Accidents
 
[YM2013] The BoXs' Twitter teaser
[YM2013] The BoXs' Twitter teaser[YM2013] The BoXs' Twitter teaser
[YM2013] The BoXs' Twitter teaser
 
Agile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending Doom
Agile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending DoomAgile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending Doom
Agile Australia 2016 - Rescuing Legacy Software from Impending Doom
 
WebExpo 2008 Newstin
WebExpo 2008 NewstinWebExpo 2008 Newstin
WebExpo 2008 Newstin
 
Rakumo intro
Rakumo introRakumo intro
Rakumo intro
 
20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev
20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev
20130420 mathematics and_internet-advertizing_in_internet-viktor_lobachev
 
Actividad 1 eje 4
Actividad 1 eje 4Actividad 1 eje 4
Actividad 1 eje 4
 
Event App Overview 101
Event App Overview 101Event App Overview 101
Event App Overview 101
 
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas KashalikarNamasmaran Bestseller On Superliving  Dr. Shriniwas Kashalikar
Namasmaran Bestseller On Superliving Dr. Shriniwas Kashalikar
 
talking about health and fitness in French.
talking about health and fitness in French.talking about health and fitness in French.
talking about health and fitness in French.
 
Expresion oral cero papel
Expresion oral  cero papelExpresion oral  cero papel
Expresion oral cero papel
 
на сайт
на сайтна сайт
на сайт
 
Presentation4
Presentation4Presentation4
Presentation4
 

Plus de Computer Science Club

20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugsComputer Science Club
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12Computer Science Club
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11Computer Science Club
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10Computer Science Club
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02Computer Science Club
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01Computer Science Club
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04Computer Science Club
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01Computer Science Club
 

Plus de Computer Science Club (20)

20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed20141223 kuznetsov distributed
20141223 kuznetsov distributed
 
Computer Vision
Computer VisionComputer Vision
Computer Vision
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture02_find_scary_cpp_bugs
 
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
20140531 serebryany lecture01_fantastic_cpp_bugs
 
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture1220140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
20140511 parallel programming_kalishenko_lecture12
 
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture1120140427 parallel programming_zlobin_lecture11
20140427 parallel programming_zlobin_lecture11
 
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture1020140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
20140420 parallel programming_kalishenko_lecture10
 
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture0920140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
20140413 parallel programming_kalishenko_lecture09
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0220140329 graph drawing_dainiak_lecture02
20140329 graph drawing_dainiak_lecture02
 
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture0120140329 graph drawing_dainiak_lecture01
20140329 graph drawing_dainiak_lecture01
 
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-0420140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
20140310 parallel programming_kalishenko_lecture03-04
 
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-0320140223-SuffixTrees-lecture01-03
20140223-SuffixTrees-lecture01-03
 
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture0120140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
20140216 parallel programming_kalishenko_lecture01
 
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich20131106 h10 lecture6_matiyasevich
20131106 h10 lecture6_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich20131027 h10 lecture5_matiyasevich
20131027 h10 lecture5_matiyasevich
 
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich20131013 h10 lecture4_matiyasevich
20131013 h10 lecture4_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich20131006 h10 lecture3_matiyasevich
20131006 h10 lecture3_matiyasevich
 

20081104 auctions nikolenko_lecture06

  • 1. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Ñåðãåé Íèêîëåíêî Òåîðèÿ ýêîíîìè÷åñêèõ ìåõàíèçìîâ ÈÒÌÎ, âåñíà 2008 Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 2. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Outline 1 Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG 2 Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 3. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Ñèòóàöèÿ Âñïîìíèì åù¼ ðàç ïîñòàíîâêó çàäà÷è äèçàéíà àóêöèîíà. Åñòü àãåíòû, ó êàæäîãî àãåíòà i åñòü ñâîÿ âíóòðåííÿÿ öåíà xi . Åñëè àãåíò i ïðîèãðûâàåò, åãî äîõîä ðàâåí 0, èíà÷å îí ðàâåí xi − p, ãäå p öåíà, êîòîðóþ îí äîëæåí çàïëàòèòü. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 4. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Àóêöèîíû Âèêðè Ìû óæå çíàåì, ÷òî â òàêîé ñèòóàöèè õîðîø àóêöèîí Âèêðè àóêöèîí âòîðîé öåíû. Ñàìîå ãëàâíîå äëÿ íåãî òî, ÷òî îí ïðàâäèâ, ïðè÷¼ì â äîìèíàíòíûõ ñòðàòåãèÿõ. Ïðè÷¼ì åãî ïðàâäèâîñòü ãàðàíòèðîâàíà äàæå âîò â êàêîì ñìûñëå: äëÿ êàæäîé ñòàâêè bi = xi ìîæíî íàéòè òàêîå ìíîæåñòâî ñòàâîê b−i äðóãèõ àãåíòîâ, ÷òî àãåíò i ñòðîãî ïîòåðÿåò äåíüãè ïî ñðàâíåíèþ ñ bi = xi . Óïðàæíåíèå. Äîêàæèòå ýòî. À åù¼ îí ðàöèîíàëåí. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 5. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Ýôôåêòèâíûå àóêöèîíû di ýòî òî, ñêîëüêî ìû êîìó ïðîäà¼ì; i di = 1. Ýôôåêòèâíûé àóêöèîí ýòî íà ñàìîì äåëå àóêöèîí, êîòîðûé ìàêñèìèçèðóåò di xi ïðè óñëîâèè di = 1. i i Åñëè ïðîäà¼ì îäíó âåùü, ýòî ïðîñòî çíà÷èò îòäàòü å¼ òîìó, êîìó íóæíåå âñåõ. Àóêöèîí Âèêðè òàê è äåëàåò. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 6. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Âû÷èñëèòåëüíî ýôôåêòèâíûå àóêöèîíû Åñòü è åù¼ îäíà âàæíàÿ äåòàëü. Àóêöèîí Âèêðè ìîæíî ðåàëèçîâàòü çà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ. Åñëè áû ýòî áûëî íå òàê, òî íè÷åãî áû íå ïîëó÷èëîñü. È åù¼: àóêöèîí Âèêðè íå äåëàåò ïðåäïîëîæåíèé î ñòðóêòóðå xi ; ëè÷íûå öåííîñòè ìîãóò áûòü ëþáûìè, äàæå íå îáÿçàòåëüíî îãðàíè÷åííûìè ñâåðõó. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 7. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG ×åòûðå ñâîéñòâà Èòàê, àóêöèîí Âèêðè óäîâëåòâîðÿåò ÷åòûð¼ì ñâîéñòâàì õîðîøåãî àóêöèîíà: 1 Îí ïðàâäèâ è ðàöèîíàëåí. 2 Îí ýôôåêòèâåí ìàêñèìèçèðóåò îáùåå ñ÷àñòüå. 3 Îí ðàáîòàåò ñ ëþáûìè öåííîñòÿìè x . Îí ðåàëèçóåì çà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ. i 4 Ñåé÷àñ ìû ïåðåéä¼ì â áîëåå îáùóþ ñèòóàöèþ è óâèäèì, ÷òî òàì äîñòè÷ü âñåõ ÷åòûð¼õ öåëåé ñðàçó óæå íå ïîëó÷èòñÿ... Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 8. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Îáîáùåíèå Ìû ðàññìàòðèâàëè àóêöèîí ñ îäíîé âåùüþ. Òåïåðü äàâàéòå ïîïðîáóåì ïðîäàâàòü íåñêîëüêî âåùåé ñðàçó. Êàê íàì îáîáùàòü àóêöèîí Âèêðè íà òàêóþ ñèòóàöèþ? Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 9. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Ïî îäíîé Ìîæíî áûëî áû ïðîäàâàòü âåùè ïî îäíîé, ïî î÷åðåäè. Ýòî ðàáîòàåò, íî òîëüêî òîãäà, êîãäà âåùè íåçàâèñèìû. À íà ñàìîì äåëå îíè íå îáÿçàòåëüíî íåçàâèñèìû. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 10. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Complements and substitutes Âåùè ìîãóò äîïîëíÿòü äðóã äðóãà (complements): íàáîð èç äâóõ âåùåé ñòîèò áîëüøå, ÷åì ñóììà ñòîèìîñòåé. Èëè, íàîáîðîò, âçàèìîçàìåíÿåìû (substitutes): íàáîð èç äâóõ âåùåé ñòîèò ìåíüøå, ÷åì ñóììà ñòîèìîñòåé. Ïîïðîáóéòå ïðèâåñòè ïðèìåðû. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 11. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Ðåàëüíûé ïðèìåð Ðåàëüíûé ïðèìåð, ãäå âñ¼ ýòî ïðèìåíÿåòñÿ îêíà âçë¼òà è ïîñàäêè â àýðîïîðòàõ. Äâå âîçìîæíîñòè âçëåòåòü â îäíîì àýðîïîðòó ïðèìåðíî â îäíî âðåìÿ ýòî substitutes. À âçë¼ò â îäíîì àýðîïîðòó è ïîñàäêà ÷åðåç ñîîòâåòñòâóþùåå âðåìÿ â äðóãîì ýòî complements. Àýðîïîðòàì íàäî ïðîäàâàòü ýòè ñëîòû àâèàëèíèÿì ïîñðåäñòâîì àóêöèîíîâ. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 12. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Ôîðìàëüíî Ïóñòü ó íàñ åñòü ìíîæåñòâî S ïðîäàâàåìûõ âåùåé. Ñêðûòàÿ öåííîñòü (valuation) vi èãðîêà i ýòî â äàííîì ñëó÷àå áóäåò ôóíêöèÿ èç ìíîæåñòâà 2S â âåùåñòâåííûå ÷èñëà. Òî åñòü èãðîê çíàåò ñâîþ ñêðûòóþ öåííîñòü äëÿ ëþáîãî ìíîæåñòâà âåùåé. Ðàçóìíûå ïðåäïîëîæåíèÿ: vi (∅) = 0, vi (S ) ≥ vi (S ) ïðè S ⊇ S (ìîíîòîííîñòü). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 13. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Ïîáåäèòåëè  êîìáèíàòîðíîì àóêöèîíå ìîæåò áûòü íåñêîëüêî ïîáåäèòåëåé: îäíèì îäíî ïðîäàäóò, äðóãèì äðóãîå. Íî ïî-ïðåæíåìó ïîëüçà äëÿ èãðîêà ðàâíà vi (Ti ) − pi , ãäå Ti ýòî ìíîæåñòâî ïðîäàííûõ åìó âåùåé. Ýôôåêòèâíûå ìåõàíèçìû ìàêñèìèçèðóþò N=1 vi (Ti ). i Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 14. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves Ó íàñ áûëà áîëåå îáùàÿ êîíñòðóêöèÿ, ó êîòîðîé áûëà ìàññà ïîëåçíûõ ñâîéñòâ. Ýòî áûëè àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves. Êàê îíè âûãëÿäÿò â êîìáèíàòîðíîì ñëó÷àå? Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 15. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves Êàæäûé èãðîê i ïîäà¼ò ñâîþ ñòàâêó bi (T ) äëÿ êàæäîãî T ⊆ S. Öåíòð âûáèðàåò ðàçìåùåíèå (T1∗, . . . , TN ), êîòîðîå ∗ ìàêñèìèçèðóåò N bi (Ti ) i =1 ïî âñåì äîïóñòèìûì ðàçìåùåíèÿì (ò.å. òåì, ãäå Ti ∩ Tj = ∅). Áåð¼ò ñ êàæäîãî ó÷àñòíèêà i ïîäõîäÿùóþ öåíó pi (îá ýòîì íèæå). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 16. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves Äàæå áåç êîíêðåòíûõ öåí ëåãêî äîêàçàòü, ÷òî VCG ýôôåêòèâåí è ðàáîòàåò ñ ëþáûìè öåííîñòÿìè vi (ýòî ìû óæå ìíîãî ðàç äåëàëè). À öåíà, âçÿòàÿ ñ èãðîêà i , ýòî ñóììàðíûé óùåðá, ïîíåñ¼ííûé äðóãèìè èãðîêàìè îò ïðèñóòñòâèÿ i :   pi = max {Tj }j =i bj (Tj ) − bj (Tj∗ ), j =i j =i ò.å. ðàçíèöà ìåæäó îáùèì ñ÷àñòüåì â îïòèìàëüíîì ðàçìåùåíèè áåç i è íûíåøíèì îáùèì ñ÷àñòüåì äðóãèõ èãðîêîâ. Ìû óæå äîêàçûâàëè, ÷òî VCG ïðàâäèâ è ðàöèîíàëåí (ïðàâäà, áþäæåò íå ñõîäèòñÿ, íî ýòî ñåé÷àñ äåëî âòîðîå). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 17. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG Àóêöèîíû Vickrey-Clarke-Groves Íî âîò ñ âû÷èñëèòåëüíîé ýôôåêòèâíîñòüþ... ìäà. Íà÷í¼ì ñ òîãî, ÷òî êàæäûé èãðîê äîëæåí ïîäàòü ñòàâêè íà êàæäîå ïîäìíîæåñòâî 2S , ò.å. 2M ÷èñåë, åñëè â àóêöèîíå M ïðåäìåòîâ. Ìàêñèìèçàöèÿ ïî âñåì ðàçìåùåíèÿì òîæå íå âûãëÿäèò ïðîñòîé çàäà÷åé. À íàì áû õîòåëîñü ïîëèíîìèàëüíûé àëãîðèòì, è îò N , è îò M . Ýòèì ìû è áóäåì çàíèìàòüñÿ. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 18. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Outline 1 Ïîñòàíîâêà çàäà÷è ×åòûðå ñâîéñòâà õîðîøåãî àóêöèîíà Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû Àóêöèîíû VCG 2 Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 19. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Êàê îñëàáèòü óñëîâèå 3 Îêàçûâàåòñÿ, óñëîâèå 3 õîðîøåãî àëãîðèòìà íà ñàìîì äåëå î÷åíü âàæíî. Åñëè åãî îñòàâèòü â îáùåì âèäå, ïîëèíîìèàëüíûõ àóêöèîíîâ íå íàéòè (ìû äîêàçûâàëè, ÷òî VCG åäèíñòâåííû â ñâî¼ì ðîäå, ò.å. âñå îñòàëüíûå èì ýêâèâàëåíòíû). Åñëè åãî ìàêñèìàëüíî îñëàáèòü ïîçâîëèòü àãåíòàì èìåòü òîëüêî îòäåëüíûå öåííîñòè íà êàæäóþ âåùü òî ìîæíî ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíûé àóêöèîí, çàïóñêàÿ àóêöèîí Âèêðè ïîî÷åð¼äíî äëÿ êàæäîé âåùè. Äàâàéòå òåïåðü îñëàáèì åãî, íî íå ñîâñåì. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 20. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Single-minded buyers ïðîñòî õîòÿò îäèí êîíêðåòíûé íàáîð âåùåé, à îñòàëüíîå èì ïî ôèãó. Èíà÷å ãîâîðÿ, àãåíò i öåëåóñòðåìë¼ííûé, åñëè ñóùåñòâóåò òàêîå ìíîæåñòâî Ai ⊆ S è ÷èñëî αi , ÷òî αi , Ti ⊇ Ai , vi (Ti ) = 0, â ïðîòèâíîì ñëó÷àå. Òî åñòü àãåíòó ïðîñòî íóæíî Ai . Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 21. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ïî÷åìó èìåííî òàê Âî-ïåðâûõ, òàêîå îñëàáëåíèå ñîõðàíÿåò âîçìîæíîñòü ìîäåëèðîâàòü complements. Âî-âòîðûõ, òàêîå îñëàáëåíèå ïîçâîëÿåò àãåíòó çà ïîëèíîìèàëüíîå âðåìÿ ïîëíîñòüþ îáîçíà÷èòü ñâîè ïðåäïî÷òåíèÿ äîñòàòî÷íî çàäàòü Ai è αi . Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 22. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû äëÿ òàêèõ àãåíòîâ Âîïðîñ: ìîæíî ëè ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíûé õîðîøèé àóêöèîí äëÿ öåëåóñòðåìë¼ííûõ àãåíòîâ? Ìû óæå ðàçîáðàëèñü ñ ïåðâûé øàãîì VCG ñòàâêè ìîæíî ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíî. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 23. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû äëÿ òàêèõ àãåíòîâ Âîïðîñ: ìîæíî ëè ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíûé õîðîøèé àóêöèîí äëÿ öåëåóñòðåìë¼ííûõ àãåíòîâ? Ìû óæå ðàçîáðàëèñü ñ ïåðâûé øàãîì VCG ñòàâêè ìîæíî ñäåëàòü ïîëèíîìèàëüíî. Êîíå÷íî, âñ¼ ðàâíî íå ïîëó÷èòñÿ. Âòîðîé øàã VCG îïðåäåëåíèå ïîáåäèòåëÿ (winner determination, WD). Çàäà÷à WD äëÿ VCG äàæå ñ öåëåóñòðåìë¼ííûìè àãåíòàìè NP-òðóäíà. Äëÿ ýòîãî ìû ñâåä¼ì ê íåé WIS Weighted Independent Set. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 24. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû äëÿ òàêèõ àãåíòîâ Weighted Independent Set ýòî çàäà÷à, â êîòîðîé äàí ãðàô G = (V , E ), è âåñ wv äëÿ êàæäîé âåðøèíû v . Òðåáóåòñÿ íàéòè ìíîæåñòâî âåðøèí, â êîòîðîì íåò ñîñåäåé è äëÿ êîòîðîãî ìàêñèìèçèðóåòñÿ ñóììàðíûé âåñ i vi . Ýòó çàäà÷ó ìû ñâåä¼ì ê WD: ðàññìîòðèì ìíîæåñòâî âåùåé, ðàâíîå ìíîæåñòâó ð¼áåð E , à èãðîêè âåðøèíû ãðàôà V . Äëÿ âåðøèíû v ìû ðàññìîòðèì αv = wv , à Av ìíîæåñòâî ñîñåäåé v . Òîãäà ìàêñèìèçèðóÿ ðàçìåùåíèå, ìû òåì ñàìûì íàéä¼ì ìàêñèìàëüíûé íàáîð íåçàâèñèìûõ âåðøèí. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 25. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Åù¼ î WIS WIS çàäà÷à íå ïðîñòî NP-òðóäíàÿ, à î÷åíü NP-òðóäíàÿ. :) Òî åñòü îíà äàæå íå ïðèáëèæàåòñÿ ïîëèíîìèàëüíûìè àëãîðèòìàìè. Åñëè NP⊆ZPP, òî äëÿ âñÿêîãî 0 íå ñóùåñòâóåò O (n1− )-ïðèáëèæ¼ííîãî àëãîðèòìà äëÿ WIS, ãäå n ÷èñëî âåðøèí â ãðàôå. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 26. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Åù¼ î WIS Åñëè NP⊆ZPP, òî äëÿ âñÿêîãî 0 íå ñóùåñòâóåò O (n1− )-ïðèáëèæ¼ííîãî àëãîðèòìà äëÿ WIS, ãäå n ÷èñëî âåðøèí â ãðàôå. Ñëåäñòâèå: äëÿ âñÿêîãî 0 íå ñóùåñòâóåò O (M 2 − )-îïòèìàëüíîãî àëãîðèòìà äëÿ WD, ãäå M 1 êîëè÷åñòâî âåùåé. Èíà÷å ãîâîðÿ, äàæå ñàìûé ëó÷øèé ïîëèíîìèàëüíûé √ àëãîðèòì ñìîæåò ðàñïðåäåëèòü íå ëó÷øå, ÷åì â O ( M ) ðàç õóæå îïòèìóìà. Ïå÷àëüíî, íî íè÷åãî íå ïîäåëàåøü. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 27. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Ìû ñåé÷àñ ïîñòðîèì àóêöèîí è äîêàæåì, ÷òî îí ïðàâäèâûé, ðàöèîíàëüíûé, ïîëèíîìèàëüíûé, ðàáîòàåò ñ öåëåóñòðåìë¼ííûìè àãåíòàìè, è ðàñïðåäåëÿåò √ O ( M )-áëèçêî ê îïòèìóìó. Äëÿ íà÷àëà íå áóäåì óñòàíàâëèâàòü âûïëàòû, à ïðîñòî ðåøèì òàêóþ çàäà÷ó: ïî (A1, α1), . . . , (AN , αN ) îïðåäåëèòü ðàçìåùåíèå, ìàêñèìèçèðóþùåå ñóììàðíóþ öåííîñòü i ∈I α i ? Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 28. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Íàø àëãîðèòì áóäåò æàäíûì, è áóäåò êîìáèíàöèåé äâóõ àëãîðèòìîâ, êàæäîãî èç êîòîðûõ íåäîñòàòî÷íî. Ïåðâûé êîìïîíåíò: îòñîðòèðóåì ñòàâêè ïî óìåíüøåíèþ αi è áóäåì èõ æàäíî óäîâëåòâîðÿòü. Ïðèâåäèòå ïëîõîé ïðèìåð (íà êîòîðîì îí áóäåò√ àïïðîêñèìèðîâàòü ñ êîíñòàíòîé O (M ), à íå O ( M )). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 29. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Ðàññìîòðèì M âåùåé S = {s1, . . . , sM } è N = M + 1 èãðîêà. A1 = S , α1 = 1 + ; äëÿ i 1 Ai = {si }, αi = 1. Òîãäà ìû ïîëó÷èì 1 + âìåñòî m. Ýòî O (m)-ïëîõî. Ïðîáëåìà: ýòîò àëãîðèòì áåð¼ò áîëüøèå çàÿâêè, íå ñðàâíèâàÿ èõ ñ ñóììîé ìàëåíüêèõ. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 30. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Âòîðàÿ ïîïûòêà: îòñîðòèðóåì ñòàâêè â ïîðÿäêå óáûâàíèÿ |A | (ïî óáûâàíèþ ñðåäíåé ñòîèìîñòè îäíîé âåùè), à α i äàëüøå òîæå áóäåì äåéñòâîâàòü æàäíî. i  ïðåäûäóùåì ïðèìåðå îí äîñòèãíåò óñïåõà. Êàêîé áóäåò äëÿ íåãî ïëîõîé ïðèìåð? Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 31. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé A1 = S , α1 = M − ; A2 = {s1}, α2 = 1. Òîãäà íàø àëãîðèòì âûáåðåò A2, à íà A1 âåùåé íå õâàòèò. Ïðîáëåìà: ýòîò àëãîðèòì íåäîîöåíèâàåò áîëüøèå ñòàâêè, åñëè îíè âêëþ÷àþò â ñåáÿ ìíîãî âåùåé, íà êîòîðûå íåò äðóãèõ çàÿâîê. ×òî æå äåëàòü? Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 32. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Àëãîðèòì LOS: Lehmann, O'Callaghan, Shoham. Ìû ñîðòèðóåì ñòàâêè ïî óáûâàíèþ √α|A | . i i Óïðàæíåíèå. Ìîäèôèöèðóéòå âûøåïðèâåä¼ííûå ïðèìåðû òàê, ÷òîáû ïîëó÷èëîñü, ÷òî ýòîò àëãîðèòì íå áîëåå ÷åì m-ïðèáëèæ¼ííûé. √ Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 33. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Òåïåðü äîêàæåì, ÷òî îí äåéñòâèòåëüíî √m-ïðèáëèæ¼ííûé. Îáîçíà÷èì ÷åðåç X ìíîæåñòâî ñòàâîê, êîòîðûå âûáåðåò LOS, à ÷åðåç X ∗ îïòèìàëüíîå ìíîæåñòâî. Íàäî äîêàçàòü, ÷òî i ∈X αi ≤ √m i ∈X αi . ∗ ∗ ∗ Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 34. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Áóäåì ãîâîðèòü, ÷òî ñòàâêà i ∈ X áëîêèðóåò ñòàâêó i ∗ ∈ X ∗ , åñëè Ai ïåðåñåêàåòñÿ ñ Ai . ∗ Åñëè i áëîêèðóåò i ∗ è i = i ∗, òî îáå ñòàâêè îäíîâðåìåííî íå ïîëó÷èòñÿ óäîâëåòâîðèòü. Îáîçíà÷èì ÷åðåç Fi ⊆ X ∗ ìíîæåñòâî ñòàâîê, êîòîðûå âïåðâûå çàáëîêèðîâàíû ñòàâêîé i ∈ X . Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 35. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Åñëè i ∗ ∈ Fi , òî ê ìîìåíòó âûáîðà i ñòàâêà i ∗ åù¼ íå áûëà çàáëîêèðîâàíà, ò.å. óæ òî÷íî ∀i ∗ ∈ Fi αi αi ∗ ≥ . |Ai | |Ai ∗ | Êðîìå òîãî, êàæäàÿ i ∗ ëåæèò ðîâíî â îäíîì Fi (ñàìà i òîæå ëåæèò â Fi ). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 36. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Èíà÷å ãîâîðÿ, Fi ýòî ðàçáèåíèå ìíîæåñòâà X ∗.  ÷àñòíîñòè, α∗ = i αi ∗ . i X ∗∈ ∗ i ∈X i F ∗∈ i Ïîýòîìó ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàæäóþ ñòàâêó i ∈ X ïî îòäåëüíîñòè, à ïîòîì ïðîñóììèðîâàòü îáùóþ îöåíêó íà êà÷åñòâî. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 37. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Ðàññìîòðèì i ∈ X . Ò.ê. √α|A | ≥ √α|A | , i i i ∗ i ∗   αi αi ∗ ≤ |Ai ∗ | . |Ai |  i F ∗∈ i i F ∗∈ i Ïîñêîëüêó îïòèìàëüíîå ðåøåíèå óäîâëåòâîðÿåò âñåì ñòàâêàì èç Fi , i ∈F |Ai | ≤ m. ∗ i ∗ Óïðàæíåíèå. Äîêàæèòå, ÷òî n √a ≤ √n n a . Ýòî i =1 i i =1 i ëåãêî âèäåòü è òàê, íî èç êàêèõ áîëåå îáùèõ ôàêòîâ î ôóíêöèè · ýòî ñëåäóåò? √ Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 38. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: ðàñïðåäåëåíèå âåùåé Çíà÷èò, αi √ αi ∗ ≤ |Fi | m. i F ∗∈ |Ai | i Íî ïîñêîëüêó ñòàâêà i áëîêèðóåò âñå ñòàâêè Fi , è ñòàâêè â Fi íå ïåðåñåêàþòñÿ, òî â õóäøåì ñëó÷àå îäíà âåùü èç i áëîêèðóåò îäíó ñòàâêó èç Fi , ò.å. |Fi | ≤ |Ai |. Çíà÷èò, √ αi ∗ ≤ m αi . i ∗ ∈F i Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 39. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Ìû ïîñòðîèëè O (√m)-ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì ïîèñêà ýôôåêòèâíîãî ðàñïðåäåëåíèÿ. Òåïåðü íóæíî îïðåäåëèòü âûïëàòû òàê, ÷òîáû àóêöèîí ñòàë ïðàâäèâûì. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 40. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Ðàçóìíàÿ èäåÿ: äàâàéòå èñïîëüçóåì VCG. Ñíà÷àëà âñå ãîâîðÿò Ai è αi , ïîòîì ìû îïðåäåëÿåì ðàñïðåäåëåíèå LOS'îì, à ïîòîì èãðîê i ïëàòèò öåíó, ðàâíóþ óùåðáó äðóãèõ èãðîêîâ îò åãî ïðèñóòñòâèÿ. Áóäåò ëè òàêîé àóêöèîí ïðàâäèâûì? ðàöèîíàëüíûì? Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 41. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Ðàññìîòðèì òîò ñàìûé ìîäèôèöèðîâàííûé ïðèìåð: ó ïåðâîãî èãðîêà A1 = S , α1 = √m + . Ó îñòàëüíûõ Ai = {si }, αi = 1. LOS óäîâëåòâîðèò ïåðâóþ ñòàâêó. Íî áåç íå¼ áóäóò óäîâëåòâîðåíû âñå îñòàëüíûå! Çíà÷èò, ïåðâûé èãðîê ïðè÷èíèë äðóãèì âðåäà àæ íà öåëûé m. Íî îí ñòàâèë-òî âñåãî √m, è åãî ó÷àñòèå ïîëó÷àåòñÿ íåðàöèîíàëüíûì. À çíà÷èò, è ïðàâäèâîñòè íå áóäåò (îí ìîã ïîñòàâèòü 0 è ïîëó÷èòü äîõîä 0). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 42. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Îïðåäåëåíèå: ñòàâêà i óíèêàëüíî áëîêèðóåò (u-blocks) ñòàâêó j , åñëè ïîñëå óäàëåíèÿ i èç âõîäà LOS óäîâëåòâîðÿåò j , à òàê âìåñòî j óäîâëåòâîðÿåò i . Öåíîâàÿ ïîëèòèêà: áðàòü ñòîëüêî, ñêîëüêî áûëà íàèâûñøàÿ ñòàâêà, êîòîðóþ âûèãðàâøàÿ ñòàâêà u-áëîêèðóåò. Ôîðìàëüíî: Åñëè àãåíò ïðîèãðûâàåò èëè åãî ñòàâêà íèêîãî íå u-áëîêèðóåò, áåð¼ì 0. Åñëè àãåíò âûèãðûâàåò, è ñòàâêà (B , b ) ïåðâàÿ (ïî ïîðÿäêó, îïðåäåë¼ííîìó LOS) ñòàâêà, êîòîðóþ åãî ñòàâêà j j (B , b ) u-áëîêèðóåò, òî áåð¼ì i i b p = j |B |. |B | i i j Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 43. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Âî-ïåðâûõ, ïðàâäèâûå àãåíòû ðàöèîíàëüíû (ò.å. ó íèõ íåîòðèöàòåëüíûé äîõîä). Ýòî ïîòîìó, ÷òî åñëè (Bi , bi ) u-áëîêèðóåò (Bj , bj ), òî (Bj , bj ) ïîçæå ïî LOS-ïîðÿäêó. Çíà÷èò, bi bj ≥ , | Bi | | Bj | è bi ≥ pi . Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 44. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Ïðàâäèâîñòü ïîõèòðåå áóäåò. Ìû äîêàæåì ñíà÷àëà, ÷òî åñëè àãåíò ÷òî-òî âûèãðûâàåò îò ëîæíîé ñòàâêè (Bi , bi ), òî îí âûèãðàåò íå ìåíüøå îò íàïîëîâèíó ïðàâäèâîé ñòàâêè (Ai , bi ). Âî-ïåðâûõ, Bi ⊇ Ai , èíà÷å ó i íèêîãäà íå áóäåò ïîëîæèòåëüíîãî äîõîäà. Çíà÷èò, ïî LOS-ïîðÿäêó (Ai , bi ) èä¼ò ðàíüøå (Bi , bi ) (èëè òàê æå, åñëè Ai = Bi ). Çíà÷èò, åñëè LOS óäîâëåòâîðèë Bi , òî Ai îí òîæå óäîâëåòâîðèë (ñòðîãîå ïîäìíîæåñòâî, è èä¼ò ðàíüøå ïî ïîðÿäêó). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 45. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Êàê ñìåíà Bi íà Ai âëèÿåò íà öåíó? Âî-ïåðâûõ, óìåíüøàåòñÿ |Bi | ýòî õîðîøî. Âî-âòîðûõ, ïåðâàÿ u-áëîêèðóåìàÿ ñòàâêà ìîæåò èçìåíèòüñÿ (íàïðèìåð, íà (Bk , bk )). Óïðàæíåíèå. Äîêàçàòü, ÷òî ïî LOS-ïîðÿäêó (Bk , bk ) ìîæåò èäòè òîëüêî ïîñëå (Bj , bj ), ò.å. ìîæåò òîëüêî óìåíüøèòü ïåðâûé ñîìíîæèòåëü öåíû pi . Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 46. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Òåïåðü çàêîí÷èì äîêàçàòåëüñòâî. Äîêàæåì, ÷òî îò (Ai , bi ) äîõîäà íå áîëüøå, ÷åì îò (Ai , αi ). Äëÿ ýòîãî ìû äîêàæåì, ÷òî (Ai , αi ) íå áëîêèðóåò ñòàâêè ðàíüøå, ÷åì (Ai , bi ) (ðàíüøå çíà÷èò, áîëüøå ïëàòèòü ïðèøëîñü áû). Îáîçíà÷èì B−i íàáîð îñòàëüíûõ ñòàâîê, BT = B−i ∪ {(Ai , αi )}, BF = B−i ∪ {(Ai , bi )}. Ìîæíî ïðåäïîëàãàòü, ÷òî LOS óäîâëåòâîðÿåò ñòàâêó (Ai , bi ) íà âõîäå BF (èíà÷å îòêóäà ïðèáûëü). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 47. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Ïåðâûé ñëó÷àé: bi αi . (Ai , bi ) óäîâëåòâîðåíà, à (Ai , αi ) ðàíüøå (ò.ê. bi αi ); çíà÷èò, å¼ áû òîæå óäîâëåòâîðèëè. Ïóñòü (Bj , bj ) ïåðâàÿ ñòàâêà, u-áëîêèðîâàííàÿ (Ai , bi ). Íàäî äîêàçàòü, ÷òî (Ai , αi ) íå u-áëîêèðóåò ñòàâêè ðàíüøå, ÷åì (Bj , bj ). Ïóñòü, íàïðîòèâ, ïåðâàÿ u-áëîêèðîâàííàÿ ñòàâêà (Bk , bk ) ïðåäøåñòâóåò (Bj , bj ) â LOS-ïîðÿäêå. Ïî îïðåäåëåíèþ u-áëîêèðîâàíèÿ, LOS íà âõîäå B−i óäîâëåòâîðÿåò (Bk , bk ). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 48. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Íî åñëè (Ai , bi ) èä¼ò ïîñëå (Bk , bk ) â LOS-ïîðÿäêå, òî (Bk , bk ) óäîâëåòâîðÿåòñÿ è íà âõîäå BF (ò.ê. LOS ïðèíèìàåò îäíè è òå æå ðåøåíèÿ âïëîòü äî ïîÿâëåíèÿ (Ai , bi )). Íî Ai è Bk ïåðåñåêàþòñÿ (ïîòîìó ÷òî Bk áëîêèðîâàíà Ai ). È ê òîìó æå (Ai , bi ) óäîâëåòâîðÿåòñÿ LOS'îì íà âõîäå BF . Çíà÷èò, â LOS-ïîðÿäêå (Ai , bi ) èä¼ò ðàíüøå (èíà÷å åãî íå ñìîãëè áû óäîâëåòâîðèòü, ò.ê. óæå óäîâëåòâîðèëè (Bk , bk )). Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 49. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD √ O( M) -ïðèáëèæ¼ííûé àóêöèîí: âûïëàòû Íî òîãäà ïîëó÷àåòñÿ, ÷òî (Ai , bi ) u-áëîêèðóåò (Bk , bk ), à ýòî ïðîòèâîðå÷èò òîìó, ÷òî (Bk , bk ) ïðåäøåñòâóåò ïåðâîé çàáëîêèðîâàííîé (Bj , bj ). Ñëó÷àé, êîãäà bi αi , ðàçáèðàåòñÿ àíàëîãè÷íî óïðàæíåíèå. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû
  • 50. Ïîñòàíîâêà çàäà÷è Öåëåóñòðåìë¼ííûå àãåíòû Ïîëèíîìèàëüíûå àóêöèîíû Ïðèáëèæ¼ííûé àëãîðèòì äëÿ WD Ñïàñèáî çà âíèìàíèå! Lecture notes è ñëàéäû áóäóò ïîÿâëÿòüñÿ íà ìîåé homepage: http://logic.pdmi.ras.ru/∼sergey/index.php?page=teaching Ïðèñûëàéòå ëþáûå çàìå÷àíèÿ, ðåøåíèÿ óïðàæíåíèé, íîâûå ÷èñëåííûå ïðèìåðû è ïðî÷åå ïî àäðåñàì: sergey@logic.pdmi.ras.ru, snikolenko@gmail.com Çàõîäèòå â ÆÆ smartnik. Ñåðãåé Íèêîëåíêî Êîìáèíàòîðíûå àóêöèîíû