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Multi-Agent Contracts
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AI
DOI：10.1145/3801154.png)
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摘要
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我们研究了一个自然的组合式单委托人多人合同设计问题，其中委托人激励一个代理人团队为给定任务付出努力。我们模型的核心是一个奖励函数，它将代理人的努力映射为委托人的预期奖励。我们寻求为属于补集自由层次的奖励函数设计计算效率高的算法，以寻找最优（或近最优）线性合同。我们的第一个主要结果为子模和XOS奖励函数提供了常数因子近似算法，对于子模奖励函数使用值查询，对于XOS奖励函数使用值和需求查询。它依赖于一种非传统的价格和（近似）需求查询的使用，用于选择委托人应签订合同的代理人集合，并利用了XOS函数及其边际的新型缩放性质，这可能具有独立的研究价值。作为我们的第二个主要结果，我们表明，即使同时使用值和需求查询，子模奖励函数也只能达到常数近似。对于更广泛的次可加奖励函数类，我们在有n个代理人的设置中证明了存在Ω(√n)的不可能性。这一不可能性的显著特点是，它适用于接近子模的常数因子次可加函数。这种快速退化与现有文献（例如组合拍卖）形成了惊人的偏离，在组合拍卖中，近似保证往往更优雅地退化。
Keyword:
Contract theory
moral hazard
XOS
submodularity
期刊
J
IF:
2.5
论文数:
20
被引数:
0
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