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Persuading Stable Matching
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AI
DOI：10.1016/j.artint.2026.104629.png)
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摘要
En 中文
在二分匹配问题中，图的两边主体希望根据其偏好进行配对。匹配的稳定性取决于这些偏好，在不确定环境中，这些偏好也反映了主体对世界真实状态的信念。我们研究了一个掌握世界真实状态的委托人，如何通过贝叶斯说服策略性地塑造这些信念，以诱导产生能最大化期望效用的稳定匹配。由于底层匹配优化问题以及多接收方说服问题在一般情况下难以处理，我们的主要考虑是两种重要特殊情况：（1）当主体可以根据其价值函数被划分为少数几种类型时，（2）当可能的世界状态数量较少时。针对每种情况，我们研究了公共信号和私有信号两种设置。我们的结果表明了完整的复杂性景观：我们证明，即使在世界状态数量较少的情况下，私有说服问题仍然难以处理，而其他所有设置都存在多项式时间算法。我们为每种可处理情况提供了高效算法，并证明了不可处理情况下的NP难度。这些结果阐明了信息设计下稳定匹配的算法前沿，并明确了最优说服在何时计算上是可行的。
