文件名称：动荡市场中的公平资源分配-研究论文
文件大小：633KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 08:04:19
Dynamic Resource Allocation
我们考虑这样一种设置，即平台必须将一批以在线方式到达平台的商品动态分配给有预算的买家，例如在线广告系统，平台决定为各种广告商提供哪些印象。 这种动态资源分配问题具有挑战性，原因有两个：(a) 平台必须在优化自己的收入和保证对（重复）买家的公平性之间取得平衡，以及 (b) 由于不确定、时间不确定，问题本质上是动态的——平台提供的商品供应不同。 我们提出了一个类似于动态市场均衡的随机近似方案。 我们的方案依赖于 Eisenberg-Gale 凸程序的频繁重新求解，并且不需要平台了解货物到达过程如何随时间演变。 该方案充分提取买家预算（从而最大化平台收入），同时提供 0:64 的近似值，即在非正常情况下可实现的商品按比例公平分配，只要商品供应来自广泛的家庭（可能是非平稳的）高斯过程。 然后，我们处理平台同时关注分配的比例公平性和效率的多目标问题，并提出了一种混合算法，该算法实现了 0:3 双标准保证公平性和效率。 最后，我们构建了一系列数据集，一个基于真实的 AdX 数据，另一个基于中国 DSP iPinYou 发布的公共数据集，并使用它们来测试我们方案的实证性能。 我们发现，在这些数据集中，公平性和效率之间存在惊人的关系，可用于在实践中将方案调整为接近最佳的性能。