• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; E-Artikel; Elektronischer Konferenzbericht
  • Titel: Nash Social Welfare, Matrix Permanent, and Stable Polynomials
  • Beteiligte: Anari, Nima [Verfasser:in]; Oveis Gharan, Shayan [Verfasser:in]; Saberi, Amin [Verfasser:in]; Singh, Mohit [Verfasser:in]
  • Erschienen: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2017
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ITCS.2017.36
  • Schlagwörter: Randomized Algorithm ; Stable Polynomial ; Nash Welfare ; Matching ; Saddle Point ; Permanent
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: We study the problem of allocating m items to n agents subject to maximizing the Nash social welfare (NSW) objective. We write a novel convex programming relaxation for this problem, and we show that a simple randomized rounding algorithm gives a 1/e approximation factor of the objective, breaking the 1/2e^(1/e) approximation factor of Cole and Gkatzelis. Our main technical contribution is an extension of Gurvits's lower bound on the coefficient of the square-free monomial of a degree m-homogeneous stable polynomial on m variables to all homogeneous polynomials. We use this extension to analyze the expected welfare of the allocation returned by our randomized rounding algorithm.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang