Incentive Compatible Open Constraint Optimization - CiteSeerX

Incentive Compatible Open Constraint Optimization Boi Faltings, Santiago Macho-Gonzalez Artificial Intelligence Laboratory (LIA) Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) IN-Ecublens, CH-1015 Ecublens, Switzerland

boi.faltings|[email protected]

Categories and Subject Descriptors

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Keywords

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1.

OPEN CONSTRAINT OPTIMIZATION

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Agent 1

CSP Solver x1

x2

x3

x4 x5

more(xi,di)

Agent 2

option(xi,vj,r(vj)) Agent m

&C rAyux}SvvSv(yuCrAvxwA}xvSib Svx¡¢L£y i}vx¤ut+yu¥wAvxt+¦uyu}V§%wAyuwp¨©ª(«¬yuwAwAxuyuwVvxwA®Yuyuw.Avx}sxzzx{ vxxt¦uxt+§%yuwLAv}¦ux}Sx¤ut+y.¯u~£xxPyu¯uyuzwhru§%}}yu°zxvxx zx¡²±0uyuwU}y6it+³ | £C©u´%µ¶Z©u·yuwSwAxuyuwU£xzxrAxyy | ¦uxt+§%yuw.¦6¸exz$£xyu}rAvxwAf}¹¦6¸ºZ¡ Q ; 3 8 3 ;=; 3X D> 1\3F 9Z;D> 1M\3E 9Z< [2/ >S@ 2 9 /F > 1 9 /I ` 2 @=J@=J 3E 9 F @ @=J 3GW$E ; 3 >S@ 3 8:9;@=J 3 < T J 2F5F=E3/ >S; 2 9?`09 \1X > QQ1W 8:9; 3m >S< Q1M3 @=9 E 9Z< [2/ >S@=9Z; 2 > 1 > \E @ 2 9 /F ` 2 @=J F=2X3E 9 /F @=;> 2M/ @ FO @=9 X2MF @=; 2[\ @ 3X¬Q ;=9 db3E @ Q1 > /7 /2/I ` 2 @=J^> F=3 @.98e> IZ3/ @ FO 9;e@=9 Q ;=9 X\E @ E 9 /nIZ\ ;>S@ 2 9 / ` 2 @=J Q >A;=@ F 9 [ @> 2/3X 8:;=9< X2 3 ; 3/ @ F=\QQ12M3 ; F H F >p 2/ @.9 Q @ 2 < 2MR >S@ 2 9 / 8:9;@=J 2MFeF=E3/ >A; 2 9 O ` 3pIZ3/3 ;> 12MRG3 9 Qg3/YE 9 /F @=;> 2/ @ F >S@ 2F 8=> E @ 2 9 /^»=MA*¼=½3 > F=F=\ < 3 @=JP>A@@=J 3I3/3 ;> 1½E 9 /F @=;> 2/ @9 Q @ 2 < 2MR >S@ 2 9 / Q ;=9 [1M3 F[g33/ @=;> /F 8b9Z;=< 3X\F=2M/I J 2MXX3/ D>S; 2 > [13Y3/E 9 X2/I»=MA*¼2/ @=9¬9 /3 `hJ 3 ; 3 > 11 ; 31 >S@ 2 9 /F >S; 3 ; 3Q ; 3F=3/ @ 3X > F @ \Q137 D> 1\3X D>S; 2 > [1M3GF > /X @=J 3°E 9 /F @=;> 2/ @ FL3/ 8b9Z; E303k%\ > 12 @ We[g3 @6` 3G3/ @=J 3°E 9;=; 3GF=Q 9 /X7 2/IQ >S;=@ F 3 @=J \FhX3n/3%, ¿5À(ÁÂbÃiÂbÄÂ:Å~Ã²Z ±hp9 Qg3/E 9 /F @=;> 2M/ @½9 Q @ 2 < 2MR >S@ 2 9 /sQ ;=9 [13 < ¹AÆ.ÇhÆjÈgºVwqx?§(¤Avx§%zxyAzxÉi(x}bxtt+³svx}zxyu}6yAzowAyuhÊZË0ÌÍ »bÎg¼AÏ Ë0ÌÍ »=¼AÏuÐÐÐÑ vSerAvxwA}6xhvi Axvxi}vx¤ut+yuwAÉ | £xyu}6y Ë0ÌÍ »ÒS¼ wqzxy6ÓPyAzo¤u³s$§ugt+yÔ Õ Ï Ë ÏÖ?»ÒS¼AÏu×Ø»ÒS¼°Ù.Ú Õ¥ÛÊAÜjÝ Ï Ü°Þ ÏÐÐMÐÏ Ü ß Ñ w.VwAyufv½à¦ux}Sx¤ut+yuwAÉ ËáÛâÊ » Ü ãÝ Ï Ü~äÝ Ïå Ý ¼AÏG» Ü ãbÞ Ï Ü~äAÞ Ï6å Þ ¼AÏGÐMÐÐÑ wwAyuvSfæçrAvx{ wS}xwSÉ | £xyu}6ysÜ ã wswSbut+yU¦ux}Sx¤ut+yuÉhÜ ä ws §it+yu{ ¦uxt+§%ySzs¦u}¤ut+y}y6i}6yuwAyubsrAvxwS}xÉ½zV£xyprAvx{ wS}xwwAxwÓPyAz | £xyuC£xy å {£yut+yuyuev£yU§ugt+y Ü ä w.yAèu§%xt~v5Ü ã ¡ Ö?»Ò¼ ÛÊSé Ý »ÒS¼AÏ é Þ »ÒS¼AÏÐÐÐÏ é ß »ÒS¼AÑ w0£y.wAyu vjzxvxxwL=vx} Ç Èe¹ ºÉ | £éê »bÎg¼ ÛâÊ Ñ Av}5ttPë%É0vx}zxyu}6yAzUwAvo£x£y xwAwSvurubxyAzYrAvxwAA§%rubvxwx}yvx{zxyAru}6yAxwAu¡ ×Ø»ÒS¼ ÛìÊAí Ý »Ò¼AÏ í Þ »ÒS¼AÏÐÐMÐÏ í ß »Ò¼AÑ w°ewAyuivPrAvxwAj¹ | yuu£x º A§%ruvxwvx_£xyzxvxxw Ö É | £yu}6yíã , égãîðïpñ

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10 Minimal Foopt A* 8

Queries per Variable

ò

3. INCENTIVE-COMPATIBILITY

6

4

2

0 3

4

5

6 7 8 Average Number of Values per Variable

9

10

11

5000 Minimal Foopt A*

4500 4000 3500

Checks

ò

3000 2500 2000 1500 1000 500 0 5

6

7 Number of Variables

8

9

LØóçôhõö÷øùúû&õüýõZþ#ÿõùZúö?û øü

²øü

ø ö?úü úö?ø5øõùúöúâùûN÷6õ #üiöùlõZþ ø!"û$#ùú &%6ø&õ ('?øü )&õü ûNùGøúü*+û%:õ!,'.u¦uyuw£xyrAvxwA°xwAwAvuruxyAz | £yAxru£¦uxt+§%y$£xyzxvx égã¡VÇLvxwAwx}yv}xt+ AyAzwAv$£xxLæ Ò à0/(12/43íã » é ¼ Û Î ¡ H E 9 /F=2F @ 3/ @5> F=F=2I/ < 3/ @h@=9U> / - K -65Y2F > E 9< [2/ >A@ 2 9 / 9Z8 D> 1\3 > F=F=2I/ < 3/ @ F @=9_> 11 D>A; 2 > [13FpF=\E J@=J >S@$> 1M1½E 9 /F @=;> 2/ @ F >A; 3F >A@ 2F=n3X H / > F=F=2I/ < 3/ @ 2F > / 9 Q @ 2 1 F 9 1\ @ 2 9 /2 8°@=J 3 ; 3 2F./ 99Z@=J 3 ; E 9 /F=2F @ 3/ @V> F=F=ß 2I/ < 3/ @ F=\E J?@=JP>A@e@=J 3F=\ < 9Z8j@=J 3 ` 32I J%@ F 98V> 1M1 D> 1\3F ä87LÝ íeä »ÒS¼=»:9i» Ü~ä ¼=¼e2MFVF 11M3 ;8:9;> /%W 2/F @> /EG3 98P@=J 3 Ì$Ë0ÌÍ 2.

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Incentive Compatible Open Constraint Optimization - CiteSeerX

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