2025AAAI-Every Bit Helps: Achieving the Optimal Distortion with a Few Queries

文章核心内容总结

一、研究背景与核心问题

本文聚焦多智能体系统中的两大核心任务——单边匹配（如办公空间分配，n个智能体匹配n个备选方案）与单获胜者选举（如诊所选址投票，从m个候选人中选1个），核心挑战是：仅通过智能体的序数偏好排序（无偏好强度信息）会导致社会福利损失（即“失真度”），而过多的基数效用查询（获取精确偏好强度）会给智能体带来认知负担。因此，研究需解决“如何通过固定数量的基数查询，实现渐近最优的失真度”这一关键问题。

二、核心研究成果

1. 单边匹配问题

• 提出λ-查询算法，当每个智能体仅接受λ次基数查询（λ为常数）时，失真度可达$O(n$