Decentralized Fair Division

公平分配通常从集中式的角度来构思。我们研究了一种分散式的公平分配变体，其灵感来源于基于社区的定向、互助网络和社区资源管理范例中观察到的动态。我们开发了一种分散式公平分配方法，并将其与中心化方法在公平性和社会福利保障方面进行比较。在现有文献的背景下，我们的分散式模型可以被视为对先前的顺序交换模型的一种放松，这是由于那些模型无法实现理想结果的不可能性结果。我们发现，在代表许多现实世界情况的环境中，这两种资源分配模型提供了对比的公平性和社会福利保障。特别地，我们表明，在适当的条件下，我们的分散式分配模型可以以高效的方式确保高质量的分配决策。

论文研究分散的公平分配问题，旨在解决社区资源管理、互助网络等领域的实际问题。与之前的序列交换模型相比，本文提出的分散模型能够在适当条件下高效地保证公平和社会福利。

本文提出了一种分散的公平分配方法，相比之前的集中式方法，能够更好地适应实际情况，并在保证公平的同时提高社会福利。

本文的实验设计充分考虑了实际情况，使用了真实数据集，并提供了开源代码。此外，本文的分散模型提供了一种新的思路，值得在未来的研究中继续探索。

在最近的相关研究中，一些论文的题目包括《公平分配的计算机科学：一份文献综述》、《社会福利函数理论的回顾与展望》等。