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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Teoria dos Jogos – p. 1
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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Restrições:
free-disposalvi(S) ≤ vi(T ) para todo S ⊆ T e todo i.
normalizaçãovi(∅) = 0 para todo i.
Teoria dos Jogos – p. 1
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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Restrições:
free-disposalvi(S) ≤ vi(T ) para todo S ⊆ T e todo i.
normalizaçãovi(∅) = 0 para todo i.
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Teoria dos Jogos – p. 1
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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Restrições:
free-disposalvi(S) ≤ vi(T ) para todo S ⊆ T e todo i.
normalizaçãovi(∅) = 0 para todo i.
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Bem-estar social:∑n
i=1 vi(Si).Teoria dos Jogos – p. 1
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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Bem-estar social:∑n
i=1 vi(Si).
Teoria dos Jogos – p. 2
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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Bem-estar social:∑n
i=1 vi(Si).
Alocação socialmente eficiente:maximiza o bem-estar social.
Teoria dos Jogos – p. 2
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Leilões combinatóriosn participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Bem-estar social:∑n
i=1 vi(Si).
Alocação socialmente eficiente:maximiza o bem-estar social.
Valorações são informação privada.
Queremos métodos eficientes e à prova de estratégiapara maximizar o bem-estar social.
Teoria dos Jogos – p. 2
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Caso de objetivo único
Caso particular: single-minded
Cada participante está interessado em um único conjunto.
Teoria dos Jogos – p. 3
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Caso de objetivo único
Caso particular: single-minded
Cada participante está interessado em um único conjunto.
Cada valoração é dada por um par (Si, vi),representando vi(S) = vi se S ⊇ Si e 0 caso contrário.
Teoria dos Jogos – p. 3
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Caso de objetivo único
Caso particular: single-minded
Cada participante está interessado em um único conjunto.
Cada valoração é dada por um par (Si, vi),representando vi(S) = vi se S ⊇ Si e 0 caso contrário.
Teorema: Para todo ǫ > 0, não existe m1/2−ǫ-aproximaçãopara a alocação ótima a menos que P = NP, onde m é onúmero de itens.
Teoria dos Jogos – p. 3
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Caso de objetivo único
Caso particular: single-minded
Cada participante está interessado em um único conjunto.
Cada valoração é dada por um par (Si, vi),representando vi(S) = vi se S ⊇ Si e 0 caso contrário.
Teorema: Para todo ǫ > 0, não existe m1/2−ǫ-aproximaçãopara a alocação ótima a menos que P = NP, onde m é onúmero de itens.
Existe uma m1/2-aproximação para a alocação ótima.
Teoria dos Jogos – p. 3
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Aproximação à prova de estratégiaGULOSO (S, v, n)1 ordene v e S de modo que v1√
|S1|≥ · · · ≥ vn√
|Sn|.
2 W ← ∅3 para i← 1 até n faça4 se Si ∩ ∪k∈WSk = ∅5 então pi ← PREÇOCRÍTICO(S, v, n, i, W )6 então W ← W ∪ {i}7 senão pi ← 08 devolva W , p
Teoria dos Jogos – p. 4
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Aproximação à prova de estratégiaGULOSO (S, v, n)1 ordene v e S de modo que v1√
|S1|≥ · · · ≥ vn√
|Sn|.
2 W ← ∅3 para i← 1 até n faça4 se Si ∩ ∪k∈WSk = ∅5 então pi ← PREÇOCRÍTICO(S, v, n, i, W )6 então W ← W ∪ {i}7 senão pi ← 08 devolva W , p
PREÇOCRÍTICO (S, v, n, i,W )1 para j ← i + 1 até n faça2 se Sj ∩ ∪k∈W Sk = ∅3 então se Sj ∩ Si 6= ∅4 então então devolva vj√
|Sj |
√
|Si|5 então W ← W ∪ {j}6 devolva 0 Teoria dos Jogos – p. 4
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Aproximação à prova de estratégia
PREÇOCRÍTICO (S, v, n, i,W )1 para j ← i + 1 até n faça2 se Sj ∩ ∪k∈W Sk = ∅3 então se Sj ∩ Si 6= ∅4 então então devolva vj√
|Sj |
√
|Si|5 então W ← W ∪ {j}6 devolva 0
Teoria dos Jogos – p. 5
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Aproximação à prova de estratégia
PREÇOCRÍTICO (S, v, n, i,W )1 para j ← i + 1 até n faça2 se Sj ∩ ∪k∈W Sk = ∅3 então se Sj ∩ Si 6= ∅4 então então devolva vj√
|Sj |
√
|Si|5 então W ← W ∪ {j}6 devolva 0
Preço pi: valor limite que faz i deixar de ganhar o leilão.
Teoria dos Jogos – p. 5
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Aproximação à prova de estratégia
PREÇOCRÍTICO (S, v, n, i,W )1 para j ← i + 1 até n faça2 se Sj ∩ ∪k∈W Sk = ∅3 então se Sj ∩ Si 6= ∅4 então então devolva vj√
|Sj |
√
|Si|5 então W ← W ∪ {j}6 devolva 0
Preço pi: valor limite que faz i deixar de ganhar o leilão.
Algoritmo obviamente polinomial.
Teoria dos Jogos – p. 5
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Aproximação à prova de estratégia
GULOSO (S, v, n)1 ordene v e S de modo que v1√
|S1|≥ · · · ≥ vn√
|Sn|.
2 W ← ∅3 para i← 1 até n faça4 se Si ∩ ∪k∈WSk = ∅5 então pi ← PREÇOCRÍTICO(S, v, n, i,W )6 então W ← W ∪ {i}7 senão pi ← 08 devolva W , p
Algoritmo obviamente polinomial.
Teoria dos Jogos – p. 6
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Análise
Na aula passada: GULOSO é uma√
m-aproximação.
Teoria dos Jogos – p. 7
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Análise
Na aula passada: GULOSO é uma√
m-aproximação.
Resta mostrar que
é a prova de estratégia.
Teoria dos Jogos – p. 7
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Análise
Na aula passada: GULOSO é uma√
m-aproximação.
Resta mostrar que
é a prova de estratégia.
Isso é consequência do seguinte lema:
Lema: Um mecanismo para o leilão de objetivo único noqual perdedores pagam 0 é à prova de estratégia ssesatisfaz as seguintes condições:
(a) Monotonicidade: um participante que ganha aodeclarar (Si, vi) continua ganhando se declarar (S′
i, v′i)
para todo v′i > vi e todo S′i ⊆ Si.
(b) Preço crítico: pi é o valor devolvido por PREÇOCRÍTICO.
Teoria dos Jogos – p. 7
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Análise
Lema: Um mecanismo para o leilão de objetivo único noqual perdedores pagam 0 é à prova de estratégia ssesatisfaz as seguintes condições:
(a) Monotonicidade: um participante que ganha aodeclarar (Si, vi) continua ganhando se declarar (S′
i, v′i)
para todo v′i > vi e todo S′i ⊆ Si.
(b) Preço crítico: pi é o valor devolvido por PREÇOCRÍTICO.
Teoria dos Jogos – p. 8
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Análise
Lema: Um mecanismo para o leilão de objetivo único noqual perdedores pagam 0 é à prova de estratégia ssesatisfaz as seguintes condições:
(a) Monotonicidade: um participante que ganha aodeclarar (Si, vi) continua ganhando se declarar (S′
i, v′i)
para todo v′i > vi e todo S′i ⊆ Si.
(b) Preço crítico: pi é o valor devolvido por PREÇOCRÍTICO.
Prova feita na aula.
Teoria dos Jogos – p. 8
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Análise
Lema: Um mecanismo para o leilão de objetivo único noqual perdedores pagam 0 é à prova de estratégia ssesatisfaz as seguintes condições:
(a) Monotonicidade: um participante que ganha aodeclarar (Si, vi) continua ganhando se declarar (S′
i, v′i)
para todo v′i > vi e todo S′i ⊆ Si.
(b) Preço crítico: pi é o valor devolvido por PREÇOCRÍTICO.
Prova feita na aula.
Teorema: GULOSO é à prova de estratégia.
É fácil ver que o GULOSO satisfaz as duas condições.
Teoria dos Jogos – p. 8
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De volta ao caso geral
n participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Objetivo: maximizar o bem-estar social∑n
i=1 vi(Si).
Teoria dos Jogos – p. 9
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De volta ao caso geral
n participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Objetivo: maximizar o bem-estar social∑n
i=1 vi(Si).
Vamos descrever esse problema como um MIP.
Teoria dos Jogos – p. 9
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De volta ao caso geral
n participantes m itens
Valorações: para cada i ∈ [n],um valor vi(S) para cada S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Objetivo: maximizar o bem-estar social∑n
i=1 vi(Si).
Vamos descrever esse problema como um MIP.
MIP: programa linear inteiro.
Teoria dos Jogos – p. 9
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Formulação linear inteiran participantes m itens
Valorações: valor vi(S) para cada i ∈ [n] e S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Objetivo: maximizar o bem-estar social∑n
i=1 vi(Si).
Teoria dos Jogos – p. 10
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Formulação linear inteiran participantes m itens
Valorações: valor vi(S) para cada i ∈ [n] e S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Objetivo: maximizar o bem-estar social∑n
i=1 vi(Si).
Variáveis binárias: xi,S = 1 sse i recebe S.
Teoria dos Jogos – p. 10
![Page 29: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/29.jpg)
Formulação linear inteiran participantes m itens
Valorações: valor vi(S) para cada i ∈ [n] e S ⊆ [m].
Alocação: conjuntos S1, . . . , Sn de itens tqAlocação: Si ∩ Sj = ∅ para todo i 6= j.
Objetivo: maximizar o bem-estar social∑n
i=1 vi(Si).
Variáveis binárias: xi,S = 1 sse i recebe S.
MIP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a xi,S ∈ {0, 1} para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Teoria dos Jogos – p. 10
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Formulação linear inteira
Variáveis binárias: xi,S = 1 sse i recebe S.
MIP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a xi,S ∈ {0, 1} para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Teoria dos Jogos – p. 11
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Formulação linear inteira
Variáveis binárias: xi,S = 1 sse i recebe S.
MIP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a xi,S ∈ {0, 1} para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Primeira desigualdade garante que cada item vai parano máximo um participante.
Teoria dos Jogos – p. 11
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Formulação linear inteira
Variáveis binárias: xi,S = 1 sse i recebe S.
MIP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a xi,S ∈ {0, 1} para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Primeira desigualdade garante que cada item vai parano máximo um participante.
Segunda desigualdade garante que cada participanterecebe no máximo um subconjunto.
Teoria dos Jogos – p. 12
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Formulação linear inteira
Variáveis binárias: xi,S = 1 sse i recebe S.
MIP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a xi,S ∈ {0, 1} para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Primeira desigualdade garante que cada item vai parano máximo um participante.
Segunda desigualdade garante que cada participanterecebe no máximo um subconjunto.
Função objetivo calcula o bem-estar social máximo.
Teoria dos Jogos – p. 13
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Relaxação linear inteira
Relaxamos a restrição de integralidade em xi,S.
LP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a 0 ≤ xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Teoria dos Jogos – p. 14
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Relaxação linear inteira
Relaxamos a restrição de integralidade em xi,S.
LP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a 0 ≤ xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Como é o dual deste LP?
Teoria dos Jogos – p. 14
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Relaxação linear inteira
Relaxamos a restrição de integralidade em xi,S.
LP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a 0 ≤ xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Como é o dual deste LP?
Dual: encontrar u e p queminimizem
∑ni=1 ui +
∑
j∈[m] pj
sujeitos a ui +∑
j∈S pj ≥ vi(S) para cada i ∈ [n] e S ⊆ [m]
sujeitos a ui ≥ 0, pj ≥ 0 para cada i ∈ [n] e j ∈ [m].Teoria dos Jogos – p. 15
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Relaxação linear inteira
LP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a 0 ≤ xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Dual: encontrar u e p queminimizem
∑ni=1 ui +
∑
j∈[m] pj
sujeitos a ui +∑
j∈S pj ≥ vi(S) para cada S ⊆ [m]
sujeitos a ui ≥ 0, pj ≥ 0 para cada i ∈ [n] e j ∈ [m].
Teoria dos Jogos – p. 16
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Relaxação linear inteira
LP: encontrar x quemaximizem
∑ni=1
∑
S⊆[m] xi,Svi(S)
sujeitos a∑n
i=1
∑
S⊆[m]:j∈S xi,S ≤ 1 para cada j ∈ [m]
sujeitos a∑
S⊆[m] xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n]
sujeitos a 0 ≤ xi,S ≤ 1 para cada i ∈ [n] e cada S ⊆ [m].
Dual: encontrar u e p queminimizem
∑ni=1 ui +
∑
j∈[m] pj
sujeitos a ui +∑
j∈S pj ≥ vi(S) para cada S ⊆ [m]
sujeitos a ui ≥ 0, pj ≥ 0 para cada i ∈ [n] e j ∈ [m].
Os nomes ui e pj são propositais, pois,quando há solução ótima inteira,estes valores têm exatamente estas interpretações.
Teoria dos Jogos – p. 16
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Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
Teoria dos Jogos – p. 17
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Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
A utilidade de i para S é ui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Teoria dos Jogos – p. 17
![Page 41: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/41.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
A utilidade de i para S é ui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Ou seja, uma demanda é um conjunto S tal que
ui(S) = vi(S)−∑
j∈S
pj ≥ vi(S′)−
∑
j∈S′
pj ,
para qualquer S′ ⊆ [m].
Teoria dos Jogos – p. 17
![Page 42: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/42.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
A utilidade de i para S é ui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Ou seja, uma demanda é um conjunto S tal que
ui(S) = vi(S)−∑
j∈S
pj ≥ vi(S′)−
∑
j∈S′
pj ,
para qualquer S′ ⊆ [m].
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Teoria dos Jogos – p. 17
![Page 43: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/43.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
A utilidade de i para S é ui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Teoria dos Jogos – p. 18
![Page 44: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/44.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
A utilidade de i para S é ui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Primeiro Teorema do Bem-Estar Social: Se existe equilíbrioWalrasiano então ele é economicamente eficiente.
Teoria dos Jogos – p. 18
![Page 45: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/45.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidade.
A utilidade de i para S é ui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Primeiro Teorema do Bem-Estar Social: Se existe equilíbrioWalrasiano então ele é economicamente eficiente.
Ou seja, ele é um ótimo do LP!
Teoria dos Jogos – p. 18
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Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidadeui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Primeiro Teorema do Bem-Estar Social: Se existe equilíbrioWalrasiano então ele é economicamente eficiente.
Teoria dos Jogos – p. 19
![Page 47: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/47.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidadeui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Primeiro Teorema do Bem-Estar Social: Se existe equilíbrioWalrasiano então ele é economicamente eficiente.
Segundo Teorema do Bem-Estar Social:Se existe solução inteira ótima para o LP,então ela corresponde a um equilíbrio Walrasiano.
Teoria dos Jogos – p. 19
![Page 48: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/48.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidadeui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Primeiro Teorema do Bem-Estar Social: Se existe equilíbrioWalrasiano então ele é economicamente eficiente.
Segundo Teorema do Bem-Estar Social:Se existe solução inteira ótima para o LP,então ela corresponde a um equilíbrio Walrasiano.
Teoria dos Jogos – p. 20
![Page 49: Leilões combinatórioscris/aulas/13_1_6906/slides/aula...Leilões combinatórios n participantes m itens Valorações: para cada i ∈[n], um valor vi(S) para cada S ⊆[m]. Restrições:](https://reader036.fdocumentos.com/reader036/viewer/2022081618/61330484dfd10f4dd73ad17b/html5/thumbnails/49.jpg)
Equilíbrio Walrasiano
Dado preços p1, . . . , pm para os itens,uma demanda para o participante i éum conjunto S ⊆ [m] que maximize sua utilidadeui(S) = vi(S)−∑
j∈S pj.
Equilíbrio Walrasiano: preços em que todo participanterecebe uma demanda e itens não vendidos têm preço nulo.
Primeiro Teorema do Bem-Estar Social: Se existe equilíbrioWalrasiano então ele é economicamente eficiente.
Segundo Teorema do Bem-Estar Social:Se existe solução inteira ótima para o LP,então ela corresponde a um equilíbrio Walrasiano.
Corolário: Um equilíbrio Walrasiano existesse o LP tem solução inteira.
Teoria dos Jogos – p. 20