Resumen: Los tomadores de decisiones dependen cada vez más del aprendizaje automático en situaciones sensibles. En tales entornos, el recurso algorítmico tiene como objetivo proporcionar a las personas pasos procesables y mínimamente costosos para revertir las decisiones impulsadas por la IA desfavorables. Mientras que la investigación existente se centra predominantemente en escenarios individuales (es decir, buscador) y de modelos individuales (es decir, proveedor), las aplicaciones del mundo real a menudo implican múltiples partes interesadas que interactúan. La optimización de los resultados para los buscadores bajo un enfoque de bienestar individual pasa por alto la naturaleza inherentemente de múltiples agentes de los sistemas del mundo real, donde las personas interactúan y compiten por recursos limitados. Para abordar esto, presentamos un marco novedoso para el recurso algorítmico de múltiples agentes que representa múltiples buscadores de recursos y proveedores de recursos. Modelamos esta interacción de muchos a muchos como un problema de correspondencia bipartita ponderado capacitado, donde los partidos se guían tanto por el costo de los recursos como por la capacidad del proveedor. Los pesos de borde, que reflejan los costos de los recursos, están optimizados para el bienestar social al tiempo que cuantifican la brecha de bienestar entre el bienestar individual y este resultado colectivamente factible. Proponemos un marco de optimización de tres capas: (1) coincidencia capacitada básica, (2) redistribución óptima de la capacidad para minimizar la brecha de bienestar y (3) la máxima maximización del bienestar de la optimización de costos con costos de ajuste de capacidad. La validación experimental en conjuntos de datos sintéticos y del mundo real demuestra que nuestro marco permite el recurso algorítmico de muchos a muchos para lograr un bienestar casi óptimo con una modificación mínima en la configuración del sistema. Este trabajo extiende el recurso algorítmico de recomendaciones individuales al diseño a nivel del sistema, proporcionando un camino manejable hacia un mayor bienestar social mientras mantiene la acción individual.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 17 de agosto de 2025.
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