Affectation distribuée d'individus à des activités avec des préférences additivement séparables

National audienceWe aim at providing a social network such that users form groups to practice together some activities. In this paper, we introduce a formal framework for coalition formation which is suitable for our usecase. We restrict ourselves to additively separable preferences in order to propose a distributed matching algorithm. We demonstrate that its outcome is a Pareto-optimum. Our experiments shows we reach a better outcome than the classical local search techniques and that the distribution of our algorithm speeds up its runtime.Nous souhaitons proposer un réseau social numérique afin que les utilisateurs forment des groupes pour pratiquer ensemble des activités. Dans cet article, nous introduisons un modèle formel de formation de coalitions correspondant à ce cas d'usage. Nous nous restreignons à des préférences additivement séparables pour proposer un algorithme distribué. Nous démontrons que le résultat est Pareto-optimal. Nos expérimentations montre que la solution atteinte par notre algorithme est meilleure que celle obtenue via les techniques classiques de recherche locale et que sa distribution permet d'accélérer son exécution

Affectation distribuée d'individus à des activités avec des préférences additivement séparables

National audienceWe aim at providing a social network such that users form groups to practice together some activities. In this paper, we introduce a formal framework for coalition formation which is suitable for our usecase. We restrict ourselves to additively separable preferences in order to propose a distributed matching algorithm. We demonstrate that its outcome is a Pareto-optimum. Our experiments shows we reach a better outcome than the classical local search techniques and that the distribution of our algorithm speeds up its runtime.Nous souhaitons proposer un réseau social numérique afin que les utilisateurs forment des groupes pour pratiquer ensemble des activités. Dans cet article, nous introduisons un modèle formel de formation de coalitions correspondant à ce cas d'usage. Nous nous restreignons à des préférences additivement séparables pour proposer un algorithme distribué. Nous démontrons que le résultat est Pareto-optimal. Nos expérimentations montre que la solution atteinte par notre algorithme est meilleure que celle obtenue via les techniques classiques de recherche locale et que sa distribution permet d'accélérer son exécution