본 논문은 다중 에이전트 환경에서의 동적 자원 할당 문제에 있어 기존의 단기적인 공정성 척도의 한계를 극복하기 위해 시간적 공정성에 대한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 인간의 공정성 판단이 시간적 거리에 따라 변화한다는 행동적 통찰에 기반하여, 과거 효용에 대한 할인 계수를 적용하는 방법을 제안합니다. 이 방법은 조정 가능한 할인 계수를 통해 즉각적인 공정성과 완벽한 기억을 가진 공정성 사이를 보간하여 단기적 결과와 장기적 형평성을 모두 고려합니다. 이는 인간의 공정성 인식과 더욱 일치할 뿐만 아니라, 증강된 상태 공간을 경계 내에 유지하여 순차적 의사결정 환경에서 계산 추론성을 크게 향상시킵니다. 덧붙여, 가산적 및 평균 효용 맥락에서 할인된 기억 공정성의 공식화를 자세히 설명하고, 실제 예시를 통해 장점을 보여주며, 균형 있고 확장 가능한 자원 할당 전략 설계에 대한 시사점을 논의합니다.
