One of the central economic paradigms in multi-agent systems is that agents should not be better off by acting dishonestly. In the context of collective decision-making, this axiom is known as strategyproofness and turns out to be rather prohibitive, even when allowing for randomization. In particular, Gibbard's random dictatorship theorem shows that only rather unattractive social decision schemes (SDSs) satisfy strategyproofness on the full domain of preferences. In this paper, we obtain more positive results by investigating strategyproof SDSs on the Condorcet domain, which consists of all preference profiles that admit a Condorcet winner. In more detail, we show that, if the number of voters $n$ is odd, every strategyproof and non-imposing SDS on the Condorcet domain can be represented as a mixture of dictatorial SDSs and the Condorcet rule (which chooses the Condorcet winner with probability $1$). Moreover, we prove that the Condorcet domain is a maximal connected domain that allows for attractive strategyproof SDSs if $n$ is odd as only random dictatorships are strategyproof and non-imposing on any sufficiently connected superset of it. We also derive analogous results for even $n$ by slightly extending the Condorcet domain. Finally, we also characterize the set of group-strategyproof and non-imposing SDSs on the Condorcet domain and its supersets. These characterizations strengthen Gibbard's random dictatorship theorem and establish that the Condorcet domain is essentially a maximal domain that allows for attractive strategyproof SDSs.


翻译:多试剂系统中的中央经济范式之一是,代理商不应该通过不诚实的行动而得到更好的表现。在集体决策中,这种轴心被称为战略防守,即使允许随机化,也证明是相当令人望而生畏的。特别是,吉巴德随机的专制理论显示,只有相当不吸引的社会决策方案(SDS)才能满足整个偏好领域的战略防火性。在本文中,我们通过调查在Condorcet域进行战略防火的SDS获得更准确的结果。 该域包括接纳 Condorcet赢家的所有优惠配置。更详细地说,我们表明,如果选民人数为奇数,那么在Condorcet域中,每个战略防火化战略和非强制的SDS。Condorcet规则(它选择Condorst赢家的赢家为1美元)。此外,我们证明,Condorcet域是一个最有吸引力的连接域,只要$的Sdoretfet,我们只能将超级域的SDSDS升级的策略升级。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员