In social choice theory, voting methods can be classified by invariance properties: a voting method is said to be C1 if it selects the same winners for any two profiles of voter preferences that produce the same majority graph on the set of candidates; a voting method is said to be pairwise if it selects the same winners for any two preference profiles that produce the same weighted majority graph on the set of candidates; and other intermediate classifications are possible. As there are far fewer majority graphs or weighted majority graphs than there are preference profiles (for a bounded number of candidates and voters), computer-aided techniques such as satisfiability solving become practical for proving results about C1 and pairwise methods. In this paper, we develop an approach to generalizing impossibility theorems proved for C1 or pairwise voting methods to impossibility theorems covering all voting methods. We apply this approach to impossibility theorems involving "variable candidate" axioms--in particular, social choice versions of Sen's well-known $\gamma$ and $\alpha$ axioms for individual choice--which concern what happens when a candidate is added or removed from an election. A key tool is a construction of preference profiles from majority graphs and weighted majority graphs that differs from the classic constructions of McGarvey and Debord, especially in better commutative behavior with respect to other operations on profiles.


翻译:在社会选择理论中,投票方法可以按变化特性分类:如果投票方法为任何两种选民偏好简介选择相同的赢家,从而产生一套候选人的相同多数图;如果为任何两种偏好简介选择相同的赢家,从而产生一套候选人的相同加权多数图,那么投票方法可以说是双对的;如果为两种偏好简介选择相同的赢家,从而产生一套候选人的相同加权多数图;以及其他中间分类是可能的。由于多数图或加权多数图比优惠简介少得多(对于受限制的候选人和选民人数而言 ), 以计算机辅助方法,例如对等可比较性解决办法,成为证明C1和对称方法结果的实用方法。 在本论文中,我们制定了一种方法,将C1所证明的不可能性或对称投票方法的不可能性标为涵盖所有投票方法的任何两种偏差。我们用这种方法解决不可能涉及“可变候选人”的xxionom-特别是Sen's的社会选择版本(众所周知的候选人和选民人数)和对个人选择的正数值(以美元计价计算)等技术,这关系到个人选择性方法如何,特别是在MG-选举的多数的模型上,从一个最高级的模型中,从一个最高级的压式的压式的压前的公式中,从一个压式的压式的压式的压式选择。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2013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
The Calibration Generalization Gap
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月1日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2013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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员