Consider a population of agents whose choice behaviors are partially comparable according to given primitive orderings. The set of choice functions admissible in the population specifies a choice model. A choice model is self-progressive if any aggregate choice behavior consistent with the model is uniquely representable as a probability distribution over admissible choice functions that are comparable. We establish an equivalence between self-progressive choice models and (i) well-known algebraic structures called lattices; (ii) the maximizers of supermodular functions over a specific domain of choice functions. We extend our analysis to universally self-progressive choice models which render unique orderly representations independent of primitive orderings.


翻译:考虑一个代理人群体,他们的选择行为根据给定的原始排序进行部分比较。可采用的选择功能集合规定了一个选择模型。如果与模型一致的任何聚集选择行为都可以唯一地表示为可比较的可采用选择功能上的概率分布,则选择模型为自适应进阶选择模型。我们建立了自适应进阶选择模型和(i)称为格的众所周知的代数结构;(ii)特定选择函数域上超模型函数的极大值限制之间的等价性。我们将分析扩展到普遍自适应进阶选择模型,独立于原始排序,因此呈现出独特的有序表现。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】决策优化模型,640页pdf
专知会员服务
75+阅读 · 2023年5月4日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
123+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年11月4日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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
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 · 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
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】决策优化模型,640页pdf
专知会员服务
75+阅读 · 2023年5月4日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
123+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年11月4日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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
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 · 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
2+阅读 · 2009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