A preference profile is single-peaked on a tree if the candidate set can be equipped with a tree structure so that the preferences of each voter are decreasing from their top candidate along all paths in the tree. This notion was introduced by Demange (1982), and subsequently Trick (1989) described an efficient algorithm for deciding if a given profile is single-peaked on a tree. We study the complexity of multiwinner elections under several variants of the Chamberlin-Courant rule for preferences single-peaked on trees. We show that the egalitarian version of this problem admits a polynomial-time algorithm. For the utilitarian version, we prove that winner determination remains NP-hard, even for the Borda scoring function; however, a winning committee can be found in polynomial time if either the number of leaves or the number of internal vertices of the underlying tree is bounded by a constant. To benefit from these positive results, we need a procedure that can determine whether a given profile is single-peaked on a tree that has additional desirable properties (such as, e.g., a small number of leaves). To address this challenge, we develop a structural approach that enables us to compactly represent all trees with respect to which a given profile is single-peaked. We show how to use this representation to efficiently find the best tree for a given profile for use with our winner determination algorithms: Given a profile, we can efficiently find a tree with the minimum number of leaves, or a tree with the minimum number of internal vertices among trees on which the profile is single-peaked. We also consider several other optimization criteria for trees: for some we obtain polynomial-time algorithms, while for others we show NP-hardness results.


翻译:如果候选人组可以配备树状结构,让每个选民的偏好从树上的所有路径上从最高级候选人处下降,那么树上的偏好就会单加一个偏好。 Demange(1982年)引入了这个概念, Trick(1989年)随后描述了一种有效的算法,用于确定某个特定剖面是否在树上单加一个注。我们根据Capallin-Courant规则的若干变式研究多赢者选举的复杂性,以图在树上单加注。我们显示,这一问题的平等版本包含一个多树状,从而让每个选民的偏好在树上从树顶端下降。对于实用性版本来说,我们证明获胜者的身份仍然是最起码的,甚至对于博尔达的评分功能;然而,如果树的叶子数量或树底的内脊椎数量被一个常数捆绑在一起,那么在树上就会找到一个高效的图案。我们需要一个程序,在树上找到一个具有更多理想属性的树状(比如,比如,比如说,直观树底的树底的树状,让我们看到一个最起码的标定的树状,我们如何展示这个图状来显示这个图状。

0
下载
关闭预览

相关内容

【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
50+阅读 · 2021年11月15日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
80+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+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
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13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 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17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 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
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015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
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 · 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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
VIP会员
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13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 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17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 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
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015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
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 · 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
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