投票交易系统中的均衡与群体福利
机器学习
2024-06-17 v1 硬件体系结构
摘要
我们提出一种新框架来研究委员会中允许投票人进行投票交易时的群体动态和博弈论考虑。该模型通过考虑在信息有限环境中进行的逐项投票交易,显著前进了一步,投票人不了解其交易合作伙伴的偏好。在此框架下,所有投票人都从共同的概率分布中抽取两个议题上的偏好强度,然后考虑与匿名合作伙伴进行交易。结果形成两个投票人之间的战略博弈,可进行分析。我们计算了该博弈的纳什均衡,并派生出若干涉及对称性、群体异质性等的有趣结果。该框架使我们能够确定,交易通常对整个群体的福利有害,但也存在例外情况。我们还扩展了模型,允许所有投票人进行投票交易,并为更一般的情形派生近似结果。最后,我们通过使用真实投票人偏好强度数据构建模拟委员会,计算相应的均衡及其相关的福利收益或损失。
引用
@article{arxiv.2406.09535,
title = {CircuitVAE: Efficient and Scalable Latent Circuit Optimization},
author = {Jialin Song and Aidan Swope and Robert Kirby and Rajarshi Roy and Saad Godil and Jonathan Raiman and Bryan Catanzaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.09535},
year = {2024}
}
备注
Design Automation Conference (DAC) 2024; the first two authors contributed equally