国会选区划分：“石头-石子-沙”法
最优化与控制
2023-11-21 v1
摘要
作为算法化国会选区划分方法的一项案例研究，北卡罗来纳州提供了大量可探索的内容。统计建模已对近期北卡罗来纳州选区方案是否无偏提出质疑。具体而言，文献表明，2016年美国众议院选举中使用的选区方案产生了异常结果，若未施加偏倚则在统计上极不可能出现。因此，需要能够制定稳健且公平选区方案的方法。借鉴已有的选区划分模型与算法，我们构建了一个模型与算法，以生成一组可行的国会选区方案。我们的工作提出了一种“石头-石子-沙”概念与流程，在选区之间县分割总数较少的情况下促成合理的种群均衡。此外，我们的方法降低了对细粒度、投票区级别数据的初始需求，从而减少了隐蔽杰利蝾螈（gerrymandering）的风险。该案例研究表明，基于易于理解的直觉所构建的方法具有可行性。
引用
@article{arxiv.2311.11834,
title = {Congressional Districting: "Rocks-Pebbles-Sand"},
author = {Jimmy Risk and Jennifer Switkes and Ann Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11834},
year = {2023}
}
备注
26 pages, 14 figures, 10 tables