通过序贯多数投票处理群体决策中的不完整代理人偏好与不确定议程

我们考虑多智能体系统，其中代理人的偏好通过序贯多数投票进行聚合：每个决策通过执行一系列两两比较来做出，每次比较是代理人之间的加权多数投票。由于隐私问题或持续的偏好 elicitation 过程，代理人偏好的不完整性在许多现实场景中很常见。此外，偏好如何被聚合可能存在不确定性。例如，议程（一棵叶子标记有被比较决策的树）可能尚未知晓或固定。因此，我们研究当偏好可能不完整且议程可能不确定时，如何确定集体最优决策（也称为胜者）。我们表明，确定一个候选决策是否总是获胜，或可能获胜（无论议程如何），在计算上是容易的。另一方面，确定一个候选决策是否在至少一个议程中且至少在一个代理人偏好的补全中获胜，在计算上是困难的。即使议程必须平衡，使得每个候选决策面对相同数量的多数投票，这些结果也成立。这些结果对于推理偏好 elicitation 很有用。它们有助于理解诸如确定一个决策是否可以被集体采纳，以及了解胜者是否可以通过适当排序议程而被操纵等任务的复杂性。