选区划分策略的格点研究

我们提出了三种新的选区划分（gerrymandering）算法，这些算法结合了选民的空间分布，旨在构建被操纵的、人口相等且连通的选区。此外，我们基于与静电势的类比，开发了选民分布的格点模型，以比较不同的选区划分策略。由于我们的选民模型固有的概率性人口波动，蒙特卡洛方法可应用于通过我们的选区划分算法构建的选区。通过蒙特卡洛研究，我们量化了每种选区划分算法的有效性，并且我们认为不包含空间数据的选区划分策略会导致（法律禁止的）高度不连通的选区。在我们提出的三种算法中，两种基于打包反对党选民的不同策略，第三种是一种基于遗传算法的选区划分新方法，可自动保证所有选区连通。此外，我们使用我们的格点选民模型检验了等周商检验的有效性，我们的结果为在现实政治重划选区中实施紧凑性检验提供了进一步的定量支持。