具有平行宇宙平局打破的多阶段投票规则实用算法
人工智能
2019-01-29 v1 计算机与社会
摘要
STV 与排序对（RP）是两种经过充分研究的群体决策投票规则。它们分多轮进行，并受每轮中平局如何打破的影响。然而，文献对于应如何打破平局出奇地含糊。我们提出了首批用于计算在 STV 与 RP 下某种平局打破机制下获胜的备选方案集合的算法，这也被称为平行宇宙平局打破（PUT）。遗憾的是，STV 与 RP 下的 PUT-获胜者计算是 NP-完全的，且来自 AI 的标准搜索算法不适用。我们提出了多种基于 DFS 的算法以及剪枝策略、启发式、采样和机器学习以优先搜索方向，从而显著提升性能。我们还分别提出了针对 STV 与 RP 下 PUT-获胜者的新颖 ILP 公式。在合成与真实数据上的实验表明，我们的算法总体上快于 ILP。
引用
@article{arxiv.1901.09791,
title = {Practical Algorithms for Multi-Stage Voting Rules with Parallel Universes Tiebreaking},
author = {Jun Wang and Sujoy Sikdar and Tyler Shepherd and Zhibing Zhao and Chunheng Jiang and Lirong Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.09791},
year = {2019}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1805.06992