Communication, Distortion, and Randomness in Metric Voting
在度量空间上的社会选择规则的基于扭曲的分析中，人们假设所有的选民和候选人都被嵌入到一个公共的度量空间中。投票者通过非递减距离对候选人进行排名。该机制，只接收这个序数（比较）信息，应该选择一个候选人近似最小化所有选民的距离之和。已知的是，虽然Copeland规则和相关规则保证失真最多为5，但是许多其他标准投票规则，例如Plurality、Veto或$k$-approval，具有在候选人的数量$n$中无限增长的失真。多数、否决或$k$--与所有已知的确定性社会选择规则相比，小$k$的批准需要来自选民的沟通更少，以实现恒定的扭曲。这促使我们研究确定性社会选择规则中的失真和通信量之间的权衡。我们表明，任何一轮确定性的投票机制，其中每个选民只通信的候选人，她排名在一组给定的$k$的位置必须有失真至少$\frac{2n-k}{k}$，我们给出了一个机制，实现了上限的$O(n/k)$，匹配的下限到一个常数。对于更一般的通信有界的投票机制，其中每个选民的通信$b$位的信息，她的排名，我们显示了一个稍微弱的下限$Ω(n/b)$的失真。对于随机化机制，已知随机独裁实现严格小于3的预期失真，几乎匹配仅接收每个投票者的最佳选择的任何随机化机制的$3-\frac{2}{n}$的下限。我们关闭这个差距，通过给出一个简单的随机社会选择规则，只使用每个选民的第一选择，并实现预期的失真$3-\frac{2}{n}$…
2019-11-20 cs.DM cs.GT econ.TH
Optimized Distortion in Linear Social Choice
本文首次研究线性效用函数下的社会选择失真问题，提出仅依赖候选嵌入维度的失真界限及多项式时间实例最优算法，并在推荐系统和意见调查中验证其优于标准规则。
2025-10-22 cs.AI cs.GT
Metric Distortion of Social Choice Rules: Lower Bounds and Fairness Properties
我们在功利扭曲的框架下研究社会选择规则，并对代理人的成本进行了额外的度量假设。在这种方法中，这些成本由所有代理加上替代品的集合上的基础度量给出。社会选择规则只能获得代理人的顺序偏好，而不能获得导致它们的潜在基数成本。失真被定义为社会成本（通常是代理成本的总和）之间的比率选择的替代机制在手，并选择了最佳的替代由一个无所不知的算法。因此，社会选择规则在最坏情况下的扭曲，是衡量在不知道潜在成本的情况下，它总是接近最优选择的程度。在该模型下，已经证实，排名对，众所周知的加权锦标赛规则，达到了最多3的失真[Anshelevich et al. 2015]。我们通过构造一系列实例来证明这一猜想是错误的，这些实例表明排序对的最坏情况失真至少为5。我们对排名对的最坏情况失真的下限与Copeland规则的先前已知的上限相匹配，证明在最坏的情况下，更简单的Copeland规则至少与排名对一样好。只要我们受到（加权或未加权）锦标赛规则的限制，我们就证明随机化无法帮助实现小于3的预期最坏情况失真。在失真框架内使用近似优化的概念，我们证明了Copeland和随机独裁实现了较低的常数因子公平比（分别为5和3），这是对成本和单个最大成本目标的类似结果的相当大的推广。除了上述所有内容之外，我们还概述了该领域进一步研究的几个有趣方向。
2017-05-08 cs.DS cs.GT
The Distortion of Distributed Metric Social Choice
我们考虑一个社会选择设置与代理被划分成不相交的群体，并有一组替代品的度量偏好。我们的目标是选择一个单一的替代方案，旨在优化各种目标，这些目标是度量空间中代理和替代方案之间的距离的函数，在这种选择必须以分布式方式进行的约束下：每个组内的代理的偏好首先聚合成该组的代表性替代方案，然后将这些组的代表聚合成最终的赢家。以这种方式决定获胜者自然会导致效率损失，即使有关指标空间的完整信息可用。我们提供了一系列（大多是紧）的失真的分布式机制的变化，众所周知的目标，如（平均）总成本和最大成本，也为新的目标，特别是适合这种分布式设置，并没有被研究过。
2021-07-12 cs.GT
Characterizing SW-Efficiency in the Social Choice Domain
最近，Dogan，Dogan and Yildiz（2015）提出了一个新的随机分配环境下的有效性概念，称为SW（社会福利）-有效性，并对其进行了刻画。
2015-10-02 cs.GT
A Note on Rules Achieving Optimal Metric Distortion
本文揭示了度量失真问题与社会选择中投票方法和公理之间的三个联系。
2023-05-15 cs.GT
On the Indecisiveness of Kelly-Strategyproof Social Choice Functions
社会选择函数（SCF）将一组代理人对某些备选方案的偏好映射到非空的备选方案子集。Gibbard-Satterthwaite定理表明，当有两个以上的选择时，只有极端限制的SCF才是防策略的。对于集值SCF或所谓的社会选择对应，情况就不那么清楚了。使用各种防策略性概念和附加要求会产生各种各样的结果，大多数是负面的。凯利防策略性这个简单而直观的概念被证明是特别有说服力的，因为它足够弱，仍然允许积极的结果。例如，帕累托规则即使在偏好较弱的情况下也是防策略的，而一些有吸引力的SCF（如顶部周期、未覆盖集和基本集）对于严格的偏好是防策略的。在本文中，我们表明，弱偏好，只有不确定的SCF可以满足防策略性。特别地，（i）每个基于策略的基于排名的SCF违反帕累托最优性，（ii）每个满足帕累托最优性的基于策略的支持的SCF（其推广了Fishburn的C2 SCF）返回每个投票者的至少一个最优选的替代方案，以及（iii）每个策略不强加的SCF在至少一个简档中返回孔多塞失败者。我们还讨论了随机社会选择这些结果的后果。
2022-03-29 cs.GT econ.TH
Random Dictators with a Random Referee: Constant Sample Complexity Mechanisms for Social Choice
Duke University（杜克大学）；Stanford University（斯坦福大学）
我们研究了社会选择机制在一个隐含的功利主义框架与度量约束，其目标是最小化\textit{Distortion}，最坏情况下的社会成本相对于基本的基数效用的顺序机制。我们考虑两个额外的必要条件：恒定的样本复杂性和平方失真。恒定的样本复杂度意味着该机制（可能是随机的）只使用恒定数量的序数查询，而不管投票者和备选方案的数量。平方失真是随机化机制的失真方差的度量。我们的主要贡献是第一个具有恒定样本复杂度\textit{and}恒定平方失真（这也意味着恒定失真）的社会选择机制。我们称这种机制为随机参考，因为它使用一个随机代理来比较另外两个随机代理最喜欢的两个选项。我们证明了使用的比较查询是必要的：没有机制，只有elalent的前k个首选的替代品的选民（常数k）可以有平方失真，是次线性的替代品的数量。我们还证明，与任何top-k唯一的机制，随机Reynolds的失真有意义地改善良性度量空间，使用欧几里德平面作为一个典型的例子。最后，在top-1机制中，我们引入了随机寡头。该机制仅要求3个查询，并且在失真方面在此类机制中基本上是最佳的。总之，我们展示了令人惊讶的力量，恒定的样本复杂性机制一般，特别是只有三个随机选民，提供一些最知名的结果，在隐式功利主义的框架。
2020-07-01 cs.AI cs.GT cs.MA
Metric Distortion of Social Welfare Functions
University of Southern California（南加州大学）；Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）
该研究将度量失真框架从社会选择函数扩展至社会福利函数，分析了三种信息场景下的失真度，得出递归应用单一胜者规则等方法的失真度界及最优失真度结论。
2026-08-25 cs.GT cs.MA
Social Choice Around the Block: On the Computational Social Choice of Blockchain
University of Groningen（格罗宁根大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
区块链技术最具创新性的方面之一在于引入激励层来规范分布式协议的行为。因此，区块链系统的设计者面临的问题类似于经济机制设计的相关问题，并在计算环境中面临这些问题。从这个角度出发，本文论证了计算社会选择在区块链研究中的重要性。它确定了在这两个领域的接口，说明了它们之间的强大潜力，相互促进的一些挑战。
2022-03-15 cs.AI cs.GT
Metric Distortion Bounds for Randomized Social Choice
考虑下面的社会选择问题。假设我们有一组位于度量空间中的$n$投票者和$m$候选者。我们的目标是设计一种机制，选择一个候选人的平均距离选民是尽可能小。然而，该机制不能直接访问度量空间。相反，它会根据距离获得每个选民对候选人的顺序排名。仅给出这部分信息，一种机制可以保证的最小最坏情况近似比（称为失真）是多少？一个简单的例子表明，没有一种确定性机制能比$3$更好地保证失真，也没有一种随机化机制能比$2$更好地保证失真。已经证明这两个下界都是最优的，最近，Gkatzelis，Halpern和Shah证明了确定性机制的这一猜想。我们反驳的猜想随机机制$m \geq 3$通过构建选举，没有随机机制可以保证失真优于$2.0261$的$m = 3$，$2.0496$的$m = 4$，高达$2.1126$的$m \to \infty$。我们得到我们的下界，确定一类简单的指标，似乎捕捉到大部分的困难的问题，我们表明，任何随机机制必须有高失真的这些指标之一。我们提供了一个几乎匹配的上限为这类限制的指标。最后，我们推测，这些界限给出了最佳的失真为每个$m$，并提供了一个证明$m = 3$，从而解决了这种情况。
2021-11-05 cs.DM cs.DS cs.GT
From the Social Choice Problem to a Collusion-Proof Tendering Mechanism for Dynamic Stochastic Projects
Alfréd Rényi Institute of Mathematics（阿尔弗雷德·雷尼数学研究所）
该文针对静态社会选择问题中 AGV 机制的缺陷，提出可转移效用保障效用机制（TU-GUM），其适用于动态随机项目且具防合谋性，还总结关联相关成果并补充新观察。
2026-09-01 cs.GT econ.TH
Don't Roll the Dice, Ask Twice: The Two-Query Distortion of Matching Problems and Beyond
在大多数社会选择环境中，参与主体以线性排序的形式表达他们对不同选项的偏好。虽然这显然简化了偏好诱导，但它不可避免地导致在优化基本目标（如社会福利）方面的性能较差，因为代理人的价值实际上仍然未知。由于缺乏信息而造成的性能损失可以用失真的概念来衡量。最近的一系列工作提出了设计机制的议程，通过查询学习代理的价值为少数的替代品，并使用这有限的额外信息，使更明智的决策，从而改善失真。根据这一议程，在这项工作中，我们专注于一类组合问题，包括最知名的匹配问题和他们的几个概括，如单边匹配，双边匹配，一般图匹配，和$k$ -约束资源分配。我们设计了两个查询机制，实现了最好的可能的最坏情况下的失真方面的社会福利，并优于最好的可能的预期失真实现随机顺序机制。
2022-10-04 cs.GT
Computational Social Choice: Research & Development
Federal University of Applied Administrative Science（联邦应用行政科学大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（波茨坦大学哈索·普拉特纳研究所）；Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Inria, Grenoble INP, LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、法国国家科学研究中心、法国信息与自动化研究所、格勒诺布尔理工学院、格勒诺布尔信息学实验室）；University of Graz（格拉茨大学）；AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学）；University of Applied Sciences St. Pölten（圣珀尔滕应用科学大学）；CNRS, LAMSADE, Université Paris-Dauphine, PSL（法国国家科学研究中心、LAMSADE实验室、巴黎第九大学、巴黎文理研究大学）；Tulane University（杜兰大学）；Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, CNRS, CES（巴黎第一大学潘提翁-索邦大学、法国国家科学研究中心、CES实验室）
本文呼吁加强计算社会选择的研究与开发，旨在设计、实现和测试现实中的集体决策系统。
2026-02-23 cs.GT
The Distortion of Binomial Voting Defies Expectation
Harvard University（哈佛大学）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
针对以往仅从最坏情况分析投票扭曲的局限，本文基于选民效用分布研究期望扭曲，并提出二项式投票规则，为期望扭曲与期望福利提供独立于分布的保证。
2023-12-07 cs.AI cs.GT
On the Randomized Metric Distortion Conjecture
在单个获胜者确定问题中，我们有n个选民和m个候选人，如果候选人i被选中，每个选民j都会产生成本c（i，j）。我们的目标是选择一个候选人，最大限度地减少选民的预期总成本;然而，由于我们只能获得代理人对结果的偏好排名，效率损失是不可避免的。这种效率损失通过失真来量化。我们给出了一个度量单一赢家确定问题的实例，其中任何随机社会选择函数的失真至少为2.063164。这推翻了长期存在的猜想，即存在一个随机社会选择函数，其最坏情况下的失真最多为2。
2021-11-17 cs.DS cs.GT
An Analysis Framework for Metric Voting based on LP Duality
基于扭曲的分析已经成为比较投票机制的一个富有成效的框架。m个投票者和n个候选者被共同嵌入（未知）度量空间中，并且投票者通过与他们自己的非递减距离来提交候选者的排名。根据提交的排名，社会选择规则选择一个获胜的候选人;获胜者的质量是到选民的（未知）距离之和。规则的选择通常是次优的，最坏情况下所选候选项的成本与最优候选项的成本之比称为规则的失真。在以前的工作中，每一个确定性规则的失真至少为3，而Copeland规则和相关规则保证最坏情况下的失真最多为5;最近的结果给出了一个规则失真$2+\sqrt{5} \approx 4.236$。我们提供了一个框架的基础上LP-对偶和流的双重解释，提供了一个更简单，更统一的方式证明上界的扭曲的社会选择规则。我们用三个例子说明了这种方法的实用性。首先，我们给出了一个相当简单的证明的一个强大的推广上界5科普兰的失真，社会选择规则的短路径从获胜的候选人的最佳候选人在广义弱偏好图。此结果的特殊情况恢复最近的$2+\sqrt{5}$保证。其次，利用这个广义界，我们证明了秩对和Schulze规则具有失真$Θ(\sqrt(n))$。最后，我们的框架自然地提出了一个组合规则，这是一个强有力的候选人实现失真3，这也是在最近的工作中提出的。我们证明，失真界3将遵循任何三个组合的代数，我们制定。
2019-12-14 cs.DM cs.GT econ.TH
Automated Reasoning in Social Choice Theory - Some Remarks
我们在这篇文章中的目的是简要地评论新出现的文献在社会选择理论的计算机辅助证明。我们将特别评论两篇论文，一篇是Tang and Lin（2009），另一篇是Geist and Endriss（2011）。我们还提供了本说明中讨论的结果的声明和简要说明。
2014-03-13 cs.GT cs.LO
Characterization of Group-Fair Social Choice Rules under Single-Peaked Preferences
Indian Institute of Science（印度科学学院）；IIT, Kanpur（坎普尔印度理工学院）；ISI, Kolkata（加尔各答印度统计研究所）
我们研究了单峰偏好下社会选择环境中的公平性。社会选择规则的单峰域的建设和表征已被广泛研究在以前的作品。事实上，在单峰域中，已知一致和防策略的确定性规则必须是最小-最大规则，并且那些也满足匿名性的规则必须是中值规则。此外，满足这些属性的随机社会选择规则已被证明是各自的确定性规则的凸组合。我们通过在社会选择中纳入公平考虑，对这一结果进行了非平凡的补充。我们的研究直接解决了代理人群体的公平性问题。为了研究组公平性，我们考虑现有的分区的代理逻辑组，基于自然属性，如性别，种族和位置。为了在每个组中捕获公平性，我们引入了组匿名的概念。为了捕捉群体之间的公平性，我们提出了一个弱的概念，以及一个强的公平性概念。建议的公平性概念原来是现有的个人公平性概念的自然概括，而且提供严格的顺序偏好，不像现有的组公平性概念的非平凡的结果。我们提供了满足群体公平性的随机社会选择规则的两个单独的特征：（i）直接特征（ii）极值点特征（作为公平确定性社会选择规则的凸组合）。我们还探讨了特殊的情况下，没有群体，并提供更清晰的特征的规则，实现个人的公平。
2022-07-16 cs.AI cs.GT cs.MA
Computational Social Choice: Parameterized Complexity and Challenges
该研究综述了计算社会选择领域的多赢家确定、享乐博弈两大关键问题，聚焦其参数化复杂度，并提出了相关研究挑战。
2025-06-13 cs.CC cs.GT cs.MA
Balancedness of Social Choice Correspondences
社会选择对应满足平衡性，如果对于每一对备选方案x和y，以及每一对个体i和j，每当一个简档对于个体i有x邻近但刚好在y之上，而个体j有y邻近但刚好在x之上，那么只有在这两个个体的排序中切换x和y才能保持选择集不变。我们展示了平衡条件如何与其他社会选择属性，特别是tops-only相互作用。我们还使用balancedness的特点Borda规则（为固定数量的选民）在类的评分规则。
2018-04-11 cs.GT math.CO
Guide to Numerical Experiments on Elections in Computational Social Choice
本文系统分析了计算社会选择文献中选举数值实验的规模与生成方法，揭示了该领域隐藏的标准与实践。并调查了多种统计文化及常用参数。
2024-02-19 cs.GT
Metric Distortion in Peer Selection
Universidad de Chile（智利大学）
研究同行选择中的度量失真问题，发现即使在线性度量上，多数目标的下界仍大于1，但某些情况下可获得更优常数，如选择中间代理人实现1到2的功利失真。
2025-10-15 cs.GT
Participation Incentives in Randomized Social Choice
当通过投票聚集代理人的偏好时，两个理想的目标是识别帕累托最优的结果和激励代理人参与投票过程。我们考虑Brandl，Brandt和Hofbauer（2015）形式化的参与概念，并研究通过随机社会选择函数实现的效率和参与程度，特别是当代理人的偏好是向下词典（DL）或满足随机优势（SD）时。我们的结果包括以下几个方面：我们证明了参与概念之间的正式关系，就SD和DL，我们表明，最大递归规则满足非常强的参与，就SD和DL。
2016-11-08 cs.GT
Representative Social Choice: From Learning Theory to AI Alignment
Peking University（北京大学）；UC Berkeley（加州大学伯克利分校）；Center for Human-Compatible AI（人类兼容人工智能中心）
提出代表性社会选择框架，将大规模集体决策的偏好聚合转化为统计学习问题，证明机制泛化性质与不可能性定理，连接社会选择、学习理论与AI对齐。
2025-10-30 cs.AI cs.CL cs.CY
Collective Schedules: Scheduling Meets Computational Social Choice
在安排共用设施的公共工程或活动时，需要适应人口的偏好。我们通过引入集体时间表的概念来正式化这个问题。我们展示了如何从社会选择理论的基本工具-位置评分规则，凯梅尼规则和孔多塞原则-集体调度。我们研究了寻找集体时间表的计算复杂性。我们还通过实验证明，最佳的集体计划，可以找到现实的大小的实例。
2018-03-20 cs.GT cs.MA
Randomized Social Choice Functions Under Metric Preferences
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
我们确定的质量随机社会选择机制的设置中，代理人有度量偏好：每个代理人都有一个成本为每个替代品，这些成本形成一个度量。我们假设这些成本对机制（甚至可能对代理人本身）是未知的，这意味着我们不能简单地选择最优方案，即最小化总代理成本（或中间代理成本）的方案。然而，我们假设代理人知道他们的序数偏好是由度量空间引起的。我们研究随机社会选择功能，只需要这个序数信息，并选择一个替代方案，是良好的预期相对于从度量的成本。为了量化一个随机化的社会选择函数有多好，我们限制了失真，这是所选方案的预期成本与最优方案成本之间的最坏情况比率。我们提供了各种随机机制，一般指标和重要的特殊情况下，新的失真范围。我们的研究结果表明，在确定性机制的失真相当大的改善。
2016-09-26 cs.AI cs.GT
Paradoxical examples of social networks games with product choice
当允许某些参与者采取新策略时，通过一系列个人理性行动，新均衡中所有参与者的收益都较低。我们考虑社交网络游戏。在这些博弈中，当其他参与者选择相同的策略时，每个参与者的收益都会增加。社交网络上的博弈的定义是由K. Apt和S.西蒙在与E. Markakis，他们认为四种类型的选择悖论在这样的游戏，并给出了其中三个的例子。第四类悖论网络的存在只是以一种弱化的形式被证明。所谓的脆弱网络在严格意义上的存在仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们解决了这个开放的问题，通过引入一个结构，称为级联，并使用它提供统一的例子，所有四个定义的悖论网络。
2016-08-31 cs.GT
Optimal Metric Distortion for Matching on the Line
研究直线上单边和双边匹配问题的度量失真，提出仅基于序数偏好信息的算法，在单边匹配中实现多种社会成本度量下最优的失真值3，并在双边匹配中证明可计算最优匹配及所需查询界限。
2025-01-31 cs.GT
Reality-Aware Social Choice
社会选择理论将对一个提案的投票推广到对多个提案的排序。然而，尽管对单一提案的投票将现状（现实）作为默认，但现实在这一概括过程中被抛弃了。在这里，我们建议恢复这种默认的社会状态，并将现实明确纳入社会选择中。我们表明，这样做会产生一个新的理论，完成其域的限制，投票规则与现实意识的公理属性，和某些博弈论方面。特别是，我们展示了如何现实可以用一个原则性的方式来打破孔多塞周期，并制定一个有效的现实意识孔多塞一致的议程。然后我们讨论现实意识社会选择的几个应用。
2019-05-16 cs.CY cs.GT cs.MA
Deliberation via Matching
Duke University（杜克大学）
本文研究了通过匹配进行辩论的社会选择机制，证明了在度量失真框架下，该协议具有3的紧致失真界，展示了配对辩论能提升tournament规则的性能。
2026-04-24 cs.GT
Peeking Behind the Ordinal Curtain: Improving Distortion via Cardinal Queries
将个人的偏好集合成一个集体决策是社会选择理论研究的核心课题。在2006年，Procaccia和Rosenschein考虑了一个功利主义的社会选择设置，其中代理人有明确的数值的替代品，但他们只报告他们的线性排序。为了比较不同的聚合机制，Procaccia和Rosenschein引入了失真的概念，该概念量化了在试图最大化社会福利时仅使用序数信息的低效率，即，为所选结果的代理的潜在价值之和。从那时起，这一研究领域蓬勃发展，已经获得了各种各样的基本情况下的失真的界限。然而，绝大多数现有的文献都集中在这种情况下，没有什么是已知的以外的顺序偏好的代理人的替代品。在本文中，我们采取了一种更具表现力的方法，并考虑允许进一步问几个基数查询，以获得部分访问代理的替代品的潜在价值的机制。有了这个额外的权力，我们设计了新的确定性机制，实现显着改善的失真范围，并在许多情况下，优于最知名的随机顺序机制。我们描绘了一个几乎完整的图片所需的确定性机制，以实现特定的失真范围的查询数量。
2021-04-15 cs.GT cs.MA
The Smoothed Possibility of Social Choice
RPI（伦斯勒理工学院）
我们开发了一个框架，利用Spielman和Teng的平滑复杂性分析来规避社会选择中的悖论和不可能性定理，其动机是由AI和ML驱动的社会选择的现代应用。对于孔德罗塞悖论，我们证明了平滑的可能性的悖论要么消失在一个指数的代理数量的增加，或不消失。对于同时满足匿名性、中立性和可解性的投票规则不存在的ANR不可能性，我们刻画了不可能性消失的速率，即多项式快速或指数快速。我们还提出了一种新的易于计算的平局打破机制，最佳地保持匿名性和中立性，甚至在自然环境中的替代品。我们的研究结果说明了社会选择的平滑可能性-即使悖论和不可能定理在最坏的情况下成立，它们在实践中可能不是一个大问题。
2021-01-08 cs.AI cs.GT
Quantile agent utility and implications to randomized social choice
Aarhus University（奥胡斯大学）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Indian Statistical Institute, Kolkata（印度统计学院，加尔各答）
本文提出分位数代理效用概念，通过比较代表者来评估随机结果，展示了在随机社会选择中效率、公平和无策略性可以同时满足的可能。
2026-02-28 cs.GT
Parameterized Algorithmics for Computational Social Choice: Nine Research Challenges
计算社会选择是一个跨学科的研究领域，涉及经济学，政治学和社会科学，另一方面，数学和计算机科学（包括人工智能和多智能体系统）。在这一领域研究的典型计算问题包括对攻击的脆弱性投票程序，或在多代理系统的偏好聚合。参数化算法是理论计算机科学的一个分支，它寻求利用有意义的问题特定参数来识别一般计算困难问题的易处理的特殊情况。在本文中，我们提出了九个我们最喜欢的研究挑战，在这种情况下出现的问题的参数化的复杂性。
2014-07-08 cs.GT cs.MA
Low-Distortion Clustering with Ordinal and Limited Cardinal Information
针对聚类中的度量失真问题，提出利用资源增强和有限基数信息，分别实现指数簇数下的低失真及多项式查询下的常数失真。
2024-02-06 cs.GT
Consistent Probabilistic Social Choice
Technische Universität München（慕尼黑工业大学）
研究社会选择理论中关于可变选民及相似替代方案组成部分的一致性公理，发现在概率社会选择背景下，这些公理唯一刻画Fishburn函数，该函数返回的最大彩票可借助线性规划有效计算。
2026-07-20 cs.CY cs.GT cs.MA
Strategic Filtering for Content Moderation: Free Speech or Free of Distortion?
TTIC；University of Chicago（芝加哥大学）；UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
本文从机制设计角度研究内容审核中言论自由与社会扭曲的权衡，证明最优权衡 NP-hard，并提出近似方法及有限离线数据的泛化保证。
2025-07-26 cs.GT cs.LG
Optimal Statistical Hypothesis Testing for Social Choice
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
我们在本文中解决以下问题：“什么是最强大的统计方法的社会选择？"通过利用Neyman-Pearson框架中的一致最不利分布理论，对有限模型和随机化检验，我们刻画了一致最大功效（UMP）检验，这是一种被广泛接受的统计最优性。鲁棒性，用于测试给定的替代品是否是马洛斯的模型和孔多塞的模型下的赢家，分别。
2020-06-19 cs.AI cs.GT math.ST
Utilitarian Distortion with Predictions
本文研究带预测信息的社会选择机制，在单胜者投票和单边匹配中刻画序数机制在一致性与鲁棒性之间的紧致权衡。
2025-02-10 cs.GT
Aggregating Quantitative Relative Judgments: From Social Choice to Ranking Prediction
该研究探索社会选择领域的定量相对判断聚合（QRJA）与排序预测的关联，提出新型QRJA聚合规则并在真实赛跑数据上验证，证实其能提供有效可解释的排序预测。
2024-10-07 cs.GT
An Application of Fixed-point Theory to Probabilistic Social Choice
本文的目的是证明存在一种随机机制，即社会决策方案（SDS），它具有所有已知SDS都无法比拟的公平性、效率和防策略性。特别是，我们反驳了Aziz et al.（2013）的一个猜想。此外，我们还得到了随机分配域的强存在性结果。效率和防策略性的概念都是基于随机优势的，并且在随机分配中得到了广泛的研究。证明关键使用布劳威尔的不动点定理，因此是非建设性的。据我们所知，这是第一次应用不动点定理来证明社会选择函数或机制的存在。
2014-11-26 cs.GT cs.MA
Computational Social Choice and Computational Complexity: BFFs?
University of Rochester（罗切斯特大学）
我们讨论了计算社会选择（comparison）和计算复杂性之间的联系。我们强调迄今为止在这一联系的两个较少得到承认的方面所做的工作，并敦促继续注重这两个方面。首先，这在很大程度上是一条双行道：每个人都知道复杂性分类用于commonly，但我们也强调了复杂性在commonly中的使用所带来的好处。其次，更微妙的、不太为人所知的复杂性工具通常可以非常有效地用于复杂性分析。
2017-11-21 cs.AI cs.CC cs.GT
Linear Social Choice with Few Queries: A Moment-Based Approach
Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校）；Google Research（谷歌研究）
本文研究了在极低通信预算下，通过少量 pairwise 比较选择最大化社会福利的候选人，同时探讨了矩信息在社会选择中的应用。
2026-03-19 cs.AI cs.GT
Rank Maximal Equal Contribution: a Probabilistic Social Choice Function
当通过投票聚集代理人的偏好时，两个理想的目标是激励代理人参与投票过程，然后确定帕累托有效的结果。我们认为参与是Brandl，Brandt和Hofbauer（2015）基于随机优势（SD）关系的形式化。我们制定了一个新的规则，称为RMEC（排名最大相等贡献），满足最强的参与概念，也是事后有效的。该规则是多项式时间可计算的，也满足许多其他期望的公平性。该规则提出了实现事后效率和非常强有力的参与的一般性办法。
2017-05-01 cs.GT
Sequential Deliberation for Social Choice
在大规模的集体决策中，社会选择是一个规范性的研究，研究人们应该如何设计一个达成共识的协议。然而，在基础决策空间对于顺序投票来说太大或太复杂的情况下，社会选择的标准投票方法可能是不切实际的。那么，我们如何设计一种机制--最好是去中心化的、简单的、可扩展的，并且不需要任何关于决策空间的特殊知识--来达成共识呢？我们建议顺序审议作为这个问题的自然解决方案。在这种迭代法中，连续对代理商讨价还价的决策空间使用以前的决定作为一个分歧的替代。我们描述了一般的方法，并分析其结果的质量时，空间的偏好定义一个中位数图。我们表明，顺序审议发现一个1.208近似的最佳社会成本在这样的图，非常接近这个值，只有一个小的常数从人口中抽样的代理。我们还显示了更简单的机制类的下限，以证明我们的设计选择。我们进一步表明，顺序审议是事后帕累托有效的，并有真实的报告作为一个均衡的诱导广泛的形式游戏。最后，我们证明了在一般度量空间中，序贯审议结果的社会成本分布的二阶矩也是有界的。
2017-10-02 cs.GT cs.MA
Social Choice with Non Quasi-linear Utilities
没有货币支付，Gibbard-Satterthwaite定理证明，在温和的要求下，所有真实的社会选择机制必须是契约。当支付被允许时，Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制实现了价值最大化选择，并且具有许多其他良好的性质：它是防策略的，onto，确定性，个体理性的，并且不向代理人进行正转移。根据Roberts定理，对于具有三个或更多选择的域，加权VCG机制对于具有准线性效用的域本质上是唯一的。本文的目标是表征域的非准线性公用事业的“合理”的机制（与VCG类属性）存在。我们的主要结果是一个严格的最大非拟线性效用域，我们称之为最大的并行域的特征。本文将Roberts定理推广到平行域上，并利用推广的定理证明了两个不可能结果。首先，当效用域与任何单一的非并行类型一起是准线性时，任何合理的机制都必须是独裁的。第二，对于与准线性仍有细微差别的更丰富的效用域，每一个防策略的、非线性的和确定性的机制都必须是独裁的。
2018-04-25 cs.GT
A Constant Metric Distortion Protocol for Approval Voting Given Plurality Polls
Technische Universität München（慕尼黑工业大学）；Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
本文针对多数民意调查场景提出k参数化的批准投票协议，经度量失真框架评估，最优k下协议度量失真约4.236，且Bucklin规则失真至多为5，协议上界紧且鲁棒性良好。
2026-08-31 cs.GT
Complexity of Strong Implementability
我们考虑的问题，在一个经典的设置中，许多自私的个人与私人信息的偏好，社会选择功能的可实现性聚集到一个社会选择。这是机制设计的中心问题之一。如果弱实现的概念被认为是，启示原则指出，人们可以限制注意力的真实实现和直接的启示机制，这意味着社会选择功能的可实现性很容易检查。然而，对于强实现的概念，揭示原理变得无效，并且决定给定的社会选择函数是否是强可实现的复杂性迄今为止一直是开放的。在本文中，我们表明，通过使用多面体理论的方法，社会选择功能的强可执行性可以在多项式空间中决定，并且强执行所需的每个付款总是可以选择为多项式编码长度。此外，我们表明，强的社会选择功能，只涉及一个自私的个人可以决定在多项式时间通过线性规划的可实现性。
2009-09-28 cs.CC cs.GT
Group-Fair Metric Distortion of Facility Assignment Problems
University of Southern Denmark（南丹麦大学）
本文研究受群体公平约束的设施分配问题的度量失真，提出全信息与有序信息算法，推导最大和、和最大社会目标的失真上下界，且下界与上界匹配，覆盖单向匹配与聚类问题。
2026-08-18 cs.GT
Generative Social Choice
Harvard University（哈佛大学）；Cornell University（康奈尔大学）
提出生成式社会选择框架，结合社会选择理论与大语言模型处理开放式民主决策，在堕胎政策调查中成功将自由意见总结为代表陈述，84%的参与者感到被代表。
2025-03-05 cs.AI cs.GT cs.LG
Generative Social Choice: The Next Generation
Hasso Plattner Institute（哈索普拉特纳研究所）；Harvard University（哈佛大学）
本文扩展了生成式社会选择框架，在近似最优查询和总长度预算限制下提供理论保证，并利用 GPT-4o 在城市改善和药物评论数据集上验证了其从非结构化意见中生成代表性声明的有效性。
2025-05-28 cs.AI cs.GT cs.LG
An improved bound for the randomized metric distortion problem
Technische Universität München（慕尼黑工业大学）
本研究提出MIV规则，将随机社会选择的度量失真上界从2.75271改进至5/2，该规则为Maximal Lotteries与基于Kizilkaya等同步否决过程的Integrated Veto的等比例混合。
2026-08-19 cs.GT
Understanding Fashion Cycles as a Social Choice
我们提出了一个研究时尚趋势的正式模型，根据时尚物品的三个参数：（1）它们的内在效用;（2）与重复使用物品相关的个人厌倦;（3）与其他人的偏好相关的社会影响。虽然有几个作品强调社会影响力在理解时尚趋势的影响，在本文中，我们将展示如何无聊在个人和社会选择中发挥重要作用。我们展示了如何无聊可以用来解释几种情况下的周期性选择，如一个人谁必须选择一家餐馆每天访问，或一个社会，必须反复“投票”的一个单一的时尚风格从集合。我们正式表明，一个社会，投票给一个单一的时尚风格可以被视为一个单一的个人通过不同的选择自行车。在我们的模型中，一件物品的效用被过去积累的无聊程度所抵消;这种无聊随着物品的每次使用而增加，当不使用时呈指数衰减。我们解决了最佳选择使用物品的问题，以便最大限度地提高整体满意度，即，在一段时间内的综合效用。首先，我们证明了总是选择具有最大当前综合效用的项目的简单贪婪启发式可以任意地比最优的更差。其次，我们证明了，即使只有一个人，确定最佳的选择项目的策略是NP-难的。第三，我们证明了一个简单的修改贪心算法，简单地加倍无聊的每个项目是一个可证明的接近最优策略。最后，我们提出了一个实验研究，从查询日志收集的真实世界的数据来比较我们的算法。
2010-09-14 cs.GT
