Proportionality Degree in Participatory Budgeting
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Indian Institute of Technology Hyderabad（印度理工学院海德拉巴分校）
本文研究参与式预算中两种方法的比例度，发现尽管MES有更强的公理保证，但两种方法在定量上具有相同的比例度。
2026-03-10 cs.GT
Project Submission Games in Participatory Budgeting
AGH University（AGH科技大学）；Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）；University of Groningen（格罗宁根大学）；University of Warsaw（华沙大学）
本文提出项目提交博弈框架，刻画参与式预算中提议者提交项目以最大化获资助总成本的行为，重点研究纯纳什均衡的存在条件、验证复杂性及最佳响应算法。
2026-11-04 cs.GT
Participatory Budgeting: Data, Tools, and Analysis
本文提供了参与式预算数据库Pabulib及开源分析工具，研究发现Method of Equal Shares规则比现有的Utilitarian Greedy规则更公平，且使用比例规则可避免项目划分并提升选民总体效用。
2023-05-18 cs.GT
Proportionality in Approval-Based Participatory Budgeting
本文研究基于批准的参与式预算中的比例性公理，针对多种满意度函数建立逻辑蕴含关系，并证明在扩展合理代表性下无法同时满足两种常用满意度函数，但在比例合理代表性下可实现，且等份额法等规则满足强化的价格可承受性。
2023-10-18 cs.GT cs.MA
An Empirical Analysis of Participatory Budgeting in Amsterdam
本文基于阿姆斯特丹35个参与式预算实例，实证比较贪心成本福利规则与等份额方法，发现后者以较小满意度代价在多种公平性指标上表现更优。
2023-10-27 cs.GT econ.GN q-fin.EC
Epistemic Selection of Costly Alternatives: The Case of Participatory Budgeting
本文用认知方法研究参与式预算投票规则，证明常用规则无法作为最大似然估计量，并分析了福利最大化规则的认知保证。
2024-09-04 cs.GT
Participatory Budgeting Project Strength via Candidate Control
AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学）；Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）
本文研究了参与式预算选举中通过候选人控制确保胜出的复杂性，证明了多种规则下的NP难性，并通过实验展示了删除候选人对评估项目性能的作用。
2026-01-23 cs.GT
Evaluation of Project Performance in Participatory Budgeting
本文针对参与式预算选举中的落败项目，提出基于成本降低、额外批准及支持者撤回其他批准的绩效度量，并为 greedyAV、Phragmén 和 Equal-Shares 规则设计算法与实验比较。
2025-02-18 cs.GT
Shortlisting Rules and Incentives in an End-to-End Model for Participatory Budgeting
本文提出一个基于社会选择理论的参与式预算端到端模型，涵盖项目提案入围与投票资助两阶段，并分析入围规则及其对参与者策略性行为的激励影响。
2023-09-06 cs.GT
Maxmin Participatory Budgeting
Indian Institute of Science（印度科学学院）
预算分配（PB）是一种流行的投票方法，根据选民对项目的偏好，将有限的预算分配给一组项目。PB大致分为可分PB（如果项目是可部分实现的）和不可分PB（如果项目是原子的）。平等主义是公共政策的一个重要目标，但在公共政策不可分割的背景下，它却没有得到足够的重视。本文通过详细研究一个自然的平等主义规则，最大最小分配（MPB），在不可分割的PB的背景下，解决这个差距。我们的研究分为两部分：（1）计算的（2）公理的。在第一部分中，我们证明了MPB是计算困难的，并给出了伪多项式时间和多项式时间算法时，某些动机良好的参数参数。我们提出了一种算法，实现MPB，添加剂近似保证有限空间的实例和经验表明，我们的算法实际上给出了精确的最优解在现实世界的PB数据集。我们还建立了一个上界的近似比可实现的MPB的穷举策略证明PB算法的家庭。在第二部分中，我们通过推广文献中已知的公理来对MPB规则进行公理化研究。我们的研究导致了一个新的公理，最大覆盖率，它捕获公平方面的建议。我们证明了MPB满足最大覆盖。
2022-04-29 cs.AI cs.GT cs.MA
What Should We Optimize in Participatory Budgeting? An Experimental Study
Bar-Ilan University（巴伊兰大学）；Ben-Gurion University（本-古里安大学）
分配预算（PB）是选民决定如何分配共同预算的过程;最常见的是由普通人-特别是一些市政当局的居民-决定市政预算的一部分。从社会选择的角度来看，现有的研究PB几乎完全集中在设计计算效率高的聚合方法，满足某些公理属性被研究界认为是“可取的”。我们的工作通过一项用户研究（N = 215）补充了这一研究路线，该研究涉及几个旨在确定哪些潜在选民（即，非专家）在简单PB设置中认为公平或可取。我们的研究结果表明，一些现代PB聚合技术与用户的期望有很大的不同，而其他更标准的方法，提供更一致的结果。我们还确定了一些可能的差异之间的非专家认为\say{desirable}和他们如何看待“公平”的概念在PB的上下文中。共同采取，我们的研究结果可以用来帮助研究界确定适当的PB聚合方法在实践中使用。
2021-11-14 cs.AI cs.GT cs.MA
Participatory Budgeting Design for the Real World
按比例编制预算使公众参与将公共资金分配给不同类型项目的过程。PB设计的不同之处在于如何要求选民表达他们对候选项目的偏好，以及如何将这些偏好汇总以确定资助哪些项目。使用哪种投票格式和汇总方法，以及如何评估这些设计决策的结果？我们进行了一个广泛的实证研究，其中1 800名参与者在四个参与式预算选举在一个受控的设置投票，以评估投票形式和聚合规则的选择的实际效果。我们发现，k-批准导致最好的用户体验。关于聚合规则，贪婪聚合导致对所使用的输入格式和参与的人口比例高度敏感的结果。相比之下，平均份额方法导致的结果对所使用的投票形式类型不敏感，即使大多数人口不参加选举，这些结果也非常稳定。这些结果为PB实践者和社会选择研究者提供了有价值的见解。
2023-02-26 cs.GT
District-Fair Participatory Budgeting
预算法是城市政府根据居民投票选择公共项目的一种方法。许多城市在地区一级采用参与式预算编制。通常情况下，预算按人口比例分配给各区，每个区对当地项目进行选举，然后用其预算为选民最喜欢的项目提供资金。然而，地区一级的参与性预算编制可能产生较差的社会福利，因为它不一定为跨多个地区支助的项目提供资金。另一方面，只考虑全球社会福利的决策可能对地区不公平：社会福利最大化的解决方案可能不会为地区偏好的任何项目提供资金，尽管其选民向城市纳税。因此，我们研究如何公平地最大化社会福利在一个参与式预算设置与一个单一的城市范围内的选举。我们提出了一个公平的概念，保证每个地区至少有尽可能多的福利，因为它会收到在地区一级的选举。我们表明，虽然优化社会福利受这种公平的概念是NP-难的，我们可以有效地构建一个彩票福利最优的结果是公平的期望。此外，我们表明，当我们被允许稍微放松公平，我们可以有效地计算一个公平的解决方案，福利最大化，但可能会超支的预算。
2021-02-11 cs.DS cs.GT
Proportional Budget Allocations: Towards a Systematization
我们致力于将比例公理从多赢家投票设置提升到参与式预算编制的方案。我们为参与式预算定义了新的比例公理，并在已知的比例驱动规则（如Phragmén和规则X）上对其进行了测试。我们研究了新旧公理之间的逻辑含义，并对参与式预算中的比例标准进行了系统的概述。
2022-05-04 cs.GT
Coordinating Monetary Contributions in Participatory Budgeting
我们正式制定了一个框架，用于协调资金和选择项目，其中的成本与准线性效用函数和个人预算的代理之间共享。我们的模型包含经典的离散参与式预算模型作为一个特例，同时捕捉其他有用的场景。我们提出了几个重要的公理和目标，并研究如何以及他们可以同时满足。我们表明，而福利最大化承认一个FPTAS，福利最大化受到一个自然的和非常弱的参与要求导致一个强大的不可逼近性。如果我们考虑一些自然的限制性估值，即层状的专一估值和对称估值，这个结果就被绕过了。我们对前一个限制的分析，导致发现了一类新的易处理的情况下，集并背包问题，一个经典的问题，组合优化。
2023-02-23 cs.CC cs.GT cs.MA
Participatory Budgeting with Donations and Diversity Constraints
TU Wien（维也纳工业大学）
预算分配（PB）是公民共同决定如何将公共资金分配给不可分割的项目的民主过程。本文重点介绍PB过程中，公民可能会给额外的钱，他们希望看到资助的项目。我们为这种捐赠的PB引入了一个正式的框架。我们的框架还允许多样性约束，这意味着每个项目属于一种或多种类型，并且可以资助的相同类型的项目数量有上限和下限。我们提出了三个一般类的方法来聚合公民的偏好在捐赠的存在，并分析其公理属性。此外，我们调查的计算复杂性的PB过程中的捐赠和找到一个公民的最佳捐赠策略的结果确定。
2021-04-30 cs.AI cs.CC cs.DS
The Core of the Participatory Budgeting Problem
在参与性预算编制中，社区集体决定将公共税收用于地方公共项目。在这项工作中，我们考虑的问题，公平地聚集社区成员的偏好，以确定项目的资金分配。这一问题不同于标准的公平资源分配，因为它是公共物品：分配的物品同时使所有的使用者受益。公平在参与性决策中至关重要，因为产生公平的结果是这些进程的一个重要目标。我们认为，经典的博弈论的核心概念捕捉公平的设置。为了计算核心，我们首先开发了一个新的公共产品市场均衡的特征，称为林达尔均衡，这始终是一个核心解决方案。然后，我们提供了第一个（据我们所知）多项式时间算法计算这样一个平衡的一组广泛的效用函数，我们的算法还概括（在一个非平凡的方式）的知名概念的比例公平。我们使用我们的理论见解，真正的参与式预算投票数据进行实验。我们的经验表明，核心可以有效地计算的效用函数，自然模型我们的实际设置，并检查与熟悉的福利目标的核心的关系。最后，我们解决的激励和机制设计的关注，通过开发一个随机的近似优势策略的真实性机制的指数机制的基础上，从差分隐私。
2016-10-14 cs.CY cs.DS cs.GT
Exploring Welfare Maximization and Fairness in Participatory Budgeting
Indian Institute of Science（印度科学学院）
该博士论文研究参与式预算在不同偏好与成本模型下的福利与公平目标，提出兼顾福利最大化和公平性的新规则及效用、公理与公平概念。
2024-10-26 cs.AI cs.GT cs.MA
Algorithms for Candidate Control in Greedy Participatory Budgeting Rules
AGH University of Krakow（克拉科夫AGH科技大学）；Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）
研究参与式预算选举中候选人控制问题，聚焦GreedyAV和GreedyCost规则，因其NP难，从参数化复杂性和近似性角度分析，对相关自然参数及组合全面分类并建立近似性边界。
2026-07-29 cs.GT
Welfare vs. Representation in Participatory Budgeting
预算分配（PB）是一个民主的过程，根据社区成员的投票将资金分配给项目。不同的规则被用来汇总参与者的投票。过去的研究已经研究了Lackner和Skowron（2020）在多赢家环境（具有相同项目成本的参与式预算的特殊情况）中社会福利和公平性概念之间的权衡。但是在更一般的PB设置中，对这种权衡的理解很少。本文从理论和实证的角度研究了几种常见规则的最坏情况保证，以更好地理解社会福利、代表性之间的权衡。我们发现，许多从多赢家设置的保证不推广到PB设置，并引入成本导致大幅恶化的保证，从而加剧了福利代表权衡。我们扩展我们的理论分析，研究如何比例的要求，投票规则影响这种权衡。我们进一步研究了比例要求对投票规则的影响，如何保证社会福利和代表性。我们还在真实和合成数据集上实证研究了后一点。我们表明，最近建议的投票规则规则X（满足比例）的变体在实践中做得很好，无论是在社会福利和代表性。
2022-05-25 cs.GT
Proportionally Representative Participatory Budgeting with Ordinal Preferences
预算分配（PB）是一种民主模式，选民通过它来决定用有限的预算资助一系列项目。我们认为PB的设置，选民报告顺序偏好的项目和（可能）不对称的权重。我们提出了比例代表公理，并阐明它们如何适应其他偏好聚合设置，如多赢家投票和基于批准的多赢家投票。作为我们研究的结果，我们还发现了一个新的解决方案概念，基于批准的多赢家投票，我们称之为包容性PSC（IPSC）。IPSC比比例合理代表制（PJR）更强大，与扩展合理代表制（EJR）不可比拟，但与EJR兼容。经过充分研究的比例批准投票（PAV）规则产生了一个同时满足EJR和IPSC的委员会;然而，这两个公理也可以通过多项式时间运行的算法来满足。
2020-12-10 cs.DS cs.GT
Participatory Budgeting With Multiple Degrees of Projects And Ranged Approval Votes
Indian Institute of Science（印度科学学院）
本研究扩展了不可分割参与式预算框架，允许项目具有多种允许成本及投票者给出成本范围批准，证明了现有正面结果可扩展至此，并分析了问题的固定参数可处理性及公理满足情况。
2023-05-18 cs.AI cs.GT cs.MA
Indivisible Participatory Budgeting under Weak Rankings
Indian Institute of Science（印度科学学院）
摘要预算分解法因其在社会选择环境中的广泛适用性，近年来受到广泛关注。在本文中，我们认为不可分割的PB涉及分配一个可用的，有限的预算，一组不可分割的项目，每个项目都有一定的成本，根据代理人的偏好项目。我们在本文中解决的具体的，重要的研究差距是提出具有弱排名的不可分割PB的规则类别（即，弱序数偏好），并研究其关键算法和公理问题。我们提出了两类具有不同意义和动机的规则。第一种是分层的批准规则，通过仔细地将它们转化为批准票，可以对弱排名进行研究。第二种是基于需求的规则，可以捕捉公平问题。在分层审批规则下，我们研究了两个自然的规则族：贪婪截断规则和成本价值规则。本文分为两部分。在第一部分中，我们调查算法和复杂性相关的问题，建议的规则。在第二部分中，我们提出了一个详细的公理分析，这些规则，我们检查和推广文献中的公理，并介绍了一个新的公理，亲负担能力。该文件有助于突出的权衡之间的实际上诉，计算复杂性，这些规则和公理的遵守。
2022-07-16 cs.AI cs.GT cs.MA
Proportional Participatory Budgeting with Projects Interaction
本研究针对参与式预算中项目依赖导致比例性缺失的问题，提出平等份额法的两个变体，分别在替代依赖下保证多项式时间比例结果和对任意依赖保证FPT的宽松比例性，且提升社会福利。
2024-12-01 cs.GT
Knapsack Voting for Participatory Budgeting
我们解决的问题，在参与性预算的背景下，选民的偏好汇总。我们仔细检查目前在实践中使用的投票方法，强调其缺点，并介绍了一种新的方案，我们称之为“背包投票”。我们研究它的战略性质-我们表明，它是一个自然的效用模型下的防策略（由$\ell_1$的结果和真正的偏好之间的距离的选民），和“部分”防策略下的一般添加剂的效用。我们将背包投票扩展到更一般的收入，赤字或盈余的设置，并证明了类似的防策略的结果。为了进一步证明我们的方案的适用性，我们讨论了它在数字投票平台上的实施，我们与全国许多城市的地方政府机构合作部署了该平台。从这样收集的投票数据，我们提出的经验证据表明，背包投票在实践中运作良好。
2020-09-15 cs.CY cs.GT
Submodular Participatory Budgeting
University of North Texas（北德克萨斯大学）；The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
针对参与式预算中可加效用假设不符合现实的问题，提出效用函数为单调子模的子模参与式预算问题，设计三种偏好引导方法并分析失真度，其中阈值批准投票的聚合规则在可加效用下优于现有最优方法。
2024-06-19 cs.AI cs.GT
Strengthening Proportionality in Participatory Budgeting with Additive Utilities
Harvard University（哈佛大学）；University of Oxford（牛津大学）
本研究提出一种多项式时间算法，在参与式预算中实现加性效用下的完全正当代表（FJR），并满足更强的分数公理，同时保证预算分配的灵活性与可价格性。
2026-09-09 cs.GT
Participatory Budgeting with Project Groups
Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校）；AGH University（AGH大学）；Ben-Gurion University（本-古里安大学）
研究带有项目组的参与式预算模型，在遵守预算限制下确定使选民满意度最大化的项目捆绑的计算复杂性，给出特殊情况的精确算法和近似算法，可助市政当局开展更丰富的PB流程。
2026-07-27 cs.AI cs.DS cs.GT
Proportional Participatory Budgeting with Additive Utilities
我们研究参与式预算的投票规则，一组选民集体决定哪些项目应该使用共同的预算。我们允许项目有任意的成本，投票人对项目有任意的附加估值。我们制定了一个公理（扩展正当代表，EJR），保证比例代表具有共同利益的选民群体。我们提出了一个简单而有吸引力的投票规则，称为方法的平等份额，满足这一公理的任意成本和批准的公用事业，并满足公理的任意添加剂估值的一个项目。该方法可以在多项式时间内计算。相比之下，我们表明，在委员会选举中实现比例的标准方法，比例批准投票（PAV），不能扩展到任意成本的工作。最后，我们介绍了一个加强公理（充分合理的表示，FJR），并表明它也是可满足的，但计算更昂贵，更不自然的投票规则。
2022-10-16 cs.GT econ.TH
A Participatory Democratic Budgeting Algorithm
在民主国家，预算是影响政策的关键手段，但预算的编制过程通常是一个排斥、不透明和《双城之战》的过程。我们的目标是通过为合作社、城市或州提供民主的完整预算来纠正这一点。这种预算通常是（i）通过与去年的预算进行比较和对比来编制、讨论和投票的;（ii）定量的，即项目数量可能不同，成本也可能不同;（iii）层级的，反映组织的结构。我们的程序可供预算委员会、立法机构或广大选民使用。我们允许在投票方面有很大的灵活性，从扰乱去年的预算到一个完整的排名预算提案。我们提出了一个多项式时间的算法，需要这样的选票，去年的预算，和预算限制作为输入，并产生一个预算，可证明是“民主最优”（孔多塞一致），在没有提出的改变，它有多数支持的选票。
2018-06-20 cs.GT
Truth-Revealing Participatory Budgeting
Rutgers University（罗格斯大学）；Northwestern University（西北大学）
本文从认知角度研究参与式预算分配，探讨在不同项目质量下，如何通过投票机制选出高质量项目集，并发现当项目成本较小时，常见规则能更准确识别最佳方案。
2026-01-27 cs.GT
Fair Lotteries for Participatory Budgeting
针对参与式预算的公平性需求，该研究率先探索离散结果的抽签机制，提出单项目内预算平衡约束与多种事前公平概念，证明其与部分事后公平概念的不相容性，并给出可同时满足三类公平性质的随机算法。
2024-04-11 cs.GT
Robustness of Participatory Budgeting Outcomes: Complexity and Experiments
本研究探讨基于批准的参与式预算规则对投票噪声的鲁棒性，证明#Flip-Bribery问题计算上难解，并通过抽样实验发现简单贪婪规则比比例规则更鲁棒，识别出三类不鲁棒项目。
2023-05-14 cs.GT econ.TH
Detecting and taking Project Interactions into account in Participatory Budgeting
本文针对参与式预算中项目间存在交互的问题，提出基于选民偏好检测正负向项目交互的方法，构建满足理想性质的效用函数，分析三类聚合规则的NP难性，并设计分支定界算法求解。
2024-03-28 cs.GT
Low Sample Complexity Participatory Budgeting
本文研究参与式预算中低样本复杂度机制，提出基于随机纳什议价与中位数的机制，分别将失真降至1.66和1.80，突破随机独裁者的2倍失真界限。
2023-06-24 cs.GT
Learning Aggregation Rules in Participatory Budgeting: A Data-Driven Approach
Ben-Gurion Univ. of the Negev（内盖夫本-古里安大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）
本文提出用神经网络从PB实例中学习聚合规则的数据驱动方法，可兼顾社会福利与代表性，并从合成数据泛化到真实场景。
2024-12-01 cs.AI cs.CY cs.GT
Auditing for Core Stability in Participatory Budgeting
Duke University（杜克大学）；Simons Institute for the Theory of Computing, UC Berkeley（加州大学伯克利分校西蒙斯理论计算研究所）
本文研究了参与预算中委员会与核心稳定性的关系，提出计算难度结果和线性规划舍入算法，探讨了核心稳定性的审计方法及子核心的概念。
2026-01-06 cs.GT
Designing Digital Voting Systems for Citizens: Achieving Fairness and Legitimacy in Participatory Budgeting
本研究通过行为实验探讨了参与式预算中的投票规则设计，发现表达性更强的输入格式和“均分份额法”能降低认知负荷并提升公民感知的公平性与合法性。
2024-03-21 cs.CY cs.GT cs.HC
Mixed Voting Rules for Participatory Budgeting
University of Warwick（华威大学）；University of Oxford（牛津大学）；TU Eindhoven（埃因霍温理工大学）
提出混合投票规则，结合贪婪规则与等额分配法，在功利福利与比例代表性间取得平衡，并通过理论分析和真实选举数据验证其有效性。
2026-07-29 cs.GT
An Adaptive and Verifiably Proportional Method for Participatory Budgeting
针对参与式预算中等额份额法非穷尽且需重复计算的问题，提出自适应等额份额法（AMES），利用预算变化时结果的相似性避免从头计算，并支持可验证的扩展公正代表性，实验表明小幅预算增加仅需微小修改。
2023-10-16 cs.GT
A Mechanism for Participatory Budgeting With Funding Constraints and Project Interactions
本文扩展背包投票模型，提出可表达项目替代性与互补性、并满足1-层状资金约束的参与式预算机制，分析其策略防操纵性，并给出社会福利最大化的FPT算法。
2023-07-14 cs.GT
A Participatory Budgeting based Truthful Budget-Limited Incentive Mechanism for Time-Constrained Tasks in Crowdsensing Systems
针对众感知系统中时间约束任务的激励问题，提出基于参与式预算的两层真实预算受限机制，通过居民投票筛选获资助任务方、时隙调度与执行方选择满足预算约束，经理论和仿真验证具备高效性与合理性。
2024-05-16 cs.GT
Promoting Truthful Behaviour in Participatory-Sensing Mechanisms
University of Melbourne（墨尔本大学）
研究非线性估计器与策略性传感器的互动，证明在无噪声测量情况下，诚实行为是博弈均衡，分析了传感器结盟和噪声环境下的估计器性能。
2015-03-10 cs.GT cs.SY eess.SY
Price of Fairness in Budget Division for Egalitarian Social Welfare
我们研究了一个参与式预算问题的代理商的偏好汇总和划分预算的项目。预算划分解决方案是项目的概率分布。我们研究的主要目的是比较系统最优解和公平解。我们有兴趣评估公平解决方案的质量，即，在衡量系统效率损失下，一个公平的分配相比，最大化（平均主义）社会福利。这个指标被称为公平价格。我们还对几个聚合规则的性能感兴趣。渐近紧界提供了公平的价格和聚合规则的效率保证。
2020-10-30 cs.GT
The core of an approval-based PB instance can be empty for nearly all cost-based satisfaction functions and for the share
本文证明在基于审批的参与式预算中，对于成本满意度函数、边际收益递减函数及份额，核心可能为空，但基数满意度函数的情况仍待解决。
2023-11-10 cs.GT
Utilitarian Guarantees for the Method of Equal Shares
University of Warwick（华威大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文研究了等分方法在不同项目成本下的效用保障，证明其在满足扩展正确定代表规则时的渐近最优性。
2025-11-25 cs.GT
