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随机度量失真问题的改进界

An improved bound for the randomized metric distortion problem

Fabian Frank

arXiv 2608.17863首次发表:更新:

AI 中文总结

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。

AI 中文摘要

我们提出一种名为混合集成否决(Mixed Integrated Veto,MIV)的随机社会选择规则,其度量失真为5/2,改进了此前2.75271的最优上界。MIV是最大彩票(Maximal Lotteries)与集成否决(Integrated Veto)的等比例混合,集成否决是基于Kizilkaya和Kempe的同步否决过程构建的新规则;集成否决不再返回存活最久的候选,而是为每个候选分配与其在整个过程中的平均得分成正比的概率。

英文摘要

We propose a randomized social choice rule called Mixed Integrated Veto (MIV) with metric distortion of $5/2$, improving the previous best upper bound of $2.75271$. MIV is the equal mixture of Maximal Lotteries and Integrated Veto, a new rule built on the Simultaneous Veto process of Kizilkaya and Kempe. Rather than returning the candidate surviving longest, Integrated Veto assigns each candidate probability proportional to its average score over the whole process.

论文原文

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