We study multiwinner voting with $n$ voters and $m$ candidates, where the goal is to select a committee of size $k$. Voters have unit-sum cardinal utilities but report only coarse information induced by $t$ utility thresholds. In particular, each voter partitions the candidates into approval sets, with the utilities of all candidates in the same set lying between the same pair of consecutive thresholds. We model the utility of each voter for a committee as a normalized monotone symmetric norm, capturing, among others, additive welfare, best-representative utility, top-$r$ welfare, $\ell_p$ welfare, and normalized non-increasing ordered weighted averages. We design a deterministic rule with distortion at most $2(2m)^{1/t}$ and a randomized rule with distortion at most $2\min\{m^{1/(t+1)},m/k\}$. These guarantees hold for every committee size $k$ and every norm in our framework. Consequently, a single threshold yields distortion $O(m)$ for deterministic rules and $O(\sqrt{m})$ for randomized rules, while $O(\log m)$ thresholds suffice for constant distortion. We complement these results with norm-dependent lower bounds that asymptotically match our upper bounds for constant committee sizes, including the single-winner case.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

EMNLP2023:MMEdit——如何编辑多模态大语言模型?
专知会员服务
39+阅读 · 2023年11月5日
一文带你了解MultiBERT
深度学习自然语言处理
16+阅读 · 2020年6月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
论文笔记:多任务相关粒子滤波跟踪器
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2017年7月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月24日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
6+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
6+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
EMNLP2023:MMEdit——如何编辑多模态大语言模型?
专知会员服务
39+阅读 · 2023年11月5日
相关资讯
一文带你了解MultiBERT
深度学习自然语言处理
16+阅读 · 2020年6月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
论文笔记:多任务相关粒子滤波跟踪器
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2017年7月7日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员