Within the ViSE (Voting in Stochastic Environment) model, we study the effectiveness of majority voting in various environments. By the pit of losses paradox, majority decisions in apparently hostile environments systematically reduce the capital of society. In such cases, the simple social decision rule of ``rejecting all proposals without voting'' outperforms majority. In this paper, we identify another pit of losses appearing in favorable environments. Here, the simple social decision rule of ``accepting all proposals without voting'' is superior to majority. We prove that under a version of simple majority called symmetrized majority and the antisymmetry of the voting body, the second pit of losses is a mirror image of the pit of losses in hostile environments and explain this phenomenon. Technically, we consider a voting society consisting of individualists whose strategy is supporting all proposals that increase their capital and a group (groups) whose members vote to increase the total group capital. According to the main result, the expected capital gain of each agent in the environment whose generator $X$ has mean $\mu>0$ exceeds by $\mu$ their expected capital gain under generator $-X$. This result extends to location families of generators with distributions symmetric about their mean. The mentioned result determines the symmetry of the difference between the expected capital gain under the symmetrized majority and that under the ``basic'' social decision rule that rejects/accepts all proposals in unfavorable/favorable environments.


翻译:在ViSE(随机环境中的投票)模型中,我们研究了多数投票在不同环境下的有效性。通过损失悖论,在明显敌对环境中的多数决策会系统性地减少社会资本。在此类情形下,"不经投票直接否决所有提案"这一简单社会决策规则的表现优于多数投票。本文识别了在有利环境中出现的另一种损失悖论。此时,"不经投票直接接受所有提案"的简单社会决策规则优于多数投票。我们证明,在称为对称化多数的简化多数投票版本及投票机构反对称性的条件下,第二种损失悖论是敌对环境中损失悖论的镜像,并解释了这一现象。从技术层面,我们考察了一个由个人主义者(其策略是支持所有能增加自身资本的提案)与一个(或多个)集团(其成员通过投票增加集团总资本)组成的投票社会。根据主要结果,在生成元$X$的均值$\mu>0$的环境中,每个智能体的期望资本收益比在生成元$-X$下的期望资本收益高出$\mu$。该结果可推广至具有关于均值对称分布的位置族生成元。上述结果确定了在对称化多数投票下的期望资本收益与"基础"社会决策规则(在不利/有利环境中否决/接受所有提案)下的期望资本收益之差的对称性。

1
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+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
2+阅读 · 2015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
6+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
5+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+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
2+阅读 · 2015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
6+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
5+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员