We study proportional representation in the temporal voting model, where collective decisions are made repeatedly over time over a fixed horizon. Prior work has extensively investigated how proportional representation axioms from multiwinner voting (e.g., justified representation (JR) and its variants) can be adapted, satisfied, and verified in this setting. However, much less is understood about their interaction with social welfare. In this work, we quantify the efficiency cost of enforcing proportionality. We formalize the welfare-proportionality tension via the worst-case ratio between the maximum achievable utilitarian welfare and the maximum welfare attainable subject to a proportionality axiom. We show that imposing proportional representation in the temporal setting can incur a growing, yet sublinear, welfare loss as the number of voters or rounds increases. We further identify a clean separation among axioms: for JR, the welfare loss diminishes as the time horizon grows and vanishes asymptotically, whereas for stronger axioms this conflict persists even with many rounds. Moreover, we prove that welfare maximization under each axiom is NP-complete and APX-hard, even under static preferences and bounded-degree approvals, and provide fixed-parameter algorithms under several natural structural parameters.


翻译:我们研究时间投票模型中的比例代表制,其中集体决策在一段固定时间跨期内反复进行。先前工作已广泛探讨了多赢家投票中的比例代表制公理(例如正当代表制(JR)及其变体)如何在此环境下被适配、满足及验证。然而,这些公理与社会福利之间的相互作用尚不明确。本文量化了执行比例原则的效率成本。我们通过无比例约束下可实现的最大功利主义社会福利与受比例公理约束下可实现的最大社会福利之间的最坏情况比率,形式化了福利与比例之间的张力。研究表明,在时间投票环境中施加比例代表制会导致福利损失随选民或轮次数量增加而增长,但呈次线性趋势。我们进一步揭示了各公理间的显著区分:对于JR公理,福利损失随时间跨度增长而逐渐减少并渐近消失;而对于更强的公理,即使经过多轮投票,这一冲突依然存在。此外,我们证明即使在静态偏好和有界度认可条件下,各公理下的福利最大化问题均为NP完全和APX-hard问题,并提供了基于若干自然结构参数的固定参数算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2022】基于对比时空前置学习的视频自监督表示
专知会员服务
20+阅读 · 2021年12月19日
对比自监督学习
深度学习自然语言处理
35+阅读 · 2020年7月15日
你真的懂时间序列预测吗?
腾讯大讲堂
104+阅读 · 2019年1月7日
用机器学习来预测股价(代码+文档)——2018年iNTUtion决赛大作!
量化投资与机器学习
25+阅读 · 2018年11月20日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
回归预测&时间序列预测
GBASE数据工程部数据团队
44+阅读 · 2017年5月17日
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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
4+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月14日
Arxiv
0+阅读 · 5月13日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
4+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:33
相关VIP内容
【AAAI2022】基于对比时空前置学习的视频自监督表示
专知会员服务
20+阅读 · 2021年12月19日
相关资讯
对比自监督学习
深度学习自然语言处理
35+阅读 · 2020年7月15日
你真的懂时间序列预测吗?
腾讯大讲堂
104+阅读 · 2019年1月7日
用机器学习来预测股价(代码+文档)——2018年iNTUtion决赛大作!
量化投资与机器学习
25+阅读 · 2018年11月20日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
回归预测&时间序列预测
GBASE数据工程部数据团队
44+阅读 · 2017年5月17日
相关基金
国家自然科学基金
3+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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
4+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员