In the public projects problem, a group of decisionmakers aggregate their preferences to choose one alternative. Recent work on public projects has proposed the Quadratic Transfers Mechanism (QTM) and shown asymptotic welfare guarantees in some cases. We begin by giving new non-asymptotic Price of Anarchy guarantees for the QTM. We then incorporate an alternative philosophy toward group decisionmaking, aggregation of information about which is the best alternative. We propose a public projects mechanism based on the QTM that aggregates both preferences and predictions, modeled as forecasts of the projects' welfare impacts. When the predictions come from a prediction market or wagering mechanism, we show the entire mechanism is robust to manipulation and give Price of Anarchy guarantees, though under strong assumptions on the mechanism's knowledge. Our results focus primarily on the case of deciding between two alternatives, showing the Price of Anarchy tends to $1$ as natural measures of the "size" of the population grow large. In most cases, the mechanisms achieve a balanced budget as well.


翻译:在公共项目问题中,一组决策者聚合其偏好以选择某个备选方案。近期关于公共项目的研究提出了二次转移机制(QTM),并展示了在某些情况下的渐近福利保证。我们首先给出了QTM的非渐近无政府状态价格保证。然后,我们引入了一种针对群体决策的替代理念——关于哪个备选方案最优的信息聚合。我们提出了一种基于QTM的公共项目机制,该机制同时聚合偏好与预测(预测被建模为对项目福利影响的预估)。当预测来自预测市场或押注机制时,我们证明整个机制对操纵具有鲁棒性,并给出了无政府状态价格保证,尽管这依赖于对机制知识的强假设。我们的结果主要聚焦于在两个备选方案间进行决策的情况,表明当衡量群体“规模”的自然测度增大时,无政府状态价格趋近于1。在多数情况下,该机制还能实现预算平衡。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+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
【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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
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
13+阅读 · 2017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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+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
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
Arxiv
49+阅读 · 2021年9月11日
Reasoning on Knowledge Graphs with Debate Dynamics
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月2日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
12+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
5+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
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
13+阅读 · 2017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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员