Consider a population of agents whose choice behaviors are partially comparable according to given primitive orderings. The set of choice functions admissible in the population specifies a choice theory. A choice theory is self-progressive if any aggregate choice behavior consistent with the theory is uniquely representable as a probability distribution over admissible choice functions that are comparable. We establish an equivalence between self-progressive choice theories and (i) well-known algebraic structures called lattices; (ii) the maximizers of supermodular functions over a specific domain of choice functions. We extend our analysis to universally self-progressive choice theories which render unique orderly representations independent of primitive orderings.


翻译:考虑一个行为选择部分可依据给定原始序进行比较的智能体群体。该群体中容许的选择函数集合构成一种选择理论。若与该理论相容的任何聚合选择行为均可唯一表示为可比较的容许选择函数上的概率分布,则称这种选择理论为"自进"的。我们建立了自进选择理论与以下两类对象之间的等价关系:(i)被称为格结构的著名代数结构;(ii)特定选择函数域上超模函数的最大化算子。我们将分析扩展至普适自进选择理论,该类理论能独立于原始序而生成唯一的序化表示。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】实值与凸分析,172页pdf,Real and Convex Analysis
专知会员服务
43+阅读 · 2023年1月2日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
【UMD开放书】机器学习课程书册,19章227页pdf,带你学习ML
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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
掌握图神经网络GNN基本,看这篇文章就够了
新智元
164+阅读 · 2019年2月14日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
46+阅读 · 2022年9月6日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月25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
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
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
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
掌握图神经网络GNN基本,看这篇文章就够了
新智元
164+阅读 · 2019年2月14日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员