We initiate a novel direction in randomized social choice by proposing a new definition of agent utility for randomized outcomes. Each agent has a preference over all outcomes and a {\em quantile} parameter. Given a {\em lottery} over the outcomes, an agent gets utility from a particular {\em representative}, defined as the least preferred outcome that can be realized so that the probability that any worse-ranked outcome can be realized is at most the agent's quantile value. In contrast to other utility models that have been considered in randomized social choice (e.g., stochastic dominance, expected utility), our {\em quantile agent utility} compares two lotteries for an agent by just comparing the representatives, as is done for deterministic outcomes. This yields a purely ordinal yet informative comparison of randomized outcomes. We revisit fundamental questions in randomized social choice using the new utility definition. We study the compatibility of efficiency and strategyproofness for randomized voting rules, and of efficiency, fairness, and strategyproofness for randomized one-sided matching mechanisms. In contrast to classical impossibility results, we show that under quantile agent utilities, these properties can often be satisfied simultaneously.


翻译:我们在随机社会选择中开创了一个新方向,提出了一种针对随机结果的主体效用新定义。每个主体对所有结果存在偏好,并拥有一个{\em 分位数}参数。给定一个结果上的{\em 彩票},主体从某个特定的{\em 代表结果}中获得效用,该代表结果被定义为:在满足任意更差排序结果得以实现的概率不超过主体分位数值的条件下,能够实现的最不受偏好结果。与随机社会选择中考虑的其他效用模型(例如随机占优、期望效用)相比,我们的{\em 分位数主体效用}在比较两个彩票对某个主体的效用时,仅需比较其代表结果,这与确定性结果的比较方式相同。这为随机结果提供了一种纯粹序数式且信息丰富的比较方法。我们利用这一新的效用定义重新审视了随机社会选择中的基本问题。我们研究了随机投票规则中效率与策略证明性的兼容性,以及随机单边匹配机制中效率、公平性与策略证明性的兼容性。与经典的不可能性结果相反,我们证明在分位数主体效用下,这些性质通常可以同时得到满足。

0
下载
关闭预览

相关内容

《主观概率约束下寻找可行系统及其军事应用》69页
专知会员服务
28+阅读 · 2025年9月27日
基于因果推断的推荐系统去偏研究
专知会员服务
21+阅读 · 2024年11月10日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
远程监督在关系抽取中的应用
深度学习自然语言处理
12+阅读 · 2020年10月26日
浅谈最广泛应用的金融风控算法-评分卡
凡人机器学习
10+阅读 · 2020年8月3日
实体关系抽取方法研究综述
专知
14+阅读 · 2020年7月19日
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
32+阅读 · 2020年6月18日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
75+阅读 · 2020年3月4日
平台积分体系设计方案
PMCAFF
31+阅读 · 2018年11月17日
相关性≠因果:概率图模型和do-calculus
论智
31+阅读 · 2018年10月29日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16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
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
2+阅读 · 2015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
1+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
Arxiv
0+阅读 · 3月17日
Arxiv
0+阅读 · 2月16日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
相关资讯
远程监督在关系抽取中的应用
深度学习自然语言处理
12+阅读 · 2020年10月26日
浅谈最广泛应用的金融风控算法-评分卡
凡人机器学习
10+阅读 · 2020年8月3日
实体关系抽取方法研究综述
专知
14+阅读 · 2020年7月19日
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
32+阅读 · 2020年6月18日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
75+阅读 · 2020年3月4日
平台积分体系设计方案
PMCAFF
31+阅读 · 2018年11月17日
相关性≠因果:概率图模型和do-calculus
论智
31+阅读 · 2018年10月29日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16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
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
2+阅读 · 2015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
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员