The Distortion of Distributed Metric Social Choice
The Distortion of Distributed Metric Social Choice
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分布式度量社会选择的扭曲
DOI：
10.1007/978-3-030-94676-0_26
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发表时间：
2022
影响因子：
14.4
通讯作者：
Voudouris, Alexandros A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Anshelevich, Elliot;Filos-Ratsikas, Aris;Voudouris, Alexandros A.
我们考虑一个社会选择设置，其中代理被划分为不相交的组，并且对一组备选方案有度量偏好。我们的目标是选择一个单一的备选方案，以优化各种目标，这些目标是度量空间中代理和备选方案之间距离的函数，在这种选择必须以分布式方式做出的约束下：每个组内代理的偏好首先被聚合成该组的代表性备选方案，然后这些组代表被聚合成最终的赢家。以这种方式决定优胜者自然会导致效率的损失，即使有关度量空间的完整信息是可用的。我们为已知目标的变化提供了一系列（大多数是严格的）分布式机制失真的界限，例如（平均）总成本和最大成本，以及特别适合这种分布式设置且以前未被研究过的新目标。
We consider a social choice setting with agents that are partitioned into disjoint groups, and have metric preferences over a set of alternatives. Our goal is to choose a single alternative aiming to optimize various objectives that are functions of the distances between agents and alternatives in the metric space, under the constraint that this choice must be made in a distributed way: The preferences of the agents within each group are first aggregated into a representative alternative for the group, and then these group representatives are aggregated into the final winner. Deciding the winner in such a way naturally leads to loss of efficiency, even when complete information about the metric space is available. We provide a series of (mostly tight) bounds on the distortion of distributed mechanisms for variations of well-known objectives, such as the (average) total cost and the maximum cost, and also for new objectives that are particularly appropriate for this distributed setting and have not been studied before.
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DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
AAAI Conference on Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
Gerdus Benade;Swaprava Nath;Ariel D. Procaccia;Nisarg Shah
通讯作者：
Nisarg Shah
社会选择问题的扭曲：前 15 年及以后
DOI：
10.24963/ijcai.2021/589
发表时间：
2021
期刊：
Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence Survey Track.
影响因子：
--
作者：
Anshelevich, Elliot;Filos-Ratsikas, Aris;Shah, Nisarg;Voudouris, Alexandros A.
通讯作者：
Voudouris, Alexandros A.
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
AAAI Conference on Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
I. Caragiannis;Nisarg Shah;Alexandros A. Voudouris
通讯作者：
Alexandros A. Voudouris
随机独裁者与随机裁判：社会选择的恒定样本复杂性机制
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
AAAI Conference 2019
影响因子：
--
作者：
Brandon Fain, Ashish Goel
通讯作者：
Brandon Fain, Ashish Goel
尽管沟通有限，投票几乎使社会福利最大化
影响因子：
14.4
作者：
I. Caragiannis;Ariel D. Procaccia
通讯作者：
Ariel D. Procaccia