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本文研究了计算社会选择理论中的不良行为及其复杂性,特别是竞选系统中的操纵问题。分析表明,代理人可以轻松操纵选举,某些投票规则下的贿赂问题具有NP-hard复杂性。此外,研究探讨了多赢家选举与分配问题的联系,并提出了多赢家投票的时间公平性框架,指出未来研究方向。

多赢家临时投票及对变化的厌恶

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-20T00:00:00Z

本文研究了投票系统中贿赂问题的计算复杂度,特别是Shift Bribery和Swap Bribery。研究表明,贿赂问题的复杂度与选民和候选人数量、成本函数等因素密切相关,某些情况下可用多项式时间解决,而更一般化的情况则为NP困难。不同投票规则下的贿赂复杂性也有所不同。

挑战冠军比赛中行贿的参数化分析

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-26T00:00:00Z
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