Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Near-tight algorithms for the Chamberlin-Courant and Thiele voting rules / Krzysztof SORNAT, Virginia Vassilevska Williams, Yinzhan Xu // W: IJCAI-22 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the thirty-first International Joint Conference on Artificial Intelligence : Vienna, Austria, 23-29 July 2022 / ed. Luc De Raedt. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [USA] : International Joint Conferences on Artificial Intelligence, cop. 2022. — e-ISBN: 978-1-956792-00-3. — S. 482–488. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0069.pdf [2022-10-27]. — Bibliogr. s. 487–488, Abstr.

Autorzy (3)

Dane bibliometryczne

ID BaDAP143384
Data dodania do BaDAP2022-11-09
Rok publikacji2022
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
KonferencjaInternational Joint Conference on Artificial Intelligence 2022

Abstract

We present an almost optimal algorithm for the classic Chamberlin-Courant multiwinner voting rule (CC) on single-peaked preference profiles. Given n voters and m candidates, it runs in almost linear time in the input size improving the previous best O(nm2) time algorithm. We also study multiwinner voting rules on nearly single-peaked preference profiles in terms of the candidate-deletion operation. We show a polynomial-time algorithm for CC where a given candidate-deletion set D has logarithmic size. Actually, our algorithm runs in 2|D|· poly(n, m) time and the base of the power cannot be improved under the Strong Exponential Time Hypothesis. We also adapt these results to all non-constant Thiele rules which generalize CC with approval ballots. © 2022 International Joint Conferences on Artificial Intelligence. All rights reserved.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#143152Data dodania: 20.10.2022
When votes change and committees should (not) / Robert Bredereck, Till Fluschnik, Andrzej KACZMARCZYK // W: IJCAI-22 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the thirty-first International Joint Conference on Artificial Intelligence : Vienna, Austria, 23-29 July 2022 / ed. Luc De Raedt. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [USA] : International Joint Conferences on Artificial Intelligence, cop. 2022. — e-ISBN: 978-1-956792-00-3. — S. 144-150. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0021.pdf [2022-10-19]. — Bibliogr. s. 150, Abstr. — A. Kaczmarczyk - dod. afiliacja: Technische Universität Berlin
fragment książki
#142791Data dodania: 10.10.2022
How to sample approval elections? / Stanisław SZUFA, Piotr FALISZEWSKI, Łukasz JANECZKO, Martin Lackner, Arkadii Slinko, Krzysztof SORNAT, Nimrod Talmon // W: IJCAI-22 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the thirty-first International Joint Conference on Artificial Intelligence : Vienna, Austria, 23-29 July 2022 / ed. Luc De Raedt. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [USA] : International Joint Conferences on Artificial Intelligence, cop. 2022. — e-ISBN: 978-1-956792-00-3. — S. 496–502. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0071.pdf [2022-10-03]. — Bibliogr. s. 502, Abstr.