論文の概要: Social Choice Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15393v2
- Date: Tue, 4 Aug 2020 21:05:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 14:07:18.711734
- Title: Social Choice Optimization
- Title(参考訳): 社会選択最適化
- Authors: Andr\'es Garc\'ia-Camino
- Abstract要約: 社会的選択とは、個人の意見、好み、関心、福祉から始まる社会福祉に対する集団的決定に関する理論である。
計算社会福祉(Computational Social Welfare)の分野はやや最近で、人工知能コミュニティに影響を及ぼしている。
私は、社会選択最適化のグローバルな社会的目標として、オープンスタンダードとオープン統合理論に従い、導入したいと思います。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social choice is the theory about collective decision towards social welfare
starting from individual opinions, preferences, interests or welfare. The field
of Computational Social Welfare is somewhat recent and it is gaining impact in
the Artificial Intelligence Community. Classical literature makes the
assumption of single-peaked preferences, i.e. there exist a order in the
preferences and there is a global maximum in this order. This year some
theoretical results were published about Two-stage Approval Voting Systems
(TAVs), Multi-winner Selection Rules (MWSR) and Incomplete (IPs) and Circular
Preferences (CPs). The purpose of this paper is three-fold: Firstly, I want to
introduced Social Choice Optimisation as a generalisation of TAVs where there
is a max stage and a min stage implementing thus a Minimax, well-known
Artificial Intelligence decision-making rule to minimize hindering towards a
(Social) Goal. Secondly, I want to introduce, following my Open Standardization
and Open Integration Theory (in refinement process) put in practice in my
dissertation, the Open Standardization of Social Inclusion, as a global social
goal of Social Choice Optimization.
- Abstract(参考訳): 社会的選択とは、個人の意見、好み、関心、福祉から始まる社会福祉に対する集団的決定に関する理論である。
計算社会福祉(Computational Social Welfare)の分野はやや最近で、人工知能コミュニティに影響を及ぼしている。
古典文学は単一話者の嗜好を仮定する、すなわち、選好には順序があり、この順序には大域的な最大値が存在する。
今年は2段階の承認投票システム(TAV)、MWSR(Multi-winner Selection Rules)、IP(Incomplete)、CP(Circular Preferences)に関する理論的結果が発表された。
第一に、私は、(社会的)ゴールへの障害を最小限に抑えるために、最小限の人工知能決定ルールを実装した、最大ステージと最小ステージのTAVの一般化として、社会選択最適化を導入したいと思います。
第二に、私の論文「ソーシャルインクルージョンのオープンな標準化」において、社会選択最適化のグローバルな社会的目標として実践した、オープン標準化とオープン統合理論(リファインメントプロセス)に従い、紹介したいと思います。
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