論文の概要: Improving the Computational Efficiency of Adaptive Audits of IRV Elections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16465v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 13:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:16:18.438291
• Title: Improving the Computational Efficiency of Adaptive Audits of IRV Elections
• Title（参考訳）: IRV選挙における適応監査の計算効率の向上
• Authors: Alexander Ek, Michelle Blom, Philip B. Stark, Peter J. Stuckey, Damjan Vukcevic,
• Abstract要約: AWAIREは、任意の数の候補でIRVコンテストを監査できるが、当初の実装では、候補数とともに指数関数的に増加するメモリと計算コストが増大していた。 本稿では,従来の6候補と比較して,55候補のIRVコンテストを実際に実施する3つの方法で,AWAIREのアルゴリズム実装を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.427049258408424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AWAIRE is one of two extant methods for conducting risk-limiting audits of instant-runoff voting (IRV) elections. In principle AWAIRE can audit IRV contests with any number of candidates, but the original implementation incurred memory and computation costs that grew superexponentially with the number of candidates. This paper improves the algorithmic implementation of AWAIRE in three ways that make it practical to audit IRV contests with 55 candidates, compared to the previous 6 candidates. First, rather than trying from the start to rule out all candidate elimination orders that produce a different winner, the algorithm starts by considering only the final round, testing statistically whether each candidate could have won that round. For those candidates who cannot be ruled out at that stage, it expands to consider earlier and earlier rounds until either it provides strong evidence that the reported winner really won or a full hand count is conducted, revealing who really won. Second, it tests a richer collection of conditions, some of which can rule out many elimination orders at once. Third, it exploits relationships among those conditions, allowing it to abandon testing those that are unlikely to help. We provide real-world examples with up to 36 candidates and synthetic examples with up to 55 candidates, showing how audit sample size depends on the margins and on the tuning parameters. An open-source Python implementation is publicly available.
• Abstract（参考訳）: AWAIREは、即時投票(IRV)選挙のリスク制限監査を行う2つの方法の1つである。 原則として、AWAIREは任意の数の候補でIRVコンテストを監査できるが、当初の実装では、候補数とともに指数関数的に増加するメモリと計算コストが増大していた。 本稿では,従来の6候補と比較して,55候補のIRVコンテストを実際に実施する3つの方法で,AWAIREのアルゴリズム実装を改善した。 まず、まず最初に、異なる勝者を生み出す候補者の排除命令をすべて除外する代わりに、アルゴリズムは最終ラウンドのみを考慮し、各候補者がそのラウンドに勝ったかどうかを統計的にテストすることから始まる。 その段階では除外できない候補者に対しては、報告された勝者が本当に勝ったという強い証拠が提示されるまで、前回および前回のラウンドを検討するように拡大し、誰が本当に勝ったかを明らかにする。 第二に、よりリッチな条件の集合をテストし、そのうちのいくつかは一度に多くの除去順序を除外することができる。 第三に、これらの条件間の関係を利用して、役に立たないようなテストを捨てることができます。 最大36の候補を持つ実世界の実例と、55の候補を持つ合成例を提供し、監査サンプルのサイズがマージンやチューニングパラメータに依存するかを示す。 オープンソースのPython実装が公開されている。

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