选举方法与公平分配问题解析

1、假设候选人A获得a张第一名选票,候选人B获得b张第一名选票,且a > b。分析候选人A和B在不同选举方法下的获胜情况。

  1. 多数票法 :由于多数票法根据候选人获得的第一名选票数量排名,A获得的第一名选票多于B,所以A会获胜。

  2. 博尔达计数法 :博尔达计数法根据选票上的名次分配分数并根据分数排名,仅知道第一名选票数量无法确定A和B谁能获胜,还需考虑其他名次的选票分布。

  3. 逐轮淘汰法 :若A获得了多数票(超过总票数一半),则A直接获胜;若没有多数票,会淘汰得票最少的候选人并将其选票转移给下一个候选人,仅知道a > b不能确定最终结果,需看后续选票转移情况。

  4. 两两比较法 :需要将A和B进行两两比较,以及他们与其他候选人两两比较,仅第一名选票数量不能确定谁在两两比较中获胜,要综合所有两两比较结果来确定最终获胜者。

2、给定一个加权投票系统,分析不同情况下的配额及其相关属性。

在加权投票系统中,配额是通过一项动议所需的最少票数,用字母 $ q $ 表示。常见标准是简单多数,但也可能有其他规定,如美国参议院不同事项有不同配额要求。

不同情况分析如下:

  1. 正常情况
    配额应大于总票数的一半但不超过总票数,即
    $$ V/2 < q \leq V $$
    以确保系统无混乱或僵局。

  2. 配额过小
    小于简单多数时,可能出现“是”和“否”双方都有足够票数通过动议的情况,导致类似“无政府状态”。

  3. 配额过大
    超过总票数时,任何动议都无法通过,形成“僵局”。

  4. 特殊情况
    - 如配额为 19 的例子中,需全体一致支持动议才能通过,此时所有参与者权力相同;
    - 而配额为 30 的例子中,某参与者的票数对最终结果无影响,其票形同虚设;
    - 还有参与者票数足以单独通过动议时,该参与者成为“独裁者”。

3、分析联盟中傀儡玩家与关键玩家的关系,以及傀儡玩家与其班扎夫权力指数和夏普里 - 舒比克权力指数的关系。

在联盟中,傀儡玩家是指永远不是关键玩家的玩家。若 $ P $ 是傀儡玩家,那么任何包含 $ P $ 的获胜联盟在去掉 $ P $ 后仍是获胜联盟。

从权力指数角度来看,$ P $ 是傀儡玩家当且仅当其班扎夫权力指数为 0,当且仅当其夏普里 - 舒比克权力指数为 0。

4、在分割者 - 选择者方法中,以分蛋糕为例,分析不同部分的价值、分割者和选择者的选择以及相关现金金额。已知整个蛋糕价值36美元,其中一人认为草莓部分价值是巧克力部分的两倍,分割者将蛋糕切成两半,选择者选择了含2块草莓和1块巧克力的一半。

分蛋糕案例分析

以安杰(Angie)和布拉德(Brad)分蛋糕为例:

  • 安杰认为草莓部分价值是巧克力部分的两倍,即 2块巧克力部分价值等于1块草莓部分价值
  • 若巧克力部分价值为 x ,整个蛋糕价值 36美元 ,可得方程:
    $$
    9x = 36
    $$
    解得:
    $$
    x = 4
    $$
    所以:
  • 每块巧克力部分价值 4美元
  • 每块草莓部分价值 8美元

布拉德作为分割者将蛋糕切成两半,安杰作为选择者选择了含有 2块草莓和1块巧克力 的那一半,在她看来这部分价值:
$$
2 \times 8 + 1 \times 4 = 20 \text{ 美元}
$$

最终结果:

  • 布拉德得到的部分在他看来价值为蛋糕的一半,即 18美元
  • 安杰得到的部分在她看来价值为 20美元 ,超过蛋糕价值的一半

从而实现了 公平分配

5、在独分者法中,分析分者和选者之间可能的地块分配情况以及这种分配方式的公平性。

在独分者法中,有一个分者和两个选者。分者将物品分成三份,选者分别表明自己认为的公平份额。

根据选者所选份额的情况,有两种分配方式:

  1. 有两个或更多被选份额(C - 地块)时:
    - 可给每个选者从其投标列表中分配一个公平份额。
    - 分者获得剩余的一份,实现公平分配。
    - 若选者

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值