前些天读了1本《大选的窘境》，在其中有1章，从美国的大选规章制度说起，详细介绍美国大选规章制度的不够，随后对于其不够，提出种种改进，但是每种改进都有其各有的难题，在其中的转变很趣味。
先说美国大选规章制度，美国的总理大选是1种“赢者通吃”的方法，每一个州依据此人口是多少，有几10或几百的“州票”，州里的人对总理候选人开展大选，在某个州得到票数最多的那个候选人，得到这个州全部的“州票”，随后统计分析全部候选人的“州票”是多少，得到数最多“州票”的候选人获得胜利。
这样规章制度的难题是明显的，例如假如仅有两个州，A州5本人，而B州4本人，州票也各自是5和4，假如某候选人X在A州以3:2获得胜利，另外一个候选人Y在B州以4:0获得胜利，这样明显候选人Y在全国性范畴内得到了6张票，而候选人X仅有在A州的3张票，可是因为“赢者通吃”，X得到了A周的所有5张“州票”，Y只得到了B周的4张“州票”，在全国性仅有1/3群众适用的X竟然得到了大选的获胜。
这样的状况在2000年美国总理大选中就出現过，小布什的州票领跑于戈尔，但是在全国性群众中统计分析适用戈尔的人数确是超过小布什的，自然戈尔输给小布什也有另外一个缘故，这里按下不表。
假如放在优化算法行业，能够看出这里的难题在于，以便统计分析結果R（最合适的总理人选），寻找了1个特点A（每一个群众的网络投票），而决策結果R的，却并不是特点A，而是由特点A推导出来来的特点B（州票），在特点A向特点B的推导全过程中，信息内容遗失了（每一个洲的适用百分比不1样）。
“赢者通吃”这类规章制度的实际历史时间缘故先不说，有兴趣爱好的盆友能够去看原著。处理这类难题的最立即计划方案便是从“赢者通吃”变为直选，也便是1人1票，立即统计分析票数，但是这样也会遇到1系列难题。
在谈那1系列难题以前，先把要处理的难题抽象性1下：
有n个候选人，每一个选民对这n个候选人网络投票，最后在n个候选人群中选出最适合、最合乎民声、也合乎逻辑性的那本人。
计划方案1：1票制，每人1票，选出自身最喜爱的候选人，对結果开展统计分析，得票数最多的那本人入选。
这样做的难题是会致使作者界定的1种“鹬蚌困局”，举例说，假如有ABC3个候选人，在其中BC政见较为相近，适用B的人也较为适用C，反之亦然，在全民中，喜爱BC的人居多，A的政见和BC相反，适用A的人在全民中占极少数。这样致使的不良影响便是，BC得到的票会较为分散化，而A得到的票较为集中化从而得到获胜，假如BC中有1人不报名参加大选，票就齐集中到B或C1本人的手中，从而使大部分选民的适用者入选。前面按下不表的戈尔不成功的另外一个缘故，便是有人觉得有跟戈尔政见相近的耐德的参加，他分散化了一部分戈尔的选票。
能够对此难题有一定的改进的计划方案叫做“2选制”。
计划方案2：2选制，每人1票，假如无人得到超过50%的适用，则将得票最高的两个候选人拿出来，再开展1轮大选，得票多的人获得胜利。
法国总理大选便是这样的2选制，可是这样的方式只能改进“鹬蚌困局”，而不可以完全处理，2002年的法国总理总统大选就出現了相近的状况，那时候适用左派政见的群众较多，但是在2选制下，最后的前两名确是1个右派和1个极右派。出現这类状况的缘故是当年有16个总理候选人，且大部分是持左派政见者，这样就致使左派的票极端化分散化。
计划方案3：n选制，每人1票，假如无人得到超过50%的适用，则去掉适用至少的候选人，再开展1轮网络投票，若依然无人得到超过50%的适用，再去掉得票至少的候选人，直至有人超过50%适用为止。
2001年奥委会决策北京为2008年奥运会举办大城市的情况下，便是用的这样的规章制度，在第1轮网络投票里大阪被取代，北京在第2轮就得到了过半数以上的适用，从而入选。
n选制的难题在于不好用，假如是奥委会这类仅有几百本人网络投票的状况还能够应用，假如相近前面法国总理大选，有16个候选人，举国左右数最多将会开展15次网络投票，成本费太高。
计划方案4：立刻复选制，每一个群众对候选人开展排列，假如某个候选人得到了50%以上的首选，则立即得到获胜，不然取代票数最低的候选人，而且把票数最低候选人的得票中的第2候选人拿出来，分给对应的候选人，假如有人得到50%以上，则入选，不然再取代1位最低的，而且把他票分给里边排列最高的且未被取代的候选人，这般往复式。
爱尔兰总理大选和伦敦市长大选选用的是相近的计划方案，此计划方案也是有难题，试想这般情景：选民共10人，正中间派候选人是3人的首选，左派和右派的候选人各自是4人的首选，自然左派选民最反感右派候选人，而右派选民也最反感左派候选人，而左派右派的群众对正中间派候选人倒是都可以以接纳，无论是便可复选制還是n选制，正中间派候选人都会在第1轮被取代。而正中间派候选人则是全体人员群众都可以以接纳的人，也最能调合各派之间分歧，最和睦。
这个计划方案的实质难题是，尽管每一个选民能够对候选人排列，可是在第1轮的情况下却只考虑到了第1选，沒有考虑到选民的2、3选。
计划方案5：上行复选制，跟计划方案4相近，只但是第1轮取代的并不是适用至少，而是抵制数最多的候选人（得到数最多末选票的候选人）
再看上面提到的状况，正中间派候选人因为并不是任何人的末选，因此第1轮取代的是左派或右派，再第2轮大选中，正中间派的候选人便可以获得胜利了。
计划方案5也是有计划方案5的难题，考虑到这样1种状况，仅有两个候选人AB参选，选民9人，在其中6人喜爱A而反感B，3人喜爱B而反感A，不管依照以前的哪样方法，都会是A获得胜利。可是如今又多了两个候选人C和D，喜爱B的3人群中，全是把A列在最终1个候选的，而喜爱A的6人的末选，确是BCD各2票，这样，在第1轮大选中，A就因为得到了数最多的末选票被取代了，而根据用心的结构事例，彻底可使B最后入选。仅仅因为CD参选或不参选，A和B之间的输赢关联就产生了惊天逆转。
具体应用此计划方案的事例很少，仅有在公元前507年的雅典有相近的计划方案，并不是让群众投适用票，而是投抵制票，把抵制数最多的人投出局。
计划方案6：多赛制，群众对候选人排列，随后候选人之间两两pk，统计分析每张选票上看候选人A在候选人B前面還是B在A前面，这般寻找获得胜利场次数最多的候选人来获得大选。
这样的难题是将会致使循环系统输赢，如ABC3个候选人，有3个群众，网络投票各自是ABC，BCA，CAB，能够看出AB之间A获得胜利两次，A>B；BC之间B获得胜利两次，B>C，AC之间C获得胜利两次，C>A，这样就组成了1个A>B>C的循环系统。这个是否有点像足球联赛的记分制啊，假如積分同样，足球赛事中能够再看净胜球、进球、输赢关联等，可是作者并沒有在这个层面开展进行，而是详细介绍了另外一种方法：博达制。
计划方案7：博达制，群众对候选人排列，倘若有n个候选人，第1位的候选人得n分，第2位得n⑴分，以此类推，随后统计分析每一个候选人的总分，得到数最多分的获得胜利。
有人对博达制的指责是：将会有选民会运用这类方法开展舞弊（投“对策票”），最适用B的候选人原本心目中的排列是B>A>C，可是因为相对性A，她们還是更喜爱B，因而，以便把B拉上来，就得把A拉下去，她们的网络投票就变为了B>C>A。博达对此指责的答复是：我的规章制度只可用于诚信的网络投票者。
而这本书的作者却觉得博达制的“对策票”难题没那末比较严重，假如没法精确预测分析民声和精准操纵对策票的投法，有将会由于用劲过猛，不仅把A拉下来了，反而让C得到的适用票提升，这样就使得最适用B的那些人的“对策票”反而使得她们最反感的C入选了，当年在IMDB上就产生过相近1幕：
电影《蝙蝠侠6》上映后，蝙蝠侠的粉丝们感觉这部片太酷了，因而就想把蝙蝠侠6投成IMDB第1位，因而她们瘋狂的给蝙蝠侠6打高分，而另外，也竞相的给那时候的IMDB第1《教父》投低分，致使的結果便是用劲过猛，教父变为了第3名，原先的第2肖申克的救赎（TSR）变为了第2（原先的第2是排在教父后边，新的第2是排在蝙蝠侠6后边），然后来，伴随着瘋狂粉丝的激情消散，客观的建议占有了优势，蝙蝠侠6的得分慢慢降低，跌到了第10。而教父還是在肖申克的救赎后边，很久沒有回去了。
博达制是不是有别的难题呢？
以上只是对这本书第14章的1个笔记，也仅仅对于“多候选人单岗位”难题开展了探讨，书的后边还会对“多候选人多岗位”的状况再次讨论，也便是依据每一个人对候选人的排列，来决策最后的候选人排列。
返回检索模块行业来，如上对策的变化会给大家1些启示，先看看以前抽象性出来的难题：
有n个候选人，每一个选民对这n个候选人网络投票，最后在n个候选人群中选出最适合、最合乎民声、也合乎逻辑性的那本人。
这很像检索模块在处理的难题：
系统软件里有n个网页页面，有m个特点（网页页面品质、网页页面內容丰富多彩度、网页页面超链、文字有关性等）对n个网页页面有不一样的打分，怎样依据这些特点的“网络投票”，选出最合适放在第1位的网页页面呢？
从大选的事例中，大家能够获得的几个启示：
1. 设计方案优化算法时，要防止出現“赢者通吃”带来的信息内容遗失难题。
2. 不必由于某几个特点非常好，就把某个网页页面排到最前，或由于某几个特点非常差，就把某个网页页面抛下。
3. 最适合放在首位的网页页面不1定是在每一个特点上都最好是，而应当是可以兼具全部特点，综合性主要表现最好是的那个。
4. 检索模块应用者对检索結果的点一下个人行为，能够当做是对检索結果开展的“网络投票”，这样的“网络投票”信息内容的应用方法，也要留意考虑到是不是会带来大选全过程中出現的种种不符合理。
以上提到的种种大选计划方案，仅仅是对“多候选人单岗位的”的状况开展探讨，而检索模块应对的难题，则更相近于“多候选人排列”的状况，也即：
系统软件里有n个网页页面，有m个特点（网页页面品质、网页页面內容丰富多彩度、网页页面超链、文字有关性等）对n个网页页面有不一样的打分，怎样依据这些特点的“网络投票”，决策n个网页页面的次序？
而这个“多候选人排列”难题，是有1个“不能能的民主化”的基础理论的，该基础理论的疏忽是，“有效”的民主化应当考虑3个标准：
1. 假如选民都觉得A比B好，那末最后結果应当也是A比B好
2. 沒有“专权者”，也即，不存在这样1本人，不管他人如何排列，最后結果的排列都和这本人的排列1致
3. 不相干要素单独性，也即，在第1次网络投票进行后，A排在B前面，如今开展第2次网络投票，假如全部人都沒有更改自身网络投票中A和B的相对性次序，那最后結果应当也是A在B前面
而根据数学课的证实，能够得出结果：假如某种大选方法考虑标准1和3，则必定不考虑2，也即必定存在“专权者.
依据“不能能的民主化”基础理论，和检索模块融合起看来，好像检索模块很难得出1个有效的网页页面排列，可是检索模块和网络投票又好像有一定的不一样，有两个角度能够破译
1. 觉得标准3过度强，必须弱化。
2. 或许在网页页面排列难题上，真的存在这样1个“专权特点”，这个“专权特点”从现阶段来看，最合适的应当便是“客户令人满意度”了，依照客户的令人满意水平来排列网页页面，便是最有效的网页页面排列。怎样考量“客户令人满意度”呢？这便是大家1直在勤奋的。
by liangaili