格点划分策略研究

我们的结论是，通过我们的遗传选区划分算法构建的选区划分通常是高度非紧凑的选区，以实现选民的真实分布。我们的研究结果表明，如果重新划分选区受到紧凑性约束的限制，那么人们对选举的影响程度将大大降低，许多激进的选区划分方法（尤其是我们自己的方法）可能会被证明无效。因此，这进一步支持了民主ZF对重新划分方案提出某种形式的紧凑性要求的需要，并补充了ine中提出的类似论点和发现。g、 【Schwartzberg，1966年；Polsby&Popper，1991年；Altman，1998年；Hodge et al.，2010年；Humphreys，2011年；Chou et al.，2014年；Bowen，2014年；Chen&Rodden，2015年】六、总结与结论向选民分配权力是代议制民主的根本力量。政治上的不公正划分选区，如果不加以制止，可能会破坏民主制度。由于划分选区的问题可以像表述良好的数学问题一样表述出来，人们可以开发工具和测试来识别和禁止这种做法。我们提出了许多研究选区划分的工具，并用这些工具来检验选区划分的核心问题。发展了一个人口分布的格模型，我们提出了几种算法来将格区域划分为无规则、等人口、连通（或大部分连通）的区域。我们使用我们的晶格模型来论证Friedman&Holden[2008]的方法是不现实的，因为它通常会导致断开的区域。然而，包装和破解技术仍然是划分选区的核心工具，我们在构建自己的算法方法时也采用了这些思想。

为此，我们开发了三种新的格格划分算法，SRFH填充、饱和填充和遗传格格划分，这些策略的执行示例如图9、11和13所示。我们的选民模型固有的概率人口波动允许我们采用蒙特卡罗方法来研究我们的选区划分算法的有效性。我们发现，将反对派选民塞进少数选区的直率策略“饱和填充”，是确保选区均衡投票的最有效方式。此外，与SRFH填料相比，我们的饱和填料算法导致的最终断裂区域更少，成分减少约25%。遗传性选区划分被认为是我们最完整的算法，因为它输出的是与平衡人口相连的地区，这通常是法律上有效的要求，然而，所有地区保证连通性的代价是显著降低选区划分者的30预印优势。事实上，遗传选区划分算法并不总能确保平衡投票的选举胜利，但它可以使领土倾向于支持简单选民分配的支持者。这些较弱的结果可能是由于遗传算法过早收敛到局部最优解，在未来的工作中，我们将面对这个问题，构建更具攻击性的遗传不规则划分算法。我们的算法还有其他一些值得探索的扩展，例如加入第三方候选人和无投票权选民。此外，我们当前的算法假设完全了解人口分布和选民偏好，但实际上，gerrymanderer对这些分布的信息不精确，这导致选民偏好分布的不确定性。

通过允许每个vi、JT具有一些概率函数，可以实现VoterUnderacity。正如弗里德曼和霍尔顿（Friedman&Holden）[2008]所讨论的那样，在重新划分完成后，也可以实施“选民冲击”，以模拟民众投票的波动（10%）。这两种延期都会直接影响所需的投票阈值w，因为如果重新划分期间的w不够大，支持者可能会输掉选举。此外，有兴趣将这里开始的工作扩展到更系统地研究不同的人口分布和党派偏见的传播，以确定可能更容易出现选区划分的选民分布。我们使用我们的选区划分算法的结果，从经验上证明选区划分为选区划分者的政党提供了明显的优势，并且我们的算法输出的党派关联地区通常无法通过等周商测试。值得注意的是，虽然连通性是法定的，但紧凑性却不是。因此，这项工作进一步支持实施一些法定的契约要求，以重新划分选区，抑制政治上的选区划分。ReferencesAltman，M.（1998）模拟了强制性地区紧凑性对党派成员的影响。政治地理学17.8（1998）：989-1012。Altman，M.和McDonald，M.（2011），《巴德：更好的自动重新划分》，统计软件杂志，第42（2011）4条。Apollonioa，N.et al.（2009）《双色图划分，或：最差的不规则划分》，离散应用数学，第157卷，第17期，第28期（2009），3601。Bacao，F.、Lobo，V.和Painho，M.（2005）将遗传算法应用于区域设计。软计算9.5（2005）：341-348。Benisek v.Lamone，《美国判例汇编》第585卷第17-333页（2018年）。铌，H。

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