<div dir="auto">Let satlp(X) be the probability that the top ranked candidate on a randomly drawn ballot gets sent to X by the steepest ascent tweak.<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">In other words satlp(X) is the steepest ascent tweak lottery probability of choosing candidate X.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">This lottery probability function on the set of candidates is the basis of the following steepest ascent election method (SAEM):</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Elect argmin(SA(Y)), where SA(Y) is ...</div><div dir="auto">Sum{satlp(X)|X defeats Y pairwise}</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">This steepest ascent based method is an improvement on the friendly voting method that uses the random ballot favorite lottery probabilities instead of the steepest ascent tweak lottery probabilities ... an improvement because it avoids the problem that arises when most of the first place candidates are weak fantasy candidates that defeat few or none of the Smith candidates.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The first place lottery is an example of a proportional lottery, which has it support scattered all over the candidate space including on the outer fringes. But the viable candidates are the ones nearer the center, so the proportional lotteries encourage compromising strategy ... voters cannot safely vote their favorites ahead of their viable compromises.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">That's where the steepest ascent tweak comes in. It moves the support of proportional lotteries inward... giving this method a built in DSV (Designated Strategy Voting) feature that takes the burden of compromise strategy off of the voters.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The method is also resistant to burial strategy, because of its close relationship with Friendly Voting ... specifically designed to be burial resistant.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Note also that SAEM is a one pass, precinct summable method.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">It can be thought of as the natural result of decloning Minimax, by replacing Max with Sum, and then replacing the defeat margins with corresponding lottery probabilities.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Continuing our example from last time will clear up these cryptic comments ...</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">To Be Continued ...</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Nov 4, 2022, 10:05 PM Forest Simmons <<a href="mailto:forest.simmons21@gmail.com">forest.simmons21@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="auto">A few months ago I suggested an "afterburner" finisher that could enhance any election method (when retrofitted with the afterburner) by making the tweaked method Landau efficient.<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">A few days ago I repeated the suggestion in response to a pitiful tweak (warmed over Baldwin) publicly proposed by Foley and Maskin in an op ed response to the Alaska RCV/IRV debacle, a repeat of the Burlington Vermont IRV fiasco that will become an endemic plague if the tide of RCV/IRV adoptions is not stemmed.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">In explaining the amazing universal applicability and robust effectiveness of the simple afterburner tweak,  I compared it to the method of steepest ascent ... a well known general purpose method for optimization of multivariate functions.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">For that reason I would like to change the name of the procedure from "afterburnner" to "steepest ascent tweak".</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">I want to elaborate my brief geometric explanation of the steepest ascent technique in the voting context. The best visualization is a "Yee/Bolson" [Bolson for Brian Olson who first reported his and Yee's discovery to the EM listserv] diagram that shows candidate positions relative to a smooth multivariate Gaussian distribution of the voter positions. The Cartesian graph of a Gaussian distribution density function in three dimensions (x,y,z) is a smooth hill with the top of the hill hovering above the mean, median, and mode point MMM of the distribution in the x/y plane. </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">If the third dimension z is suppressed, the circles centered on the pointMMM in the (x, y, 0) plane, will form a contour map of the distribution.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">At every point p=(x,y,0) in the x/y plane, the gradient grad(x y) is an arrow perpendicular to the contour curve passing through p, pointed towards the center MMM point. That is the direction of max increase of the density function (the Gaussian in our example). If that arrow is lifted and rotated vertically until it is tangent to the surface of the 3D graph, then it will point in the (local) direction of steepest ascent up the hill (surface).</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">In the Yee/Bolson diagram, a candidate at point C will cover a candidate at point W iff C is closer to the MMM point than W is.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">And of all the possible candidate points on a disc D centered on MMM while excluding W, the candidate point C closest to W is the one to which W has the least pairwise opposition.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">To see this, let PBWC be the perpendicular bisecteor of the  segment WC. The total density of the points on the W side of the bisector is the pairwise opposition preferring W to C.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Holding W fixed while varying C inside the disc D, we see that when C is closest to W, directly between W and MMM, the total density of points (votes) supporting W over C will be minimized.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The directed segment from W to C is parallel to the gradient at p, which is the direction pointing to MMM.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Of course, the distribution of voters will not, in general be a nice symmetrical Gaussian, and there may not be any candidate C directly between W and MMM. In fact, Mean. Median, and Mode may be three different points.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">But the geometric understandings of covering, and of minimum pairwise opposition are still valid, and help explain why the afterburner tweak works so effectively, and helps us appreciate the new moniker "steepest ascent tweak."</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The step from W to C is one step of the tweak. If the endpoint C of the step is covered, the step is repeated ... starting over with the variable W updated as the output of the previous step.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">This stepwise process is continued until  an uncovered (i.e. Landau) candidate is reached. </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">How do we know this will happen?</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Because this process cannot cycle. Why? Because the covering relation is transitive, unlike the (mere) defeat relation.  If C2 covers C1=W2, and C1 covers W , then C2 also covers W. Each successive C covers all of the previous ones, so the process cannot proceed indefinitely unless there are infinitely many candidates.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">That's the foundation for the application of this steepest ascent tweak ... one of which (the afterburner enhancement) we have already advertised.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">We will explore other equally interesting applications in subsequent messages of this thread.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">To be continued ....</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">-Forest </div></div>
</blockquote></div>