I løbet af sine ph.d.-studier har Karl Fehrs undersøgt udformningen af stemmeregler ved hjælp af begreber fra studiet af algoritmer, læringsteori og probabilistiske modeller. Ud over den klassiske kontekst i form af politiske valg betragtes stemmeregler i dag som enkle optimeringsprocedurer med mange praktiske anvendelsesmuligheder, såsom allokering af offentlige midler, vurderingsopgaver og udvælgelse af repræsentative borgerforsamlinger. Karl Fehrs' forskningsresultater bidrager til at forstå, hvordan stemmereglernes virkeevne kan styrkes ved hjælp af en begrænset mængde yderligere information om vælgerpræferencer eller idealudfald.

Ph.d.-studiet er gennemført ved Institut for Datalogi, Faculty of Natural Sciences, Aarhus Universitet.

Dette resumé er udarbejdet af den ph.d.-studerende.

Tid: Fredag den 11. april 2025 kl. 10:00
Sted: Bygning Nygaard 5335, lokale 395, Institut for Datalogi, Aarhus Universitet, Helsingforsgade 12, 8200 Aarhus N
Ph.d.-afhandlingens titel: Optimization and Learning in Voting
Kontaktinfo: Karl Fehrs, e-mail: karl.fehrs@gmail.com, tlf.: +45 55 20 52 16
Bedømmelsesudvalg:
Professor Ulle Endriss, Institute for Logic, Language and Computation, University of Amsterdam, Nederlandene
Associate Professor Piotr Skowron, Faculty of Mathematics, Informatics and Mechanics, University of Warsaw, Polen
Lektor Payman Afshani (forperson), Institut for Datalogi, Aarhus Universitet
Hovedvejleder: Professor Ioannis Caragiannis, Institut for Datalogi, Aarhus Universitet
Sprog: Ph.d.-afhandlingen forsvares på engelsk.

Forsvaret er offentligt.
Afhandlingen ligger til gennemsyn hos Graduate School of Natural Sciences/GSNS, Ny Munkegade 120, bygning 1521, 8000 Aarhus C.