Předmět je základní jednotka výuky, jejímž prostřednictvím si student osvojí ucelenou část souboru znalostí a dovedností, potřebnou pro zvládnutí studijního oboru/specializace. Za věcný obsah předmětu zodpovídá garant předmětu. Časovou náročnost předmětu zhruba vyjadřuje atribut předmětu rozsah kontaktní výuky. Například rozsah = 2+2  značí, že předmět bude mít týdně dvě hodiny přednášek a dvě hodiny cvičení týdně. Na závěr semestru musí vyučující provést vyhodnocení, nakolik si ten který student osvojil poznatky a dovednosti, kterých měl během výuky nabýt. Jakým způsobem toto hodnocení vyučující provedou určuje atribut způsob zakončení. U předmětu lze definovat, že předmět je zakončen pouze zápočtem(Z), klasifikovaným zápočtem(KZ), pouze zkouškou(ZK), nebo zápočtem a zkouškou(Z,ZK). Náročnost úspěšného absolvování předmětu je vyjádřena ECTS kreditními body. Výuka předmětu probíhá během semestru. Opakovaně se předmět vyučuje vždy v zimním(Z), nebo v letním(L) semestru každého akademického roku. Výjimečně může předmět být nabízen studentům v obou semestrech(Z,L). Za organizační zajištění výuky zodpovídá přiřazená katedra, která zejména vytvoří časový rozvrh předmětu a zajistí pro předmět vyučující. Někteří přednáší a zkouší, jiní vedou cvičení a udělují zápočty.
Obsahová náplň a další organizační informace, týkající se předmětu je popsána pomocí různých popisných textů(anotace, týdenní osnova, literatura, apod.)
$DODATEK_POPIS

Anotace:
Volby a rozhodování se mezi nějakými alternativami jsou nedílnou součástí našich životů. Každý zná systémy, kdy dáváme jeden bod té alternativě, která je podle nás nejlepší, ale existuje mnoho jiných zajímavých možností jak volit vítěznou alternativu. Takové možnosti volby s sebou nesou dobré, ale i horší vlastnosti???v předmětu si řekneme jaké máme sledovat a ukážeme si, že některé kombinace vlastností nelze splnit (tedy neexistuje žádné pravidlo volby vítěze, které by splňovalo nějakou, velice dobrou, sadu vlastností). Jak to, že často je možné pozměnit preference jednoho agenta (popřípadě množiny agentů) takovým způsobem, že vyhraje lepší (pro daného agenta / skupinu agentů) alternativa než před touto změnou? Zaměříme se také na výpočetní (chcete-li algoritmickou) stránku všech zmiňovaných aspektů voleb. Jaká omezení jsou častá v "reálných volbách" a proč to dělá nějaké problémy triviální a jiné nikoliv? Jaká jsou zajímavá volební pravidla pro volby komisí (popřípadě jejich dobré či špatné vlastnosti)?

Osnovy přednášek:

1.		Motivace, přehled volebních pravidel s jedním vítězem
2.		Volební pravidla a jejich charakteristiky
3.		Věty o nemožnosti I 4.Strategické chování a manipulace
5.		Věty o nemožnosti II
6.		Restrikce domény voleb
7.		Výpočetní složitost jako bariéra pro strategické chování
8.		Co když nelze získat kompletní informace od voličů
9.		Volby komisí I 10.Volby komisí II
11.		Referenda a participatory budgeting
12.		Judgment Aggregation
13.		Rezerva(Liquid Democracy)

Osnovy cvičení:

1.		Motivace, přehled volebních pravidel s jedním vítězem. Volební pravidla a jejich charakteristiky
2.		Věty o nemožnosti I.Strategické chování a manipulace
3.		Věty o nemožnosti II.Restrikce domény voleb
4.		Výpočetní složitost jako bariéra pro strategické chování.Co když nelze získat kompletní informace od voličů
5.		Volby komisí
6.		Referenda a participatory budgeting.Judgment Aggregation
7.		Rezerva(Liquid Democracy)

Literatura:
Handbook of Computational Social Choice. Felix Brandt, Vincent Conitzer, Ulle Endriss, Jérôme Lang, Ariel D. Procaccia (eds.). Dostupné online z http://www.cambridge.org/download_file/951600

E.		Elkind, P. Faliszewski, P. Skowron, and A. Slinko. Properties of Multiwinner Voting Rules. Social Choice and Welfare, 48(3): 599-632, 2017.
V.		Conitzer, T. Sandholm, and J. Lang. When are Elections with Few Candidates Hard to Manipulate? Journal of the ACM, 54(3), Article 14, 2007
A.		D. Taylor. The Manipulability of Voting Systems. The American Mathematical Monthly, 109(4):321-337, 2002.
E.		Edith, M. Lackner, and D. Peters. Preference Restrictions in Computational Social Choice: A Survey. 2022.

Požadavky:
Předpokládáme, že student ovládá základní znalosti algoritmizace (které si mohl osvojit například v předmětu BI-AG1: Algoritmy a grafy I) a teorie složitosti (BI-AAG: Automaty a gramatiky). Výhodou je, pokud student absolvoval kurz NI-CPX, ale není podmínkou.

Výukové materiály na https://courses.fit.cvut.cz/NI-VOL/

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr NI-PB.2020 Počítačová bezpečnost V Není NI-ZI.2020 Znalostní inženýrství V Není NI-SPOL.2020 Nespecifikovaný/á obor/specializace studia - Unspecified Branch/Specialisation of Study V Není NI-TI.2020 Teoretická informatika V Není NI-TI.2023 Teoretická informatika V Není NI-NPVS.2020 Návrh a programování vestavných systémů V Není NI-PSS.2020 Počítačové systémy a sítě V Není NI-MI.2020 Manažerská informatika V Není NI-SI.2020 Softwarové inženýrství V Není NI-SP.2020 Systémové programování V Není NI-WI.2020 Webové inženýrství V Není NI-SP.2023 Systémové programování V Není