일치하는 알고리즘에 대한 컴퓨팅 솔루션에 사용 가능한 코드?

매칭 과정을 디자인하는 문제는 (고등학생과 학생, 인턴과 병원, 신장 기증자와 수용자 등) 경제학자들에 의해 광범위하게 연구되어 왔으며 Roth와 Shapley가 노벨 기념비를 경제학으로받는 데 크게 기여했습니다.

문헌에서 제안 된 가장 유명한 알고리즘 중 일부에 대한 주요 종류 일치 문제에 대한 솔루션 을 계산할 수 있는 무료로 사용할 수있는 코드 (이상적으로는 고급 언어로) 에 대해 알고 있는지 궁금합니다 . 나는 하나를 쓸 생각이지만 이미 존재하지는 않을 것입니다.

나는 주로 관심 에 대한 해결책 계산하는 코드의 일부 조각 이연 수락 A의 알고리즘 학교 선택의 문제가 있지만, 다른 어떤 주시면 감사하겠습니다.

의견에 대답하면서, 나는 사후 응답이 있음을 깨달았습니다. R은 많은 계산 연구 통계에서 여러 가지 이유로 "기본 언어"가되었습니다 (여러 가지 이유로, NYT 기사가 여기 있습니다 ). 높은 수준의 무료 및 오픈 소스이며 통계 알고리즘을 게시하기위한 밀접한 관련 저널 이 있습니다. 인용 및 동료 검토는 학계의 핵심이므로, JStat에 게시 된 설명과 함께 RRAN (CRAN)에 게시 된 잘 설명 된 코드가 많이 있습니다. 이것은 많은 블로그와 빠른 데모 코드 게시물로 넘쳐납니다.

다시 말해, R을위한 거대한 사용자 생성 코드베이스가 있습니다. 온라인에서 알고리즘을 찾아야 할 때, 먼저 대규모 R 코드베이스를 살펴 봅니다. R 코드에 대한 빠른 검색은 다음을 밝혀 냈습니다.

코드 가 포함 된 R 블로거 에서 (gist 링크 참조) :

DAA (Deferred Acceptance Algorithm)는 Gale and Shapley (1962)로 돌아갑니다. 예를 들어 대학 입학이나 결혼 시장에서 안정적인 매칭을 찾는 다소 간단한 알고리즘을 소개합니다. ...이 알고리즘의 변형은 미국의 병원 지정에 사용되며, 최근에 졸업 한 의사는 병원보다 우선권을 제출하고 병원은 졸업자보다 우선권을 제출합니다. ... 여기에 R을 사용하여 약간의 시뮬레이션을하겠습니다.

시장 에 맞는 설치 가능한 github 저장소에서 :

R 패키지 matchingMarkets에는 두 가지 추정기가 제공됩니다.

• stabit: 선택 프로세스가 일방적 일치 게임 (예 : 그룹 구성) 일 때 에이전트의 선호도를 추정하고 일치하는 시장에서 샘플 선택을 수정하는 Bayes 추정기를 구현합니다.

• stabit2: 양면 매칭 게임 (예 : 대학 입학 및 안정적인 결혼 문제)을 위해 Bayes 견적 도구를 구현합니다 .

일치하는 데이터를 시뮬레이션하는 데 사용할 수있는 세 가지 알고리즘 :

• hri: 병원 / 주민 문제에 대한 구속 조건 모델. 양면 매칭 시장에서 모든 안정적인 매칭을 찾습니다 . 양쪽에 대한 구현 안정적인 결혼 문제 (일대일 매칭)과 병원 / 주민 문제 대학 입학 문제 (대일 일치), 일명.

• sri: 안정적인 룸메이트 문제에 대한 구속 조건 모델. 룸메이트 문제 (일 방형 매칭 시장) 에서 모든 안정적인 매칭을 찾습니다 .

• ttc: 최고 거래주기 알고리즘. 주택 시장 문제 에서 안정적인 매칭을 찾습니다 .

불완전한 환경 설정 목록 (일부 상담원은 특정 상담원을 수락 할 수 없음) 및 불균형 인스턴스 (양측의 상담원 수가 같지 않음)를 기능 hri하고 sri허용합니다 .

이 중 하나가 도움이되기를 바랍니다. 두 번째는 특히 경험적 추정기를 제공하는 경우 특히 유용합니다.

나는 이것이 약간 오래된 것이라고 알고 있지만 CRAN에는 현재 'matchingR'이라는 새로운 패키지가 있으며 위에서 권장하는 패키지보다 훨씬 빠르다고 생각합니다. 당신은 그것을 설치할 수 있습니다

install.packages('matchingR')

또한 여기에 대한 링크가 있습니다.