Demystify 稳定匹配理论和圈圈图

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你知道这个图的意义吗?

技术分享

 

实验经济学里有个人物Al Roth,2012年获得诺贝尔经济奖,获奖领域是稳定匹配理论及其应用。

稳定匹配啥意思?考虑一个虚拟的雇佣市场问题,N个企业和N个工人的一对一匹配问题,假设每个企业对每个工人都有一个打分,分数越高代表某企业在可能的情况下会优先选择那个工人。同样,每个工人也给每个企业打分。现在如何给这些工人和企业做一个一对一的匹配?这是一个双向选择问题,一个公平的匹配应该是稳定匹配,具有如下特性:稳定匹配中的双方,尽管对方未必是最中意的那个,但他(它)又无法和任何另一企业(工人)看对眼,要么他(它)更喜欢其当前匹配的企业(工人),要么另一方更喜欢它的当前匹配的对象。

Al Roth的主要得奖工作是稳定匹配理论的基础,以及实际应用。

稳定匹配问题有个特点,就是,一个匹配对是否稳定,并不仅仅是这两者间的事,而是依赖于其所处的环境。这是典型的局部影响全局,而全局又反过来影响局部的问题。举个现实生活中的例子,一对夫妻M1和F1,在一个地方生活,本来和睦和睦,突然,邻居搬来另一对M2和F2,然后,M1和F2对上眼了,这些原来和睦的婚姻就出裂痕了。

在Roth之后,稳定匹配理论又有许多发展。其方向之一是求解最佳匹配。尽管稳定匹配相对一个随意的匹配方案较为公平,但仍然不是最佳方案。获得最佳方案的办法之一是,在所有的稳定匹配中选优,步骤是,对一个匹配中的所有工人和企业求和,这个和是他(它)的当前匹配的对方在他(它)的优先序列中的名次的和,这个和称为不满意度和。最佳方案之一就是不满意度和最小的那个匹配方案,最佳方案之二是对所有的工人或企业分别计算和,然后计算这两个和的差,选择该差值最小的那个方案为最优方案。。。。

一个课题是,给出一个算法,能够计算上述最佳方案,并且,计算度不高于O(N3)。前面那个图,就是我在研究出此算法的过程中引入的一个工具图。

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