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Gale-Shapley算法示例: 这是一个Gale-Shapley算法的例子

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简介：
本示例演示了经典的Gale-Shapley算法，通过具体场景展示了稳定匹配的过程和原理，适用于理解二元稳定配对问题。 Gale-Shapley算法的一个小示例展示了如何在N个男性与N个女性之间找到最佳匹配组合，每个人都有一个长度为N的偏好列表。该算法有助于实现双方的最佳配对，并且可以扩展到包含更多条件和变量的情况，变得更加复杂。 我使用这个算法进行了一项旨在改进物流部门的新想法或替代方案的研究项目，希望不久后能与大家分享我的成果。此示例是在NetBeans环境下创建的，因此如果你下载了该项目文件，在NetBeans中打开它将非常方便。

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  • Gale-Shapley算法示例: 这是一个Gale-Shapley算法的例子
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    本示例演示了经典的Gale-Shapley算法，通过具体场景展示了稳定匹配的过程和原理，适用于理解二元稳定配对问题。 Gale-Shapley算法的一个小示例展示了如何在N个男性与N个女性之间找到最佳匹配组合，每个人都有一个长度为N的偏好列表。该算法有助于实现双方的最佳配对，并且可以扩展到包含更多条件和变量的情况，变得更加复杂。 我使用这个算法进行了一项旨在改进物流部门的新想法或替代方案的研究项目，希望不久后能与大家分享我的成果。此示例是在NetBeans环境下创建的，因此如果你下载了该项目文件，在NetBeans中打开它将非常方便。
     
  • 关于Shapley值的Matlab代码-Gale-Shapley-Matlab：快速实现Gale-Shapley延迟接受算法
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    这段代码提供了使用MATLAB语言高效实现Gale-Shapley延迟接受算法的方法，适用于研究和教育目的。它基于合作博弈论中的Shapley值理论，便于理解和修改。 当应用于大型市场时，Gale-Shapley大学最优算法会受到内存瓶颈的限制。本实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且学生对于大学也有相似偏好的情况下的内存需求。一个典型的使用案例涉及一个拥有5,000个课程和1,000,000名学生的市场环境。 延迟接受算法至少需要两个输入：一个是关于每个大学对学生排序的矩阵，另一个是所有学生对各所大学排名的效用矩阵。这些数据结构通常会占用大约37GB内存空间。这使得大多数消费级笔记本电脑和台式机无法处理，并且在高端工作站上也会因为增加的内存访问开销而降低算法运行效率。 然而，在许多录取系统中，例如2002-2003年土耳其大学课程根据四个分数来筛选学生的情况，学校只需要按照几种特定的标准对学生进行排序。这意味着所有大学实际上都属于四种偏好类型之一，并且同一类型的大学会以相同的方式对所有的申请者排名。因此，我们可以使用一个1,000,000x4的矩阵替代原有的数据结构，从而显著减少内存需求和提高算法效率。
     
  • 基于多对一Gale-Shapley算法的D2D资源分配方法
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    本文提出了一种基于多对一对偶稳定匹配问题的Gale-Shapley算法来优化设备到设备(D2D)通信中的资源分配，有效提升了网络效率和用户体验。 本段落研究了D2D通信在异构蜂窝网络上行信道中的干扰问题及频谱资源优化，并提出了一种基于多对一Gale-Shapley算法的资源分配方案，允许多个D2D用户共享一个蜂窝用户的信道资源。通过设定信号与干扰加噪声比（SINR）门限来保障通信服务质量（QoS）。根据不同的信道分配情况，构建了D2D用户和信道之间的偏好列表，以最大化系统总容量。 仿真结果表明，该方案具有较快的收敛速度及较低的复杂度，在保证用户的通信质量的同时接近于最优解。此研究为实现D2D与蜂窝用户的频谱资源共享、提高频谱利用率提供了一种有效途径。
     
  • (Gale-Shapley) 算法——稳定匹配的 MATLAB 代码实现
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的Gale-Shapley算法程序，用于解决二分图中的稳定匹配问题，并通过实例演示了算法的应用和验证。 可以直接运行且无错误的图论算法代码已打包为.m文件，并加入MATLAB当前工作目录。只需打开并点击Run即可执行程序。
     
  • Gale-Shapley稳定婚姻算法：基于Matlab的稳定匹配算法实现
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    本文章介绍并实现了经典的Gale-Shapley算法在Matlab环境下的应用，旨在解决稳定婚姻问题，通过代码展示如何找到一个稳定的匹配方案。 给定N个男人和N个女人以及他们对异性的偏好列表，在这种情况下可以找到一个稳定匹配，即没有任何一对男女更倾向于彼此而非当前伴侣的配对方式。Gale-Shapley算法用于确定这样的稳定匹配，并且根据该算法提供的方法可以获得男性最优或女性最优的稳定匹配方案。通过给定函数可得到男性最佳稳定的配对结果；而要获得女性最佳的结果，则可以通过交换输入中的偏好列表来实现。这里提供了一个具体示例说明这一过程。
     
  • 直接实现Gale-Shapley 稳定婚姻算法的Matlab程序 - 稳定匹配
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    本简介介绍了一个直接实现Gale-Shapley算法的MATLAB程序，该算法用于求解“稳定婚姻”问题，确保生成的匹配对是稳定的。 匹配是从一个集合的元素到另一个集合的元素之间的映射关系。当这种映射是稳定的时候，意味着第一个集合中的某个特定元素A更偏好于第二个集合中的某特定元素B而非它已经配对的那个对象，并且同样地，该第二组中的B也更偏好于第一组中的A而不是其已有的匹配对象。在这种情况下，如果最初的配对方案基于男性偏好的排序来进行调整，则只需稍作变动即可适应女性的偏好顺序。
     
  • SHAPLEY值方法简介
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    SHAPLEY值方法是合作博弈论中用于公平分配联盟收益的一种数学工具，广泛应用于经济学、计算机科学等领域，确保每个参与者获得与其贡献相匹配的价值。 SHAPLEY值方法是一种用于计算合作博弈论中各个参与者对总收益贡献的方法。这种方法基于公平原则来分配每个参与者的收益份额，尤其适用于那些需要衡量个体在团队项目中的重要性和贡献度的场景。通过使用概率统计技术评估不同组合的可能性和结果，SHAPLEY值为理解复杂系统内的交互作用提供了有力工具。 该方法被广泛应用到机器学习模型解释中，特别是在处理特征的重要性时非常有效。它能够提供一个全面的方法来量化每个输入变量对预测输出的影响，而不仅仅是简单的相关性分析或线性关系评估。因此，在需要深入理解和展示模型内部逻辑的应用场景下，SHAPLEY值成为了不可或缺的一部分。 总之，尽管计算过程可能较为复杂，但其在理论上的严谨性和应用中的实用性使SHAPLEY值成为研究者和实践工作者探索合作行为及分配公平性的首选工具之一。
     
  • Shapley值：此程序计算合作游戏中每个参与者的shapley值-MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一个工具，用于计算合作博弈中各参与者按照Shapley值理论所贡献的价值份额。它帮助研究者分析多玩家游戏中的公平分配问题。 他开发的软件能够计算可转移效用游戏中的沙普利值，并适用于这类游戏的研究。为了使用该软件，请解压缩文件夹 TU-RAJ 并将其添加到路径中。 如果需要生成联盟矩阵，可以通过命令 coalition(n) 来获取所有可能的联盟组合矩阵 A；对于 n 个玩家而言，一共有 2^n - 1 种不同的联盟约束。例如： 示例：n=5； A = 联盟(5) 输出结果为： ``` 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 ... ```
     
  • 关于Shapley值法的研究.pdf
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    本文探讨了Shapley值法的基本原理及其在不同领域的应用研究进展，并分析了该方法的优势与局限性。 Shapley值法是由Shapley L.S.在1953年提出的一种方法，用于解决多个参与者在合作过程中因利益分配而产生的矛盾问题，属于合作博弈领域。应用 Shapley 值的一个主要优势是按照成员对联盟的边际贡献率来分配利益，即每个成员所得的利益等于该成员为他所参与的所有联盟创造的平均边际利益。本段落将从Shapley值法的概念定义和实例计算两个方面进行阐述。
     
  • SHAPLEY值方法的缺点及简介
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    SHAPLEY值是一种在合作博弈论中用于公平分配收益的方法。它能确保每个参与者获得的份额既合理又公正，但计算复杂度高且难以反映即时贡献差异。 SHAPLEY值算法的缺点包括：分配方案受到收益状况的影响，并未考虑投入因素、风险因素、努力因素及客户因素等方面的差异；忽略了参与者之间的相互作用；使用SHAPLEY值计算需要知道所有可能的合作方式下的获利情况，而在实际情况中很难获得这些信息。