Доступный код для вычислительных решений для соответствия алгоритмов?

Вопрос разработки процедуры сопоставления (между старшими школами и учащимися, медработниками и больницами, донорами и получателями почек, ...) широко изучался экономистами и внес значительный вклад в то, что Рот и Шепли получили Нобелевскую мемориальную цену в экономике.

Мне было интересно, если бы вы знали о каком-либо свободно доступном коде (в идеале на языке относительно высокого уровня), способном вычислить решения основных задач сопоставления типов для некоторых из самых известных алгоритмов, предложенных в литературе. Я думаю написать один, но я бы предпочел, чтобы он уже не существовал.

Я в основном заинтересован в некотором фрагменте кода для вычисления решения алгоритма отложенного принятия в задаче выбора школы , но все остальное будет оценено.

Отвечая на комментарий, я поняла, что у меня есть ответ после публикации. R стал «языком по умолчанию» для большого количества статистических исследований (по ряду причин; хорошая статья в NYT здесь ). Это высокий уровень, бесплатный и с открытым исходным кодом, и имеет тесно связанный журнал для публикации статистических алгоритмов. Цитаты и рецензирование являются ключевыми для научных кругов, поэтому вы получите много хорошо описанного кода, размещенного в архивах R (CRAN) с описаниями, опубликованными в JStat. Это распространяется на множество блогов и быстрых демонстрационных постов кода.

То есть, существует огромная база кода для создания пользователем R. Когда мне нужно найти алгоритм в Интернете, я часто сначала обращаюсь к огромной базе кода R. Быстрый поиск кода R обнаружил следующее:

От R блоггера , с кодом (см. Ссылку в Gist):

Алгоритм отложенного принятия (DAA) восходит к Гейл и Шепли (1962). Они вводят довольно простой алгоритм, который находит стабильное соответствие, например, при поступлении в колледж или на брачном рынке. ... Варианты этого алгоритма используются в назначениях больниц в США, когда недавно дипломированные врачи отдают предпочтение больницам, а больницы - предпочтениям выпускников. ... Здесь я собираюсь использовать R, чтобы сделать небольшую симуляцию этого

Из устанавливаемого репозитория github для соответствующих рынков :

Пакет R matchingMarketsпоставляется с двумя оценщиками:

• stabit: Реализует оценку Байеса, которая оценивает предпочтения агентов и корректирует выборочный выбор на совпадающих рынках, когда процесс выбора представляет собой одностороннюю игру на совпадение (т.е. формирование группы).

• stabit2: Реализует оценку Байеса для двухсторонней игры на совпадение (т.е. поступление в колледж и проблемы стабильного брака ).

и три алгоритма, которые можно использовать для симуляции сопоставления данных:

• hri: Модель ограничения для проблемы больницы / жителей. Находит все стабильные соответствия на двусторонних рынках соответствия. Реализован как для проблемы стабильного брака (сопоставление один-к-одному), так и для проблемы больницы / жителей, то есть проблемы приема в колледж (сопоставление много-к-одному).

• sri: Модель ограничений для задачи стабильных соседей по комнате. Находит все стабильные соответствия в задаче соседей по комнате (односторонний рынок соответствия).

• ttc: Алгоритм Top-Trading-Cycles. Находит стабильные совпадения в проблеме рынка жилья .

Функции hriи sriпозволяют составлять неполные списки предпочтений (некоторые агенты считают определенных агентов неприемлемыми) и несбалансированные экземпляры (неравное количество агентов с обеих сторон).

Надеюсь, один из них может помочь. Второй, в частности, выглядит чрезвычайно полезным, особенно если он дает эмпирическую оценку.

Я знаю, что это немного устарело, но есть новый пакет, доступный в CRAN, теперь называемый 'matchR', который, я считаю, намного быстрее, чем пакет, рекомендованный выше. Вы можете установить его с

install.packages('matchingR')

Также вот ссылка на источник .