一种基于偏好序信息的双边匹配方法

针对双方主体给出匹配偏好序信息的双边匹配问题,提出了一种决策分析方法。首先通过构建双边匹配满意度函数,将匹配偏好序信息转化为匹配满意度,然后通过集结双方主体相互间的匹配满意度得到综合匹配满意度,进一步地,将综合匹配满意度视为双边主体之间匹配的权,进而将基于偏好序信息的双边匹配问题转化为完全二分图中的权匹配问题。为了解决双边匹配问题,构建了最大权匹配问题的优化模型,并通过模型的求解确定最优双边匹配结果。在本文最后,通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性。     

中国高考招生匹配市场中的算法设计及公平激励机制

用匹配博弈的方法,研究中国高考招生市场的算法设计及公平激励机制.基于高考招生程序,构建高考招生匹配算法,证明该算法的可行性.证明一个稳定匹配,可以由一个纳什均衡策略经高考招生算法生成,但反之不一定成立.证明一个稳定匹配一定是公平的,反之不一定成立.构建拒绝-接受算法,证明该算法是一个稳定的、策略防御的匹配机制,因而是一个公平的激励机制.     

基于粒子群算法的匹配小波的构建

本文研究了在波形匹配原则下的匹配小波的构建问题.利用结合结构化小波滤波器组理论和粒子群算法,获得了构造最优匹配小波的粒子群算法,推广了匹配小波的构建方法.     

考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配决策

本文从匹配意愿的视角研究了基于直觉模糊集信息的双边匹配问题。首先给出了直觉模糊集和双边匹配的概念;接着描述了考虑匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题。为求解该问题,先将直觉模糊集矩阵转化为得分矩阵。以每个主体得分最大为目标,在一对一双边匹配约束条件下,建立了双边匹配模型。依据得分矩阵,计算匹配意愿矩阵;依据匹配意愿矩阵,将双边匹配模型转化为单目标优化模型;通过求解该模型获得“最佳”双边匹配。最后,通过一个人岗匹配实例说明了所提双边匹配决策的可行性和有效性。     

属性权重信息不完全的双边匹配多目标决策模型的研究

以C2C电子商务为实际背景，研究了在商品属性权重信息不完全的情况下买卖双方的双边匹配问题。首先给出了C2C电子商务中商品属性权重信息不完全的双边匹配问题的数学描述；然后在此基础上，以最大化匹配度和交易额为目标，建立了双边匹配多目标决策模型，并依据该模型是一类多目标混合0.1整数二次规划模型的特点，设计了模型的求解方法；最后通过一个仿真实例的计算，说明了模型及求解方法的有效性和可行性。     

基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题,提出了一种新的匹配方法.首先,给出了基于对偶犹豫模糊偏好信息的双边稳定匹配问题的描述;然后,依据双边主体给出的偏好信息构造对偶犹豫模糊偏好矩阵,使用投影技术将对偶犹豫模糊偏好矩阵转化为满意度矩阵;接着,以双方主体满意度最大化为目标,考虑稳定匹配的约束条件,构建了匹配模型;进而,运用组合满意度分析方法,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过模型求解得到最优的匹配方案;最后,实例分析说明了所提方法的实用性和有效性.     

直径为5的图的2-导出匹配划分和2-导出匹配覆盖问题的NP-完全性

给定一个简单图G和正整数κ,具有完美匹配的图G的κ-导出匹配划分是对顶点集V(C)的一个κ-划分(V1,V2,...,Vκ),其中对每一个i(1≤i≤κ),由Vi导出的G的子图G[Vi]是1-正则的.κ-导出匹配划分问题是指对给定的图G,判定G是否存在一个κ-导出匹配划分.令M1,M2…,Mκ为图G的κ个导出匹配,如果V(M1)UV(M2)∪...∪V(Mκ)=V(G),则我们称{M1,M2,...,Mκ}是G的κ-导出匹配覆盖.κ-导出匹配覆盖问题是指对给定的图G,判定G是否存在κ-导出匹配覆盖.本文给出了Yang,Yuan和Dong所提出问题的解,证明了直径为5的图的导出匹配2一划分问题和导出匹配2-覆盖问题都是NP-完全的.     

人寿保险中的投资组合问题

本文考虑与寿险债务匹配的投资组合的一般结构,这种结构中包含了均值-方差有效组合.本文还给出了这种结构中的资产组合的选择和匹配方法以及最优投资组合,并且可以用来确定债务的均值.     

政府购买公共服务的三边匹配决策模型

针对政府购买公共服务中供应商及评估方的选择决策问题,从政府服务购买、服务供应、监管评估三方的匹配视域,利用三边匹配决策与多属性决策方法,构建基于各方评价的三边匹配模型.首先,对政府购买公共服务的三边匹配问题进行了描述,并给出了三边匹配的相关概念.然后,在三边主体多属性评价信息的基础上,定义匹配效用函数,给出了标准加权效用矩阵的计算方法.进一步地,在考虑三方加权匹配效用最优的基础上,建立了累加最优效用三边匹配模型.最后,对模型进行了算例应用及分析,研究表明模型对政府选择服务供应商及监管评估机构有实践的指导意义.     

偶匹配可扩性的极图问题(英文)

设G是含有完美匹配的简单图.称图G是偶匹配可扩的(BM-可扩的),如果G的每一个导出子图是偶图的匹配M都可以扩充为一个完美匹配.极图问题是图论的核心问题之一.本文将刻画极大偶匹配不可扩图,偶图图类和完全多部图图类中的极大偶匹配可扩图.     

基于证据推理与最优指派策略的多属性单边匹配决策

针对匹配中某一方偏好失效的问题,提出一种基于证据推理和最优指派策略的单边匹配方法。一方主体采用多种数据类型描述由对方指定的多个属性信息;另一方给出关于各属性的权重信息;然后,使用证据推理组合规则递推合成多属性及权重信息,以此计算双方的匹配度。在此基础上,运用最优指派策略,建立匹配模型并求解得到匹配结果.实例表明该方法的可行性和有效性。     

基于区间直觉模糊集的多阶段动态双边匹配决策方法

在双边匹配问题中,偏好强度很难用具体的数值来描述,加之双边匹配具有阶段性特征,因此论文从以上两个方面提出一种新的处理多阶段双边匹配的方法。首先,依据每阶段的匹配最优信息动态分配权重;其次,提出不确定动态区间直觉模糊加权几何(UDIIFWG)算子,并用该集结算子将多个阶段的偏好信息进行集结,并基于得分函数矩阵和匹配矩阵构建以双边主体满意度最大为目标的匹配决策模型,通过求解该模型得到最优的匹配决策方案。最后,通过算例对所提方法加以验证。     

基于语言偏好信息的稳定双边匹配决策方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种双边匹配决策方法。首先,将双边主体给出的语言偏好信息转化为三角模糊数;然后,基于去模糊化处理方法将三角模糊数转化为匹配满意度,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,以最大化每方主体的匹配满意度为目标,建立双边匹配多目标优化模型,求解模型,获得双边匹配结果;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性。     

考虑患者个性化需求的医疗服务匹配决策方法

伴随着我国医疗服务事业的蓬勃发展,提升互联网医疗健康平台中医生和患者双方匹配的效率已经成为医疗服务领域中重要的问题之一。为此,本文针对考虑患者个性化需求的医疗服务匹配决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,给出稳定和满意匹配方案的相关定义;在此基础上,根据患者个性化的需求类型,计算患者对医生的满意度;然后,根据医生提出的期望和患者的实际评价信息,计算医生对患者的满意度。进一步地,构建兼具满意且稳定的目标导向的匹配决策模型,通过运用求解模型的变步长算法,获得相应的最优匹配方案;最后,通过实例分析表明了所提出方法的可行性。     

基于PGH矩改进SURF算法的工业散料识别研究

针对工业散料识别过程中图像特征匹配率低的问题,提出一种基于PGH矩的改进SURF图像匹配算法.首先,研究Gaussian-Hermite矩,将其扩展到复数空间中,推导出Polar-Gaussian-Hermite矩;其次,利用升降算符法计算图像PolarGaussian-Hermite矩,获得新的特征向量;最后,将原始图像提取的特征点和模板图像进行准确匹配得到最优匹配结果.实验结果表明算法能够解决缩放、旋转和曝光情况下工件匹配问题,误匹配率8%左右,满足工业散料识别系统的准确性和实时性要求.     

封锁嫌疑犯的数学建模方法

本文是对《数学建模及其应用》第一期“问题征解”的题目的一个解答。利用一对一的匹配模型建立了交巡警平台围堵嫌疑犯的基本模型,而对于何时完成有效的围堵,可以通过逐次逼近的方法解决。利用所设计的模型和给出的算法,得到了该问题的最优解。最后给出在具体假设下的一个优化围堵方案。     

基于双重参照点的电子中介买卖双边匹配决策方法研究

本文从电子中介角度解决了买卖双方的匹配问题。首先,本文基于累积前景理论建立了双重参照点影响下的买卖双方交易达成条件的模型,并得到不同交易发生时电子中介的最优撮合价格和买卖双方的综合满意度。接着,本文针对中介企业发展的不同阶段和业务的淡旺季,构建了可供中介选择的利润导向型、客户导向型和折中型的买卖双边匹配模型。其中,在利润导向型模型中设定了关于客户满意度的阈值;在客户导向型模型中设定了关于利润的阈值;在折中型模型中同时考虑了利润和客户满意度,并设定了关于两者的阈值。最后,通过实例验证了提出方法和模型的有效性。     

导出匹配,极大导出匹配可扩图和导出匹配数

目前我们已知的极大导出匹配可扩图只有Kn,n和K2n.为了研究它们是否是仅有的极大导出匹配可扩图,我们考虑了匹配数,导出匹配数,极大导出匹配可扩图以及一个相关的猜想,并得出了若干相关的结果.     

对称群上Cayley图的条件匹配排除数

一个图的条件匹配排除数是最少的边的数量,使得从图中删除这些边后形成的图既没有孤立点,也没有完美匹配和几乎完美匹配.条件匹配排除数是衡量网络在边故障情况下的鲁棒性的参数之一.本文给出了对称群上Cayley图的条件匹配排除数.     

乘客到达时间不确定的机场动态拼车策略与算法研究

网约车拼车服务作为共享经济领域重要应用,已成为国内外研究热点。针对机场在线拼车平台运营中乘客等待时间过长和车辆行驶成本较高的突出问题,本文提出前瞻式动态拼车匹配策略。该策略将未来随机到达乘客信息纳入当前已到达乘客的拼车匹配决策中,建立了乘客匹配与车辆路径联合优化两阶段随机规划模型。为了在动态环境中实时产生高质量的匹配与路径规划方案,首先基于贝叶斯估计压缩乘客随机到达情景空间,建立了问题的确定性近似最优模型。为了快速求解模型,提出基于订单目的地和乘客期望到达时间相似度的匹配规则,并以此开发改进的差分进化算法。最后,基于某拼车平台真实订单数据,通过对比测试验证了前瞻式匹配策略和改进差分进化算法的有效性与计算效率。