15、单边匹配市场与定位路由问题的算法分析

单边匹配市场与定位路由问题的算法分析

在单边匹配市场和定位路由问题的研究领域,有许多重要的算法和理论成果。下面将详细介绍单边匹配市场中 RSD 和 PS 机制的社会福利分析,以及 k - 定位路由问题的算法求解。

单边匹配市场中的社会福利分析

单边匹配市场主要研究 RSD(Random Serial Dictatorship)和 PS(Probabilistic Serial)机制的社会福利,从序数福利因子和线性福利因子两个方面进行衡量。

RSD 与在线二分匹配

在线二分匹配问题中,一个分区的顶点(可看作代理)是固定的,另一个分区的顶点(可看作物品)按对抗顺序到达。Karp、Vazirani 和 Vazirani 提出的 KVV 算法,通过固定代理的随机顺序,当物品到达时将其分配给该顺序中第一个未匹配的代理,证明了所获得匹配的期望大小至少是最优匹配的 (1 - 1/e) 倍。

RSD 与在线二分匹配有一定关联,但 RSD 存在一个问题,即代理到达时分配的物品可能比基准匹配中的物品差,这可能影响后续代理的分配。不过,相似的技术可用于证明两者的结果,并且 RSD 的分析可用于证明在线二分匹配的结果。

PS 机制的序数福利因子

对于 PS 机制的序数福利因子,有如下观察:在时间小于 j/n 时,对于任意 1 ≤ j ≤ n,最多有 (j - 1) 个物品被完全分配。设 M 为未知的基准匹配,对于代理 a,设 ta 为物品 M (a) 被完全分配的时间。代理 a 获得物品 M*(a) 或更好物品的概率恰好为 ta,PS 机制的序数福利因子为所有代理的 ta 之和。由此可得,PS 机制的序数福利因

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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