Справедливое распределение студентов по блокам дисциплин по выбору

Екатерина Валерьевна Глазунова

doi:10.17308/meps/2078-9017/2024/6/18-32

Екатерина Валерьевна Глазунова Санкт-Петербургский государственный экономический университет

DOI: https://doi.org/10.17308/meps/2078-9017/2024/6/18-32

Ключевые слова: справедливое распределение, алгоритм отложенного принятия, смешанное программирование, дисциплины по выбору

Аннотация

Предмет: процесс распределения студентов университета по дисциплинам по выбору. Цель: разработка алгоритма поиска справедливого распределения студентов по дисциплинам, а также разбиение множества студентов на «подгруппы» для совместного изучения дисциплин. Дизайн исследования: задача рассматривается как задача о поиске распределения на двустороннем рынке, где сторонами рынка являются студенты и дисциплины. В предположении о том, что предпочтения агентов стороны рынка «дисциплины» одинаковы для всех, предлагается модификация алгоритма отложенного принятия для поиска распределения. Разбиение студентов на «подгруппы» осуществляется с использованием модели смешанного программирования. Результаты: разработан трехэтапный алгоритм поиска распределения студентов по дисциплинам, а также разбиения студентов по «подгруппам». Проведены расчеты на полномасштабных данных, алгоритм демонстрирует

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биография автора

Екатерина Валерьевна Глазунова, Санкт-Петербургский государственный экономический университет

асп.

Литература

1. Мину М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы. Москва, Наука, 1990.
2. Benson Harold. Nonlinear Multiobjective Optimization by Kaisa M. Miettinen // SIAM Review, 2000, no. 42, pp. 339-341.
3. Gale D., Shapley L.S. College Admissions and the Stability of Marriage // The American Mathematical Monthly, 1962, no. 69, pp. 9-15.
4. Heineke M.H., Ballering A.V., Jamin A., Ben Mkaddem S., Monteiro R.C., Van Egmond M. New insights in the pathogenesis of immunoglobulin A vasculitis (HenochSchönlein purpura) // Autoimmun Rev, 2017, no. 16(12), pp. 156-183.
5. Irving R.W. Stable Marriage and Indifference // Discret. Appl. Math., 1994, no. 48, pp. 261-272. 6. Korf R. Multi-Way Number Partitioning // IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2009, pp. 538-543.
7. Manlove D. Algorithmics of Matching Under Preferences // Bull. EATCS, 2013.
8. Manlove D. Two Algorithms for the Student-Project Allocation Problem // Journal of Discrete Algorithms, 2007.
9. Roth A.E. Deferred Acceptance Algorithms: History, Theory, Practice, and Open Questions // International Journal of Game Theory, 2008, no. 36, pp. 537-569.
10. Shimada N., Yamazaki N., Takano Y. Multi-objective Optimization Models for Many-to-one Matching Problems // Journal of Information Processing, 2020, no. 28. pp. 406-412.
11.Tadenuma K. Partnership, Solidarity, and Minimal Envy in Matching Problems // Social Ethics and Normative Economics. Studies in Choice and Welfare. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011.
12. Yokoi Y. Envy-Free Matchings with Lower Quotas // Algorithmica, 2020, no. 82, pp. 188-211.