La question de la conception de la procédure d'appariement (entre les lycées et les étudiants, les stagiaires en médecine et les hôpitaux, les donneurs et les récepteurs rénaux, ...) a été largement étudiée par les économistes et a largement contribué à ce que Roth et Shapley reçoivent le prix Nobel en économie.
Je me demandais si vous connaissiez un code disponible gratuitement (idéalement dans un langage de relativement haut niveau) capable de calculer des solutions aux principaux problèmes d'appariement pour certains des algorithmes les plus célèbres proposés dans la littérature. Je pense à en écrire un, mais je préfère ne pas qu'il existe déjà.
Je suis principalement intéressé par un morceau de code pour calculer la solution de l' algorithme d' acceptation différée dans un problème de choix d'école , mais tout autre élément serait apprécié.
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Réponses:
En répondant à un commentaire, je me suis rendu compte que j'avais une réponse qui valait la peine. R est devenu le "langage par défaut" pour de nombreuses statistiques de recherche informatique (pour un certain nombre de raisons; bel article du NYT ici ). Il est de haut niveau, gratuit et open-source, et possède une revue étroitement liée à la publication d'algorithmes statistiques. Les citations et l'examen par les pairs sont essentiels pour le monde universitaire, vous obtenez donc beaucoup de code bien décrit publié dans les archives R (CRAN) avec des descriptions publiées dans JStat. Cela déborde sur de nombreux blogs et des messages de code de démonstration rapides.
Autrement dit, il existe une énorme base de code créée par l'utilisateur pour R. Lorsque j'ai besoin de trouver un algorithme en ligne, je vais souvent d'abord regarder la base de code R massive. Une recherche rapide du code R a révélé ce qui suit:
D'un blogueur R , avec du code (voir le lien essentiel):
À partir d'un référentiel github installable pour les marchés correspondants :
J'espère que l'un d'eux peut vous aider. Le second en particulier semble extrêmement utile, surtout s'il fournit un estimateur empirique.
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Je sais que c'est un peu obsolète, mais il y a un nouveau package disponible sur CRAN maintenant appelé 'matchingR' qui je pense est beaucoup plus rapide que le package recommandé ci-dessus. Vous pouvez l'installer avec
install.packages('matchingR')
De plus, voici un lien vers la source .
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