Lec 12匹配与稳定匹配
Lec 12 匹配与稳定匹配
资料依据:课程视频与 transcript · Lecture notes
TL;DR
- 匹配是一组不共享端点的边;完美匹配覆盖所有顶点,而最大匹配和最大权匹配分别优化边数与总权重。
- 稳定匹配排除阻塞对:不存在一对对象都比起当前搭档更偏好彼此。
- Gale–Shapley 让提议方反复向尚未拒绝自己的最偏好对象提议,被提议方暂留当前最优选项;算法总会终止并输出稳定匹配。
1. 匹配的基本定义
定义: 图 中的一个匹配 是 的一个子图,其中每个顶点的度数均为 1——即一组两两不共享端点的边的集合。
定义: 极大匹配是不能再加入任何边的匹配(加入任何未选边都会产生冲突)。
定义: 最大匹配是边数最多的匹配。
极大匹配 ≠ 最大匹配。极大匹配不一定是边数最多的。
定义: 若匹配包含 条边(每个顶点都被匹配),则称为完美匹配。
应用场景: 婚恋配对、任务分配到服务器、航班机组排班等。
2. 加权匹配
定义: 加权图是 ,其中 。权重越小代表越理想;非边通常视为权重 。
定义: 匹配 的权重:。
最小权重匹配问题: 在加权图中找一个权重最小的完美匹配。
最大匹配和最小权重匹配都有高效的多项式时间算法(超出本课程范围)。
3. 稳定匹配问题
设置: 二部图,左侧 个申请方(Applicants),右侧 个评估方(Evaluators)。每一方对另一方有完整的严格偏好排序。偏好无需对称。
定义: 匹配 中的一对私奔情侣(Rogue Couple) :他们在 中未被配对,但双方都更偏好彼此胜过各自当前的配对对象。
定义: 若匹配中不存在私奔情侣,则称该匹配为稳定匹配。
目标: 找到一个完美稳定匹配。
非二部图情形: 若图不是二部图(任意两人可配对),稳定匹配可能不存在(三元环的例子可证明)。
4. Gale-Shapley 算法
由 David Gale 和 Lloyd Shapley 于 1962 年提出,Alvin Roth 于 1980 年代推广应用。2012 年获诺贝尔经济学奖。
又称:稳定匹配算法、延迟接受算法、求婚-拒绝算法。
算法流程(按"天"迭代执行):
- 每个申请方 向其偏好列表中尚未拒绝过自己的评估方中排名最高的那位求婚。
- 每个收到多份求婚的评估方,保留其中最偏好的那位(暂时持有),拒绝其余所有人。
- 被拒绝的申请方将该评估方从偏好列表中划掉。
- 若没有任何偏好列表发生变化(即无人被拒绝),则将每位评估方与其当前持有的申请方正式配对,算法终止。
正确性证明
定理: G-S 算法在第 天之前必然终止。
证明: 令 = 所有申请方偏好列表中剩余评估方的总数。 从 开始,是正整数,且每天严格递减。故至多经过 次转移。
引理 1: 每位评估方持有的申请方随时间只会变好,不会变差。
证明: 若今天 是 最偏好的,则 明天仍在 的候选中(或已被正式配对),故 明天持有的申请方至少和 一样好。
引理 2: 每位申请方当前对应的评估方随时间只会变差,不会变好。
证明: 每次被拒绝,申请方转向偏好列表中排名更低的评估方。
定理: G-S 算法将每个人都配对。
反证法: 若某申请方 未被配对,则 被所有评估方拒绝过。由引理 1,每位评估方最终都有配对对象,则 位评估方全部配对,从而 位申请方也全部配对——矛盾。
定理: G-S 算法不产生私奔情侣。
反证法: 设 是私奔情侣,即双方更偏好彼此但未被配对在一起。
- 若 曾拒绝过 :由引理 1, 最终的配对对象比 更好,故 并不更偏好 ,矛盾。
- 若 从未拒绝过 :则 从未向 求婚(否则就被拒绝了),说明 最终配对的评估方排名比 更高,故 并不更偏好 ,矛盾。
5. 公平性:申请方最优
定义: 若存在某个稳定匹配将 与 配对,则称 是 的一个可行配对。
定义: 的最优配对是所有可行配对中 最偏好的那个。
定义: 的最劣配对是所有可行配对中 最不偏好的那个。
定理: G-S 算法将每位申请方配对到其最优可行对象。
定理: G-S 算法将每位评估方配对到其最劣可行对象。
在申请方主动求婚的 G-S 算法中,申请方掌握所有主动权。评估方只能被动接受,结果是所有稳定匹配中对其最不利的那个。若改为评估方主动求婚,则结果互换。
我的理解
我的理解
“稳定”不等于“对所有人公平”。Gale–Shapley 的结果对提议方是所有稳定匹配中最优,对另一方则是最差;算法流程中谁拥有提议权,是一个真实的制度设计选择。