用 Python 計算波士頓和 TTC
這在某種程度上是對用於匹配算法的計算解決方案的可用程式碼的後續問題？.
在上面的問題中，我得到了很好的答案，但所有答案都是針對
R.我現在正在otree中編寫一個實驗室實驗，這意味著我正在使用 Python。
python使用延遲接受機制很容易找到解決匹配問題的程式碼，但我想知道是否有人知道python文獻中其他一些常見機制的程式碼。具體來說，我正在尋找python程式碼
- 波士頓機制（又名。立即接受）
- 頂級交易週期算法
在世界上最好的情況下，這些程式碼將
- 與學校選擇模型兼容（即多對一匹配問題，其中“市場”一側的代理可以與另一側的許多代理匹配）
- 允許限制代理可以報告的偏好列表的長度（參見http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002205310900057X）
但是，我已經
python對波士頓和 TTC 的程式碼感到非常滿意，即使最後兩個功能沒有實現。
我最終整理了一些程式碼來計算波士頓和延遲接受下的任務。它可以在https://github.com/vanderlindenma/school_choice_python找到。
那裡的程式碼使用並修改了 Jeremy Kun，stable-marriage，(2014)，GitHub 儲存庫，https ://github.com/j2kun/stable-marriages 的舊程式碼，在 Jeremy 的一篇部落格文章中描述：http://jeremykun .com/2014/04/02/stable-marriages-and-designing-markets/。
我希望擴展目前可用的程式碼並儘快添加更多功能。歡迎任何參與。
python我在http://www.dreamincode.net/forums/topic/377004-algorithmic-game-theory-top-trading-cycle-procedure/?ref=dzone找到了 TTC 的一種實現。但是，它似乎不包括我提到的兩個附加功能。
如果沒有這兩個功能：我仍然希望聽到更多關於 TTC 的實施以及波士頓的實施。