用於匹配算法的計算解決方案的可用程式碼？

設計匹配程序的問題（高中和學生之間、實習醫生和醫院之間、腎臟捐贈者和接受者之間……）已被經濟學家廣泛研究，並為羅斯和沙普利獲得諾貝爾經濟學獎做出了巨大貢獻。

我想知道您是否知道那裡有任何免費可用的程式碼（最好是相對高級的語言）能夠計算文獻中提出的一些****最著名算法的主要類型匹配問題的解決方案。我正在考慮寫一個，但我寧願它已經存在。

我主要對一些程式碼感興趣，以計算學校選擇問題中****延遲接受算法的解決方案，但其他任何事情都會受到讚賞。

在回答評論時，我意識到我有一個文章值得回复。R 已成為許多計算研究統計數據的“預設語言”（出於多種原因；這裡是紐約時報的好文章）。它是高水平的、免費的和開源的，並且有一個與發布統計算法密切相關的期刊。引文和同行評審是學術界的關鍵，因此您會獲得大量描述良好的程式碼發佈到 R 檔案 (CRAN) 以及發佈到 JStat 的描述。這溢出到許多部落格和快速展示程式碼文章中。

也就是說，R 有一個龐大的使用者創建程式碼庫。當我需要線上查找算法時，我通常會首先查看海量的 R 程式碼庫。快速搜尋 R 程式碼發現以下內容：

來自R 部落格，帶有程式碼（請參閱要點連結）：

延遲接受算法 (DAA) 可以追溯到 Gale 和 Shapley (1962)。他們引入了一種相當簡單的算法，可以找到穩定的匹配，例如大學招生或婚姻市場。…該算法的變體用於美國的醫院分配，即最近畢業的醫生送出對醫院的偏好，而醫院送出對畢業生的偏好。…這裡我將使用R對此進行一點模擬

從可安裝的 github 儲存庫中匹配市場：

R 包matchingMarkets帶有兩個估算器：

• stabit：實施貝氏估計器，當選擇過程是單邊匹配博弈（即組形成）時，估計代理的偏好並糾正匹配市場中的樣本選擇。
• stabit2：為雙邊匹配遊戲（即大學錄取和穩定的婚姻問題）實現貝氏估計。

以及可用於模擬匹配數據的三種算法：

• hri：醫院/居民問題的約束模型。在雙邊匹配市場中查找*所有穩定匹配。*針對穩定的婚姻問題（一對一匹配）和醫院/居民問題（即大學招生問題（多對一匹配））實施。
• sri：穩定室友問題的約束模型。在室友問題（單邊匹配市場）中找到所有穩定匹配。
• ttc: 頂級交易週期算法。在房地產市場問題中找到穩定匹配。

函式hri並sri允許不完整的偏好列表（一些代理髮現某些代理不可接受）和不平衡的實例（雙方的代理數量不等）。

希望其中之一可以提供幫助。特別是第二個看起來非常有用，特別是如果它提供了一個經驗估計器。

引用自：https://economics.stackexchange.com/questions/1638