Відповідаючи на коментар, я зрозумів, що отримав відповідь на користь. R став « по замовчуванням мову» для багатьох обчислювальних статистичних досліджень (по ряду причин, хороший NYT стаття тут ). Це високий рівень, вільний і з відкритим кодом, і має тісний журнал для публікації статистичних алгоритмів. Цитати та рецензування є ключовими для академічних наук, тому ви отримуєте багато добре описаних кодів, розміщених в архівах R (CRAN) з описами, розміщеними в JStat. Це переливається на безліч блогів та швидких демонстраційних кодів.
Тобто існує величезна база коду, створена користувачем для R. Коли мені потрібно знайти алгоритм в Інтернеті, я часто спочатку звертаюся до масивної бази коду R. Швидкий пошук коду R виявив наступне:
Від R блогера з кодом (див. Посилання по суті):
Алгоритм відкладеного прийняття (DAA) сходить до Гале і Шаплі (1962). Вони впроваджують досить простий алгоритм, який знаходить стабільну відповідність, наприклад, для вступу до коледжів або на шлюбному ринку. ... Варіанти цього алгоритму використовуються в лікарняних завданнях у США, згідно з якими нещодавно закінчені лікарі надають переваги перед лікарнями, а лікарні надають переваги випускникам. ... Тут я буду використовувати R, щоб зробити невелике моделювання цього
Із сховища github для встановлення відповідних ринків :
Пакет R matchingMarketsпостачається з двома оцінками:
stabit: Впроваджує оцінювач Байєса, який оцінює переваги агентів та виправляє вибір вибірки на збіжних ринках, коли процес відбору є односторонньою гру зіставлення (тобто формування групи).
stabit2: Реалізує оцінювач Байєса для двосторонньої сумісної гри (тобто вступ до коледжу та стабільні проблеми у шлюбі ).
і три алгоритми, які можна використовувати для імітації відповідних даних:
hri: Модель обмеження для проблеми лікарні / мешканців. Знаходить усі стабільні відповідники на ринках двосторонньої відповідності. Реалізовано як для стабільної проблеми шлюбу (відповідність один до одного), так і для проблеми лікарні / мешканців , так само як проблема прийому в коледж (співпадіння багатьох до одного).
sri: Модель обмеження для проблеми стабільних сусідів по кімнаті. Знаходить усі стабільні відповідники в проблемі сусідів по кімнаті (ринок однобічних відповідностей).
ttc: Алгоритм верхньої торгівлі циклами. Знаходить стабільні відповідність у проблемі ринку житла .
Функції hriта sriдопускають неповні списки налаштувань (деякі агенти вважають певні агенти неприйнятними) та незбалансовані екземпляри (неоднакова кількість агентів з обох сторін).
Сподіваємось, один із них може допомогти. Другий, зокрема, виглядає надзвичайно корисним, особливо якщо він пропонує емпіричний оцінювач.