2010-05-16 14 views
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बस एक जिज्ञासा प्रश्न। याद रखें जब कक्षा समूह में प्रोफेसर लोगों को एक निश्चित संख्या (n) के समूहों में विभाजित करेगा?लोगों को सबसे संतुष्टि के लिए टीमों में विभाजित करें

मेरी प्रोफेसरों में से कुछ n लोग एक साथ काम करना चाहता है और n लोगों की एक सूची ले जाएगा एक-एक छात्र से साथ काम नहीं करना चाहता है, और फिर जादुई n के समूहों जहां छात्रों के साथ मिलान किया जाएगा बाहर बारी वे लोग जो पसंद करते हैं और उन लोगों के साथ काम करने से बचते हैं जिन्हें वे पसंद नहीं करते हैं।

मेरे लिए यह एल्गोरिदम एक नापसैक समस्या की तरह बहुत कुछ लगता है, लेकिन मैंने सोचा कि मैं इस तरह की समस्या के बारे में आपके दृष्टिकोण के बारे में पूछूंगा।

EDIT: an ACM article मिला मेरे प्रश्न की तरह कुछ वर्णन करता है। देजा वी के लिए दूसरा पैराग्राफ पढ़ें।

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चलाएं जो अच्छा लगता है; मेरे प्रोफेसरों ने मुझे कक्षा में सबसे अजीब लोगों के साथ काम करने के लिए हमेशा सौंपा और मैं बहुत अधिक काम करना समाप्त कर दूंगा। ;-) –

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@james कभी-कभी यह सीखने का सबसे अच्छा तरीका है। ;) –

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@Jweede: यह सीखने का एक अच्छा तरीका हो सकता है कि (1) लोग आपको शोषण करेंगे और (2) आप मालिक अपने कड़ी मेहनत को नहीं पहचानेंगे –

उत्तर

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मेरे लिए यह clique समस्या की तरह कुछ लगता है।

तरह से मैं समस्या देखते हैं, मैं की स्थापना की थी निम्नलिखित graph:

  • कोने छात्रों होगा
  • दो छात्रों को एक बढ़त से जुड़ा होगा अगर इन निम्नलिखित बातें दोनों पकड़:
    1. कम से कम दो छात्रों में से एक दूसरे के साथ काम करना चाहता है।
    2. दो में से कोई भी छात्र दूसरे के साथ काम नहीं करना चाहता।

यह तो आकार n का क्लिक्स में ग्राफ विभाजन की बात है।

(छात्रों की संख्या मान लिया जाये कि एन से विभाज्य है) यदि यह संभव नहीं था, मैं शायद किनारों पर्ची पर पहले बाधा जाने चाहते हैं, और जब तक उनमें से कोई भी स्पष्ट रूप से कहा गया है कि दो लोगों के बीच किनारों है वे दूसरे के साथ काम नहीं करना चाहते हैं।

इस कुशलता से हल करने के लिए एक दृष्टिकोण के रूप में, मुझे कोई जानकारी नहीं है, लेकिन उम्मीद है कि आपको समस्या में कुछ अंतर्दृष्टि के करीब आना चाहिए।

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दिलचस्प ... आप शायद समस्या का जटिलता जानने के लिए भी इसका उपयोग कर सकते हैं। – WhirlWind

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ग्राफ सिद्धांत समस्या के बारे में मेरा दूसरा विचार था। अगर मुझे सही याद है, तो क्लिक्स एनपी-हार्ड हैं। हालांकि मुझे नहीं लगता कि इस आकार को समझने के लिए कक्षा के आकार इतने बड़े होंगे। –

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@Jweede, यह वास्तव में उस विकिपीडिया लेख के अनुसार एनपी-पूर्ण है। जो मुझे लगता है वह भी एनपी-हार्ड बनाता है। – Cam

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यह समस्या क्रूर-मजबूर हो सकती है, इसलिए मेरा दृष्टिकोण बलपूर्वक बलपूर्वक होगा, फिर मुझे बेहतर विचार मिलने पर इसे ठीक करें।

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उह, ठीक है, हम जानते हैं कि इसे बलपूर्वक कैसे बल दिया जाए। यह एक जवाब कैसा है? – WhirlWind

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मुझे लगता है कि Knuth आपके साथ सहमत होगा। –

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@WirlWind: उन्होंने विशेष रूप से नहीं पूछा था कि हम किस एल्गोरिदम का उपयोग करेंगे, उन्होंने पूछा, "इस तरह की समस्या का आपका दृष्टिकोण क्या होगा"। और यह मेरा दृष्टिकोण होगा। –

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आप एक क्लस्टरिंग समस्या के रूप में बहुत आसानी से इस मॉडल सकता है और तुम भी वास्तव में एक अंतरिक्ष परिभाषित करने की जरूरत नहीं है, आप वास्तव में सिर्फ दूरी निर्धारित कर सकते हैं:

दो लोगों को बहुत करीब बनाओ अगर वे दोनों काम करना चाहते हैं साथ में। अगर उनमें से एक दूसरे के साथ काम करना चाहता है तो बंद करें। मध्यम दूरी अगर केवल उदासीनता है। दूर अगर कोई अन्य के साथ काम नहीं करना चाहता है।

तब आप क्लस्टर ढूंढ सकते हैं, याय। फिर बड़े पैमाने पर बड़े आकार के किसी भी समूह को विभाजित करें, विश्वास के साथ कि क्लस्टर में लोग सभी एक साथ काम कर रहे होंगे।

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विचार दिलचस्प है। उस अमूर्त स्थान में दूरी का उपयोग करने से हमें अंक की कोशिश करने और साजिश नहीं करने की अनुमति मिलती है (जो पहली जगह में समस्या को हल करने की आवश्यकता होगी)। चूंकि क्लस्टर को विभाजित करने के बाद ओ (आकार) समय लगता है, मुझे लगता है कि हम समस्या को काफी कुशलता से हल कर सकते हैं। हालांकि, समरूपता के लिए खाते के लिए दूरी को ट्विक करने की आवश्यकता होगी (आपको अपनी पसंद के किसी व्यक्ति के साथ काम करने की अधिक संभावना होनी चाहिए और आपको पसंद नहीं है, लेकिन आपकी परवाह नहीं है)। इसका मतलब है कि 3 की जगह 5 दूरीें हैं यदि हम अनुमान लगाते हैं कि लव-हाट मध्यम-मध्यम के बराबर है। –

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कुछ एल्गोरिदम आप उपयोग कर सकते हैं। एक महान उदाहरण तथाकथित "स्थिर विवाह समस्या" है, जिसका एक आदर्श समाधान है।आप यहाँ इसके बारे में अधिक पढ़ सकते हैं:

http://en.wikipedia.org/wiki/Stable_marriage_problem

स्थिर शादी समस्या केवल (शादी के मामले में पुरुषों/महिलाओं) लोगों के दो समूहों के साथ काम करता है। यदि आप जोड़ी बनाना चाहते हैं तो आप एक बदलाव, स्थिर रूममेट समस्या का उपयोग कर सकते हैं। इस मामले में आप जोड़े बनाते हैं लेकिन सभी एक ही पूल से आते हैं।

लेकिन आपने एक टीम के लिए पूछा (जिसे मैं प्रति टीम 2 लोगों में अनुवाद करता हूं)। इस मामले में आप सभी को सबसे खराब मैच में सबसे अच्छा भरने दे सकते हैं और फिर