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Capacity Planning in Stable Matching
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AI
DOI：10.1287/opre.2023.0386.png)
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摘要
En 中文
受智利学校选择系统面临座位短缺问题的启发，我们引入了在扩展市场中联合增加学校容量并寻找学生最优分配的问题。由于该问题的理论及实践复杂性，我们提供了一套全面的解决方案工具，包括不同的数学规划模型、割平面算法以及两种能够在快速获得近似最优解的启发式算法。在理论方面，我们证明了我们模型的正确性，并阐述了目标函数和可行域的不同性质，这些性质有助于计算，同时也揭示了在容量扩张条件下寻找学生最优匹配的底层机制的多项属性。在计算方面，我们使用智利学校选择系统的数据来展示我们框架的影响，并得出有助于缓解该问题的见解。我们的结果表明，每个新增座位可以惠及多名学生，并且我们可以通过改进链有效地将先前未被分配的学生分配出去，或改善多名学生的分配结果。然而，我们的结果也显示，每个新增座位的边际效应是递减的，单纯增加座位不足以确保每个学生都能被分配到某所学校。最后，我们讨论了该框架的多种扩展方向，展示了其适应不同需求的灵活性。
Keyword:
stable matching
capacity planning
school choice
integer programming
期刊
O
IF:
2.6
论文数:
97
被引数:
1.5W
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