031402508 洪佳铭
031402516 黄瑞钰
项目源码：猛戳此处⬅️
问题描述
编码实现一个毕设导师的智能匹配的程序。提供输入包括：30个老师（包含带学生数的要求的上限，单个数值，在[0,8]内），100个学生（包含绩点信息），每个学生有5个导师志愿（志愿的导师可以重复但不能空缺）。实现一个智能自动分配算法，根据输入信息，输出导师和学生间的匹配信息（一个学生只能有一个确认导师，一个导师可以带少于等于其要求的学生数的学生） 及 未被分配到学生的导师 和 未被导师选中的学生。
问题分析
本次算法采用的是Gale-shapley算法来解决配对的问题
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Gale-shapley算法介绍（摘自《硕士研究生与导师的双向选择的最优匹配》——向冰，刘文君）
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如何实际应用Gale-shapley算法？
我们发现Gale-shapley算法需要在信息对称且完全的情况下，按照偏好，进行相互选择。这次任务导师相对于学生信息是公开的，学生可以自主根据喜欢的导师进行志愿填写。然而这次没有让导师来选择学生，而是要自动分配学生，所有学生相对于导师信息其实是不公开的，这样就导致双方的信息是不对称的。 所以我们通过学生的绩点高低来排序（若绩点相同，就按照学号大小来排列），这样导师就按照该排序来模拟导师偏好，来进行学生分配。从而就可以满足Gale-shapley算法需要在信息对称且完全的情况下，选择的双方按照自己的偏好进行选择的条件，从而得出最优的匹配。
代码分析
- 随机生成数据
导师的ID、希望带领的学生个数，学生的学号、绩点、五大志愿均随机生成（部分代码如下）
/**
* 自动生成导师数据用于测试
* 格式为： 导师姓名 导师ID 希望带领学生个数
* Demo: 导师01 7561 7
* @param tutorNum
*/
public void createTutorData(int tutorsNum) {
try{
Writer writer = new FileWriter("testData/tutorsData.txt");
BufferedWriter buffWriter=new BufferedWriter(writer);
buffWriter.write("导师姓名" + " "
+ "教师ID" + " "
+ "导师希望带领学生数");
buffWriter.newLine();
for(int i = 1;i <= tutorsNum;i++) {
if(i < 10) {
buffWriter.write("导师0" + i + " "
+ createRandomTutorID() + " "
+ createRandomLeadNum());
} else {
buffWriter.write("导师" + i + " "
+ createRandomTutorID() + " "
+ createRandomLeadNum());
}
buffWriter.newLine();
}
buffWriter.close();
writer.close();
System.out.println("导师测试数据写入成功！");
} catch(IOException e) {
System.out.println("导师测试数据文件写入错误：" + e.getMessage());
}
}
/**
* 自动生成学生数据用于测试
* 格式为： 学生姓名 学号 绩点 第一志愿 第二志愿 第三志愿 第四志愿 第五志愿
* Demo: 学生01 231402001 3.21 1234 2234 1234 1234 1234
* @param studentsNum
*/
public void createStudentData(int studentsNum) {
try{
Writer writer = new FileWriter("testData/studentsData.txt");
BufferedWriter buffWriter = new BufferedWriter(writer);
buffWriter.write("学生姓名" + " "
+ "学生学号" + " "
+ "学生绩点" + " "
+ "第一志愿" + " "
+ "第二志愿" + " "
+ "第三志愿" + " "
+ "第四志愿" + " "
+ "第五志愿");
buffWriter.newLine();
for(int i = 1;i <= studentsNum;i++) {
if(i < 10) {
buffWriter.write("学生00" + i + " "
+ createRandomStudentNum() + " "
+ createRandomGradePoint() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor());
} else if (i < 100){
buffWriter.write("学生0" + i + " "
+ createRandomStudentNum() + " "
+ createRandomGradePoint() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor());
} else {
buffWriter.write("学生" + i + " "
+ createRandomStudentNum() + " "
+ createRandomGradePoint() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor() + " "
+ createRandomTutor());
}
buffWriter.newLine();
}
buffWriter.close();
writer.close();
System.out.println("学生测试数据写入成功！");
} catch(IOException e) {
System.out.println("学生测试数据文件写入错误：" + e.getMessage());
}
}
- 对学生进行排序
将学生按照绩点高低（若绩点相同，按照学号大小）排列
public class SortByGradePoint implements Comparator{
//按绩点从高到低排列，如果绩点相同，则按照学号从小到大排
@Override
public int compare(Object o1, Object o2) {
// TODO Auto-generated method stub
if(((StudentInf)o1).getGradePoint() < ((StudentInf)o2).getGradePoint()) {
return 1;
} else if(((StudentInf)o1).getGradePoint() > ((StudentInf)o2).getGradePoint()) {
return -1;
} else if((((StudentInf)o1).getsNum().compareTo(((StudentInf)o2).getsNum())) < 0){
return 1;
} else {
return -1;
}
}
}
- 核心算法：分配导师
- 根据学生们的志愿一轮一轮的选择自己中意的导师。（如果该学生该轮志愿选的导师，其带领学生人数已经满了，则进行下一个学生的分配。该学生需要等待下一轮志愿再进行分配。）
- 每一轮过后都会有一些学生被分配，当五轮（五个志愿）都结束后，这个算法就结束了。
- 在这个算法中，100个学生共需要进行5轮选择，因此，算法最多100*5轮循环就结束了。
/**
* 分配导师算法
* @param tutorsMap
* @param studentsList
*/
public static void assignmentTutor(HashMap<String,TutorInf> tutorsMap,ArrayList<StudentInf> studentsList,ArrayList<StudentInf> isAssignmentStudentsList) {
for(int i = 0 ;i < 5;i++) {
Iterator<StudentInf> iterator = studentsList.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
StudentInf studentInfTemp = iterator.next();
TutorInf tutorInftemp = (TutorInf)(tutorsMap.get(studentInfTemp.getTutorsWish().get(i)));
if(tutorInftemp.getLeadedNum() < tutorInftemp.getLeadNum()) {
tutorInftemp.setLeadedNum(tutorInftemp.getLeadedNum() + 1); //导师带领人数+1
tutorInftemp.getLeadStudents().add(studentInfTemp.getsName() + "(" + studentInfTemp.getsNum() + ")"); //学生名字、学号添加到导师带领学生列表
studentInfTemp.setAssignment(true); //标记该学生已分配导师
studentInfTemp.setMyTutorName(tutorInftemp.getTname());//记录该学生的导师姓名
studentInfTemp.setMyTutorID(tutorInftemp.gettID());//记录该学生的导师ID
isAssignmentStudentsList.add(studentInfTemp); //将该学生添加到已将分配的学生List
iterator.remove();
} else if (tutorInftemp.getLeadedNum() == tutorInftemp.getLeadNum()) {
continue;
}
}
}
}
代码测试结果分析
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自动生成的数据（部分截图）
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测试结果（部分截图）
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分析
在选择的双方信息对称的前提下，Gale-shapley算法很好的解决了导师分配的问题。但是还是会有少数学生没有分配到导师。最优情况是所有学生都得到了分配，最坏情况则是有十多个学生未得到分配。
算法优劣分析及后期改进
从算法本身来说，Gale-shapley算法完全可以满足本次问题的要求。后期改进的话我们觉得可以从匹配双方的偏好方面进一步优化，使得分配更加合理，这次导师偏好完全只是依靠学生绩点和学号来模拟的。还有就是从随机数据的产生方面加入更多的限制条件，使得产生的随机数据更加贴近现实。
第二次结对感受
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洪佳铭（031402508）
本次的结对任务说实话并不是我的强项，最终磕磕绊绊地完成了基本目标，但是还是暴露出我对编码这方面的不足，这需要我后期投入更多的时间和精力去多多接触。很感谢队友，他承担了很大一部分的任务，果然是中国好队友。 -
黄瑞钰（031402516）
最初看到这个作业的时候，不知道怎么开始动手，前几天没什么进度。后来通过学校图书馆查了一些关于研究生导师选择的论文，发现Gale-Shapley 算法可以很好的解决分配的问题。于是又阅览了《算法的乐趣》关于Gale-Shapley算法的一些应用实例。然而当要开始写代码的时候，还是一脸懵逼。由于好久没写Java，连语法都有点忘记。脑子里已经有思路了，但是就是不知道怎么用代码来实现，然后就又拖了一两天。 后面把整个任务分解成一个一个小问题。从数据的文本输入输出，到类的排序，再到Gale-Shapley算法的实现，不断地百度啊百度，一步一步逐渐完善。 感觉前期的拖延，很大一个原因是因为对大一点、麻烦一点、不熟悉的问题，内心不愿意立马去面对。有点被困难吓到了，从而不知道如何去动手来解决。可是当你把大的问题拆解成小问题，一个一个去解决，真的就不一样了。
本次的亮点
这次最大的亮点是发现了Gale-shapley算法，这个算法很好地解决了我们的问题，为我们提供了很好的思路。
参考资料
- 王晓华。《算法的乐趣》第七章、稳定匹配与舞伴问题
- 向冰，刘文君。硕士研究生与导师的双向选择的最优匹配