基于商标的小组学生

Question

我正在开发一个java应用程序，根据他们在各种科目中获得的分数，建议可能的学生群体（每组两到三名学生）。我想在设计自己的算法之前研究类似的算法。 例如，总共有两门课程，每组两名学生，算法应该将学生分组，使学生a在学科1中表现优秀，而学生b在学科b中应该是好的。

详细说明： 输入将采用以下形式：

student1<90.38<labs
Student1<93.01<exam
Student2<90.38<labs
Student2<85.20<exams
.         .       .
.         .       .         
.         .       .
.         .       .
Studentn<61.48<exams

第一部分是每个学生的唯一ID，第二部分是获得的分数，第三部分是获得分数的特定课程部分。

算法应该创建两个学生组，根据每个组成部分，实验室和考试中获得的分数相互补充。

输出应该有点像

student1|student13|
student17|student15|
student8|student10|
.               .
.               .
.               .
studentn|studentm|

其中每一行对应一组两名学生。

Answer 1

这很容易。我只告诉你算法。

  

  
1. 制作两个TreeMap。一个是考试中所有分数的值，另一个是 lab 中的所有分数。使用学生ID 作为键。
  

2. 现在从每个TreeMap的第一个索引开始，然后选择值。

        

   2.1。如果两个值具有相同的键，则选择下一个键选择两个不同的键并从地图

  

一个例子可能有所帮助。假设场景如下所示

Student ID      lab       exam

 1              80         10
 2              50         50
 3              40         70
 4              20         40

因此，在创建TreeMap之后，它将看起来像

labMap      examMap
<K,V>        <K,V>

<1,80>       <3,70>
<2,50>       <2,70>
<3,40>       <4,70>
<4,20>       <1,70>

所以你可以看到我们将首先选择1和3.

然后，当2和2相同时，我们将选择2和4.

3和2之后。

Atlast 4和1.

Answer 2

我试着建议你一个帕累托最优算法：

• 构建一棵树
• 第一个节点是关于选择群组的数量：例如，如果你有10个学生，你可以拥有4个小组：{3,3,2,2}到5：{2,2,2， 2,2}。这样，在这个简单的例子中，第一个节点只有两个儿子，一个有4个组，一个有5个组。
• 您开始使用较少的组扩展节点，并生成所有可能的组合（不重复）。
• 例如，您生成组合{3,3,2,2}。从这里开始按顺序分配学生并生成另一个节点：从学生s1 {{s1 ,,}，{,,}，{，}，{，}}开始，然后添加s2：{{s1，s2 ，}，{,,}，{，}，{，}}等。每次到达最终节点时，都会计算解决方案的值。值的一个例子可以是组之间的平均差异的总和，对于主题和组件进行区分（或者如果您愿意，可以在实验室和考试中进行加权求和）。例如，每个主题有两个主题和两个组件，您将拥有4个无法比较的值。解决方案类似于{ D1 ， D2 ， D3 ， D4 }，其中值 Dn 是值 n 的组之间的平均距离。
• 如果解决方案是Pareto optimal或是唯一可用的解决方案，则将其添加到可行解决方案集中。每次获得解决方案时，都必须将其与解决方案集中的所有解决方案进行比较。如果此解决方案的解决方案支配，则必须将其从集合中删除。
• 最后，您将拥有一套帕累托有效的解决方案供您选择。可以通过应用一些solution concept来完成选择，在这种情况下我会使用社会效率，这意味着从帕累托前沿中选择最小化所有值中差异总和的解决方案。这意味着SocialValue = -(*D1*+*D2*+*D3*+*D4*)。请注意标志减去：这是因为您必须最大化SocialValue，这是值总和的最小化。