Question

这听起来像是一个非常普遍的问题。也许有一个网站可以为我解决它？如果没有，我肯定必须有一些python库和几行代码才能提供帮助。

假设我有10个人和5个可能的会议地点。我如何找到最佳会议地点？我知道人们的偏好，例如，人员1会将位置从最佳到最差排列为：位置D，位置A，位置C;人2 - 位置B，位置A，位置D，位置C;等等。请注意，排名可能不包括所有5个位置，换句话说 - 我将如何处理缺失的排名？

我如何在Python中编写代码以找到最佳解决方案？或者也许我可以使用在线服务来解决这个问题？

谢谢！

Answer 1

如果它们仅排名且未加权，则这是Condorcet vote的示例。 Schulze方法的伪代码看起来是here。

ADDITION

只需在Google上搜索＆＃34; Python Condorcet＆＃34; - 使用免费代码显示许多结果。

附加2

github上首次列出的项目名称：

bradbeattie/python-vote-core

radii/condorcet

StackExchange代码评论： https://codereview.stackexchange.com/questions/42359/condorcet-voting-method-in-oop-python

前面提到的维基百科链接的相关引文：

实施Schulze方法的唯一困难步骤是计算最强的路径优势。然而，这是图论中的一个众所周知的问题，有时被称为最宽的路径问题。因此，计算强度的一种简单方法是Floyd-Warshall算法的变体。以下伪代码说明了算法。

# Input: d[i,j], the number of voters who prefer candidate i to candidate j.
# Output: p[i,j], the strength of the strongest path from candidate i to candidate j.

for i from 1 to C
    for j from 1 to C
      if (i ≠ j) then
         if (d[i,j] > d[j,i]) then
            p[i,j] := d[i,j]
         else
            p[i,j] := 0

for i from 1 to C
   for j from 1 to C
      if (i ≠ j) then
         for k from 1 to C
            if (i ≠ k and j ≠ k) then
               p[j,k] := max ( p[j,k], min ( p[j,i], p[i,k] ) )

该算法是有效的，并且具有与C3成比例的运行时间，其中C是候选者的数量。（这并不考虑计算d [，]值的运行时间，如果以最直接的方式实施，则需要的时间与选民数量的C2倍成比例。）

基于排名的最佳会议位置

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