安排面试算法以最大程度减少面试的申请人数

Question

我的组织保证每位求职者面试，并且我们收到的求职者总是比所有面试者加起来的所有时段都要多。因此，有时我们需要在面试中将申请者加倍或增加三倍。

我想找到一种算法

• 匹配申请人的面试官
• 尽可能少地增加申请人数量

我已经尝试按照此答案Appointment scheduling algorithm (N people with N free-busy slots, constraint-satisfaction)中的建议，使用福特-福克森算法来获得最大的网络流量，但是它立即使申请者人数增加了一倍。

我还考虑过将这个问题视为约束性问题，但是我不确定如何建模，除了偶尔增加一倍的申请人外，每个时间段都有可变数量的访问员。

有人知道合适的算法或方法来建模问题吗？或者，如果这是错误的方向，您能指出正确的术语吗？

Answer 1

如果将https://en.wikipedia.org/wiki/Assignment_problem的算法应用于原始数据，则只有在完全不加倍解决问题的情况下，它才能找到完全匹配项。如果您在提出分配问题时为所有面试官创建了N份副本，则只有在每次面试官最多可以同时处理N个申请人的情况下解决问题时，它才会与所有申请人匹配。因此，只要您能解决问题，就可以对N进行二值运算，每个面试官最多处理N个申请人，并且知道N个不会做。