1.实验11-1-公平的席位分配(参照惯例的席位分配方法)-实验11-2-公平的席位分配(Q值方法).doc
数学论文席位的公平分配问题
数
学
建
模
论
文
席位的公平分配问题
姓名:
学号:18 15 20
公平的委员分配问题
摘要:
1.我们首先是用惯例分配法来解决这委员分配问题的,由于方法来解决存在很大的缺陷,因此,通过组内的讨论,我们想出了Q值法来解决此问题,发现这样能作到相对公平。我们这一组开始就考虑到了该怎样分配能作到相对公平,就这个问题,我们开始了研讨。我们采用惯例分配法分析发现:各楼所得到的委员数
A 、
B 、C楼分别为:3、3、4人,而Q值法其结果为:A、B、C楼分别为:
2、3、5人。
2.“取其精华,去其糟粕”我们发现Q值法能很好的解决委员分配问题,Q 值法:我们用Qi=(Pi*Pi)/[n(n+1)],其中i=A、B、C,Pi为第i楼的人数,n 为分配到的委员数,我们采用将剩下的一位委员名额分给Q值最大的一方。通过计算得到Qa=9204.16、Qb=9240.75、Qc=9331.2比较得到:Qa>Qb>Qc,所以我们决定把剩下的一名委员分给C楼。
3.我们用惯例分配法发现有一名委员不好分配,不知道分给谁更公平些。建议:我们的思维不能太单一了,在考虑问题方面要做到全面些,这样才会少走弯路。(无论在哪方面都一样。)
关键字:委员分配、比例法、Q值法
1.1问题的重述
分配问题是日常生活中经常遇到的问题,它涉及到如何将有限的人力或其他资源以“完整的部分”分配到下属部门或各项不同任务中.分配问题涉及的内容十分广泛,例如:学校共有1000学生,235人住在A楼,333人住B楼,432人住C楼,学校要组织一个10人委员会,试用惯例分配法和Q值方法分配各楼的委员数并比较结果。
数学建模经典例题
1 数学建模经典例题
某学校有三个系共200名学生,其中甲系100名,乙系60名,丙系40名.若学生代表会议设20各级席位,公平而又简单的席位分配方法是按学生人数的比例分配,显然甲乙丙三系分别应占有10,6,4个席位,现在丙系有6名学生转入甲乙两系,各系人数如表第二列所示,仍按比例(表中第三列)分配席位时出现了小数(表中第四列),在将取得整数的19席分配完毕后,三席同意剩下的1席参照所谓惯例分给比例中小数最大的系,于是三系分别占有10,6,4席(表中第5列)
因为有20个代表会议在表决的时候可能出现10:10的局面,会议决定下一届增加一席,他们按照上述方法重新分配席位,计算结果见表6,7列,显然这个结果对丙系太不公平了.因为总席位增加一席,而丙系却由4席减为3席.
按照比例并参照惯例的席位分配
系别学生学生人数 20个席 20个席位 21个席位 21个席位人
数的比例(% 的分配的分配的分配的分配
比例分配参照惯例比例分配参照惯例
的席位的结果的席位的结果
甲 103 51.5 10.3 10 10.815 11
乙 63 31.5 6.3 6 6.615 7
丙 34 17.0 3.4 4 3.570 3
总和 200 100.0 20.0 20 21.000 21
要解决这个问题必须舍弃所谓惯例,找到衡量公平分配席位的指标,并由此建立新的分配分配方法
解答:
Pī/Nī表示第ī个单位每个代表名额代表的人数
采用相对标准,引入相对不公平概念.如果P1/n1>P2/n2,则说明A方是吃亏的,或说对A方不公平.
公平席位分配方法
2002110091 郝海斌
问题分析
某学校三个系共200名学生,其中甲系 100名,乙系60名,丙系40名. 若学生代表 会议设20个席位,公平而又简单的席位分配 办法是按学生人数的比例分配,显然甲乙丙 三系分别应占10,6,4席位。
现在丙系有6名学生转入甲乙两系,各系 人数如下表第二列所示
模型建立的目的在于针对这样的问 题进行公平分配
要解决这个问题必须舍弃所谓惯例, 找到衡量公平分配席位的指标,并由此建 立新的分配方法。
建立数量指标设两方人数分别 p1和 p2 ,
席位分别是 n1 和 n2 ,则两方每个席位代表
的人数分别为 p1 / n1和 p2 / n2 ,显然仅当 p1 n1 p2 n2
n2
rB (n1, n2 )
p2
n2 p1 p1 n1
n1
模型推广:m方分配席位的情况. 设第i
方人数为 pi ,分配席位为 ni ,当总席位增
加1席时,计算
Qi
pi2 , i ni (ni 1)
1, 2,..., m
应将1席分给最大一方-------Q值法
模型检验
对于甲: 对于已: 对于丙:
此时,分配才能达到公平。
因为人数和席位都是整数,通常有
p1 n1 p2 n2
这时席位分配不公平,且 pi ni 的数值较大 的一方吃亏,或者说对这一方不公平。
席位分配模型
公平席位分配模型
摘要本文按照题目要求,首先,基于相对公平分配的原则,阐述“d’Hondt
方法”原理,并建立数学模型。其次,对“比例加惯例法”、“Q值法”及“d’Hondt 方法”这三个模型,根据分配结果进行对比分析。可以得到,当待分配席位数较少时,采用Q值法与d’Hondt法分配席位相对比较公平,当待分配席位数较多时,采用比例加惯例法既简单又公平。
关键词:比例加惯例模型 Q值模型 d’Hondt模型公平分配
正文
1 问题复述
为了讨论重大问题,特别是有关集体利益的问题,召开代表会议正变得越来越普遍。当会议涉及不同集体的利益时,公平的席位分配就显得尤为重要。常用的席位分配办法是“比例加惯例法”以及“Q值法”等。
某学校有三个宿舍共1000名学生,其中A宿舍有235人,B宿舍有333人,C宿舍有432人。现学生们要组织一个十人委员会,已知采用d’Hondt席位分配办法分配各宿舍的委员数如下:
表1 d’Hondt法
宿舍 1 2 3 4 5 …分配结果
A 235 117.5 78.3 58.75 (2)
B 333 166.5 111 83.25 (3)
C 432 216 144 108 86.4 (5)
比例加惯例法:按比例分配取整数的名额后,剩下的若干名额依次分给小数部分较大者。
Q值法:按照相对不公平度最小原则,每增加一席位,分给Q值较大的一方。d’Hondt法:将A,B,C各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,…相除,将所得商数从大到小取前10个(10为席位数)。如表1所示,表中A,B,C行有横线的数分别为 2,3,5,即为3个宿舍分配的席位。
数学建模论文 - 席位公平分配问题1
数学建模论文(席位公平分配问题)
席位公平分配问题
摘要
本文讨论了席位公平分配问题以使席位分配方案达到最公平状态。我主要根据了各系人数因素对席位获得的影响,首先定义了公平的定义及相对不公平的定义,采用了比例模型、汉丁顿模型和Q值模型制定了一个比较合理的分配方案。
首先,我根据相关资料的查阅,定义了公平的定义和不公平的定义以及不公平程度的定义和相对不公平数的定义以便来检验模型的公平性程度。
其次,我建立了一个比例模型,采用了比例相等的方法,列出一个关于所获席位与总席位数和各系人数与各系总人数的等式,进而求得所获席位数。同时我建立了一D+Q值模型,通过汉丁顿模型和Q 值模型的结合,最终得出一个比较合理的分配方案。
最后,我用相对不公平数来检验两个模型的公平性程度。
关键词:数学建模公平定义 Q值模型 d'Hondt(汉丁顿)模型
目录
一、问题重述与分析: (3)
1.1问题重述: (3)
1.2问题分析: (3)
二、模型假设 (4)
三、符号说明 (4)
四、模型建立: (5)
4.1公平的定义: (5)
4.2不公平程度的表示: (5)
4.3相对不公平数的定义: (5)
4.4模型一的建立:(比例分配模型) (6)
4.5模型二的建立:(d'hondt模型和Q值模型) (6)
五、模型求解 (8)
5.1模型一求解: (8)
5.2模型二的求解: (8)
六、模型分析与检验 (9)
七、模型的评价: (11)
7.1、优点: (11)
7.2、缺点: (11)
7.3、改进方向: (11)
八、模型优化 (11)
九、参考文献 (12)
席位分配
席位分配
摘要:席位分配是日常生活中经常遇到的问题,对于企业、公司、、学校政府部门都能解决实际的问题。席位可以是代表大会、股东会议、公司企业员工大会、等的具体座位。假设说,有一个学校要召集开一个代表会议,席位只有20个,三个系总共200人,分别是甲系100,乙系60,丙系40.如果你是会议的策划人,你要合理的分配会议厅的20个座位,既要保证每个系部都有人参加,最关键的就是要对个公平都公平,保证三个系部对你所安排的位置没有异议。那么这个问题就要靠数学建模的方法来解决。
关键词: Q值法公平席位
问题的重述:三个系部学生共200名,(甲系100.乙系60,丙系40)代表会议共20席,按比例分配三个系分别为10、6、4席。老情况变为下列情况怎样分配才是最公平的,现因学生转系三系人数为103.63.34.
(1)问20席该如何分配。
(2)若增加21席又如何分配。
问题的分析:
一、通常分配结果的公平与否以每个代表席位所代表的人数相等或接近来衡量。
目前沿用的惯例分配方法为按比例分配方法,即:
某单位席位分配数= 某单位总人数比例 总席位
如果按上述公式参与分配的一些单位席位分配数出现小数,则先按席位分配数的整数分配席位,余下席位按所有参与席位分配单位中小数的大小依次分配之。这样最初学生人数及学生代表席位为
系名甲乙丙总数
学生数100 60 40 200
学生人数比例100/200 60/200 40/200
席位分配10 6 4 20
学生转系情况,各系学生人数及学生代表席位变为
系名甲乙丙总数
学生数103 63 34 200
数学建模 座位分配
宿舍委员会席位的公平分配
摘要
学校中宿舍委员会委员数的确定,可由不同的相对公平的方法来确定,运用不同的方法分配出的席位个数稍有不同。
问题一三用比例,惯例分配,得出的A,B,C三个宿舍分别获得的席位数为3,3,4。
问题二采用Q值法分配,Q值法相对于比例惯例的方法更为公平,分配结果为三个宿舍分别获得2,3,5个席位。
问题三采用了d’Hondt的方法,分配的结果为A,B,C三个宿舍分别获得2,3,5个席位。
问题四是当席位增加至15个时,采用上述三种方法分配的结果:
(1)采用比例惯例分配三个宿舍分别获得4,5,6个席位;
(2)采用Q值法分配三个宿舍分别获得4,5,6个席位;
(3)采用d’Hondt方法分配,A,B,C三个宿舍分别获得3,5,7个席位。
关键字:
一 问题描述
某学校共有1000名学生,三栋宿舍楼A 、B 、C 。其中235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生们要组织一个10人的委员会。是分别用不同方法进行各宿舍的委员数分配: (1) 按比例分配取整然后按惯例分配; (2) Q 值法分配;
(3) D’Hondt 方法分配。
(4) 若委员会从10人增加至15人,再次利用上述方法分配,讲两次分配结果
比较。
二 问题分析
对于宿舍委员会的人数分配,三种方法得出的结果各不相同。Q 值法在惯例分配的基础上,考虑了不公平度的影响,相对来讲,更加的公平一些。D’hondt 方法也考虑到了不公平度,下面详细介绍。
三 模型假设
1 假设学校苏宿舍近期无学生转入或转出;
2 三个宿舍之间无互相变动;
公平席位分配
公平的名额分配
摘要:公平分配的问题是关乎国家大局,人民情绪的重要问题。多年以来,
我们都在努力寻找“真正的公平”,就此本文讨论了两种常用的分配方法和一种名为d’Hondt方法,并结合人们公认的衡量公平分配的理想化原则,对两种基本方法进行深入剖析。
对于10个名额(席位)的分配,我们先按三个宿舍学生人数比例分配得到2:3:4,然后剩余的一个名额参照惯例分给比例中小数最大的A宿舍,这就是常用且简单的比例加惯例分配法。当然若按照Q值方法,就必须舍弃所谓惯例,建立新的衡量指标——不公平度,按此指标计算,则多的一个名额应给C宿舍。十个名额如此,十五个亦然。
d’Hondt法,对于名额(席位)不多的情况更易实施:只需将A,B,C三宿舍人数依次除以自然数列,商数按名额取大值即可,直观简单。
最小方差原则是希望各单位每个席位代表的人数差异不要太大,特别地应该与整个分配方案中平均每个席位所代表的人数P/N差异不要太大。模型简化后,可直接用比例分配的方差大小表示差异大小,方差小,则说明分配合理,反之,则是不合理。
关键词:比例惯例不公平度Q值方差。
一、问题的重述
我们身边时时刻刻都能遇到分配问题,大到一个国家的政策,小到你我家庭中的琐事,任何一个处理不好,都可能引发意想不到的恶果。因此,公平分配就显得尤为重要。
现在我们已知某校学生要组织一个一定人数的委员会,各宿舍人数给定,总人数亦可知道。摆在我们面前有三种分配方案,我们需要做的是找到一种方案,这个方案一方面满足委员会的要求,另一方面也让个宿舍成员满意。怎样做才既能让委员会发挥已有的作用,又不失公平。这是个问题。
数学建模
平均每天费用950元
• 50天生产一次,每次5000件,贮存费4900+4800+…+100 =122500元,准备费 5000元,总计127500元。
平均每天费用2550元
10天生产一次平均每天费用最小吗?
问题分析与思考
• 周期短,产量小 • 周期长,产量大 贮存费少,准备费多 准备费少,贮存费多
Logistic 模型
1 1 t 1 1 e i 0
1
1/2 i0
1 t t m ln 1 i 0 t=tm, di/dt 最 大 tm~传染病高潮到来时刻 t i 1 ?
0 tm
(日接触率) tm
1-1/
0
1-1/
1 i
i0
1 , 1 1 i () 0, 1
0
t
0
t
1 i(t )按S形曲线增长 感染期内有效接触感染的 i0 小 健康者人数不超过病人数
模型2(SI模型)如何看作模型3(SIS模型)的特 例
接触数 =1 ~ 阈 值 1
B
分析B(t)比较困难, 转而讨论森林烧毁 速度dB/dt.
B(t2)
0
t1
t2
t
模型假设
1)0tt1, dB/dt 与 t成正比,系数 (火势蔓延速度) 2)t1tt2, 降为-x (为队员的平均灭火速度)
公平的席位分配问题
公平的席位分配模型
08数学2班 陆亚文 0807022020
摘要: 本文以公平性为原则,分别建立比例加惯例模型、Q 值法模型、d ’Hondt 法模型、
d ’Hondt+Q 值法模型来解决席位分配问题,通过对比各个宿舍得到的每个席位代表的人数发现d ’Hondt 法模型使各个宿舍分配到的席位数能更好的代表每个宿舍的整体.即席位分配更趋于公平合理.
关键词:公平 比例加惯例法 Q 值法 d ’Hondt 法 d ’Hondt+Q 值法
正文
1问题复述
一个学校有1000名学生,235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍.学
生们要组织一个10人的委员会,怎样进行公平合理的席位分配,一方面满足委员会的要求,另一方面也让各个宿舍成员满意.再讨论:当席位数增至15人的时候,用之前的方法的公平性.
2模型假设
2.1选举过程中各个宿舍之间没有人员调动的情况,各个宿舍人数恒定. 2.2各个委员以及各个宿舍之间没有等级的差异. 2.3选举时严格按照制定的方案.
3模型建立与问题的解
通过对照姜启源.数学模型(第三版)[M].北京:高等教育出版社,1993公平席位分配模型,现在直接用以下面的问题 3.1用比例加惯例模型分配
表1 按比例加惯例分配方案
3.2 Q 值法模型分配
按上述比例加惯例法将9席分配完毕.
然后按Q 值公式:()
2
,1,2,,1i i i i p Q i m n n ==+
计算Q 值,并将第10席分给Q 值最大的宿舍 得出分配结果:
3.3 d ’Hondt 法模型
记i P 和j 分别为各宿舍的人数和席位数(C B A i ,,=分别代表C B A ,,宿舍). 然后按公式:j
席位分配问题
公平席位问题分析
一、问题重述。
学校共有1000名同学,235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生们要组织一个十人的委员会,试用下列办法分配各宿舍的委员数。 (1) 完.按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例给小数部分较大者。 (2).Q 值法。
(3).d'Hondt 方法。
二、问题分析。
(1)对于第一问满足等比例分配模型。使用等比例分配。分配图标如下。
3、3、4。二这样的分配显然对B.C 是不公平的。所以我们引入Q 值法来分析这个问题。
(2)应用相对标准(Q 值法)来分析公平席位问题。 相对标准方法引入(Q 值法):
现引入A 、B 两方做公平席位分析。
设两方人数分别为p1和p2,占有席位分别是n1和n2 ,则两方每个席位代表的人数分别为p1/n1和p2/n2 。显然仅当p1/n1=p2/n2 时席位的分配才是公平的。但是因为人数和席位数都是整数,所以通常p1/n1≠p2/n2 ,这时席位分配不公平,并且pi/ni(i=1,2) 数值较大的一方吃亏,或者说对这一方不公平。
现为了更准确地区分两种程度明显不同的不公平情况,借用误差分析中绝对误差和相对误差的概念,建立如下衡量分配不公平程度的数量指标: 若p1/n1>p2/n2 ,则对A 的相对不公平值为:
若p1/n1>p2/n2 ,则对A 的相对不公平值为:
222
21121///),(n p n p n p n n r A -=111
12221///),(n p n p n p n n r B -=
席位公平分配
席位公平分配的“绝对+优化”
摘 要: 为了使席位分配达到更高的公平度.本文采用了“绝对+优化”选择法.不是像以往那样直接地用
Q 值法或d’Hondt 法进行分配.而是在分配之前又做了一次“深加工”,即将所有的组数随机的分为两组选出最优的,进行分配,再在选出的两组中每组再分成两组选出最优的再分配依次进行直到分配结束,整个过程都是在优选中完成的.充分的展示了优化组合的合理性、公平性.
关键词: 公平度;优化组合;绝对值;深加工;最优 0 引言
席位分配的公平与否历来受到人们的普遍关注,特别是在政治学、管理、对策论和能源利用等领域具有广泛的应用.1974 年,M.L.Balinski 和H. P. Young 引入了席位分配问题的公理化体系,认为合理的分配方法f 应该包含五条公理:人口单调性公理、无偏性公理、席位单调性公理、公平分摊性公理和接近份额性公理[]1.其中席位单调性和公平分摊性由于在美国众议院引起诸多悖论而广受关注.我们知道,不存在绝对公平的分配方案,于是,人们便致力于研究席位分配的相对公平问题,寻找不同公平原则下的分配方法,如比例+惯例法、Q 值法、x 2
拟合法、0 -1规划法、最大熵法、最小极差法、最大概率法等[]
9-2.究竟如何分配
才算是最为公平的呢?本文为此提出了一种新方法——“绝对+优化”.
1 席位公平分配问题的数学模型
1.1 席位分配问题的描述
假设m 方,第i 方的人数为i n (i=1,2,3…,m),共有n=Σ
m i 1
=i n 人,从中选出k 个代表,第i 方的席位
席位分配的方法
席位分配的方法
席位分配的方法可以根据不同的需求和情境来选择,以下是几种常见的席位分配方法:
1. 随机分配:通过随机的方式将人员分配到不同的席位上,确保公平性和随机性。这种方法适用于没有特殊要求的场合,例如普通的会议或聚会。
2. 根据层级或地位分配:根据人员的层级、职位或地位等因素将其分配到不同的席位上。这种方法常用于正式的场合和会议,以便根据身份进行整齐有序的安排。
3. 根据兴趣或专业领域分配:根据人员的兴趣、专业领域或研究方向等因素将其分配到相应的席位上。这种方法可以促进人员之间的交流和合作,适用于专业会议或讨论活动。
4. 根据任务或工作需求分配:根据人员的任务或工作需求将其分配到适合的席位上。这种方法可以提高工作效率和协作效果,适用于工作会议或团队项目中。
5. 自由选择分配:允许人员根据个人喜好或需要自由选择席位。这种方法给予人员更大的自主权和便利性,适用于较小规模的会议或活动。
在实际应用时,可以根据具体情况综合考虑多种分配方法,灵活运用,以满足不同的需求和目标。
《数学模型》考试试卷
1.“商人怎样安全过河”模型中状态随决策变化的规律是
k k
k k d s s )1(1-+=+。(允许决策模型) 1、2、“公平的席位分配”模型中的Q 值法计算公式是
)1(2+=
i i i i n n p Q 。
3、“存贮模型”的平均每天的存贮费用计算公式为
=)(T C 221rT
c T c +
,当=
T r
c c 21
2时,
)(T C 最小。
4、LINGO 中,表示决策变量x 是0-1变量的语句是 @gin(x) 。
5、一阶自治微分方程
()x f x =&的平衡点是指满足 ()0f x = 的点,若 '()0f x < 成立,则其平衡点是稳定的。
6、市场经济中的蛛网模型中,只有当
f
K <
g
K 时,平衡点
0P 才是稳定的。
7、“传染病模型”中SIS 模型是指被传染者康复以后,还有可能再次感染该传染病。 8、传送系统的效率模型中,独立地考虑每个钩子被触到的概率为p ,则共有n 个钩子的系统中,一周期内被触到k 个
钩子的概率为
(1)k k n k n C p p -- 。
9、我们所建立的“人口指数增长”模型是根据微分方程rt
e x t x 0)(= 建立的。我们所建立的“人口阻滞增长”模型是
根据微分方程
)1(m
x x
rx dt dx -= 建立的。
10、“商人怎样安全过河”模型中,从初始状态到终止状态中的每一步决策都是集合D 中的元素 。 11、建立起的“录像机计数器的用途”模型bn an t
+=2中的参数a 和b 可用 数值积分 方法求得。
12、“双层玻璃的功效”模型中,建筑规范一般要求双层玻璃的间隙约为玻璃厚度的1/2 。“双层玻璃的功效”模型中,按建筑规范实施的双层玻璃可节能 97 % 。
数学建模论文(分配问题)精品
【关键字】政治、方案、情况、方法、问题、有效、深入、充分、合理、公平、召开、建立、提出、研究、关键、理想、工程、资源、任务、分析、推广、规划、管理
公平席位的分配
系别:机电工程系模具班学号: 1号
摘要:
分配问题是日常生活中经常遇到的问题,它涉及到如何将有限的人力或其他资源以“完整的部分”分配到下属部门或各项不同任务中。分配问题涉及的内容十分广泛,例如:大到召开全国人民代表大会,小到某学校召开学生代表大会,均涉及到将代表名额分配到各个下属部门的问题。代表名额的分配(亦称为席位分配问题)是数学在人类政治生活中的一个重要应用,应归属于政治模型。而当代表的人数在总和没有发生变化的情况下,所占比例却发生了变化时,一个如何分配才能使分配公平的问题就摆在了我们的面前。因此,我们要通过建立数学模型来确定一种能够使分配公平的方法来分配
关键字:理想化原则; 整数规划; 席位公平分配
问题的提出:
某学院有3个系共200名学生,其中甲系100人,乙系60人,丙系40人,现要选出20名学生代表组成学生会。
如果按学生人数的比例分配席位,那么甲乙丙系分别占10、6、4个席位,这当然没有什么问题(即公平)。
但是若按学生人数的比例分配的席位数不是整数,就会带来一些麻烦。比如甲系103人,乙系63人,丙系34人,怎么分?
问题重述
学院的最初人数见下表,此系设20个席位代表。
甲乙丙总人数
1006040200学生人数比例:100/200 60/200 40/200
按比例分配方法:分配人数=学生人数比例初
按比例分配席位:甲乙丙共
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河北大学《数学模型》实验 实验报告
班级专业 15计科2班 姓名 张宇轩
学号 20151101006 实验地点 C1-229
指导老师 司建辉 成绩 实验项目 1. 实验11-1 公平的席位分配(参照惯例的席位分配方法)
2. 实验11-2 公平的席位分配(Q 值方法)
一、实验目的
了解参照惯例的席位分配方法和Q 值方法的区别,明确Q 值的意义,学会使用这两种方法解决问题。掌握在MATLAB 下,席位分配问题的调用,熟悉循环的使用,floor 、sort 等函数的使用,学会使用最佳定点或浮点格式(5位数字)控制命令format short g 。 二、实验要求
1. 公平的席位分配(参照惯例的席位分配方法)
参照惯例的席位分配方法:(参考P278-279)
n 为席位总数,p1,p2,…,pm为各单位人数。
步骤:
a. 按比例各单位所得席位为n*pi/(p1+p2+,…,pm),i=1,2,…,m(结果可能含有小数)。
b. 对各单位所得席位取整。
c. 若对各单位所得席位取整数之和 某学校有甲乙丙三个系共有200名学生,其中甲系有103人,乙系有63人,丙系有34人。 1. 有20个代表席位,采用参照惯例的席位分配方法,分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”和“求解过程”。 2. 有21个代表席位,采用参照惯例的席位分配方法,分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”和“求解过程”。 1. 在命令窗口分别调用以上函数求解(使用最佳定点或浮点格式(5位数字)控制命令format short g )。 2. 两个结果比较,合理吗? 2. 公平的席位分配(Q 值方法) Q 值方法:(参考P280-281) 设第i 方人数为pi ,已占有ni 个席位,i=1,2,…,m 。当总席位增加1席时,计算 m i n n p Q i i i i ,2,1,)1(2 应将这一席位分给Q 值最大的一方。 某学校有甲乙丙三个系共有200名学生,其中甲系有103人,乙系有63人,丙系有34人。 1. 有20个代表席位,采用Q 值法分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”和“求解过程”。 2. 有21个代表席位,采用Q 值法分别求出甲乙丙系的“席位分配结果”和“求解过程”。 1. 在命令窗口分别调用以上函数求解(使用最佳定点或浮点格式(5位数字)控 制命令format short g)。 2. 两个结果比较,合理吗? 三、实验内容 1.公平的席位分配(参照惯例的席位分配方法) 建立M文件fapt1.m,代码如下: function [ni,c]=fapt1(p,n) temp=p*n/sum(p); %按比例各单位所得席位(可能含小数) ni=fix(temp); %各单位所得席位取整 c=ni; if sum(ni) c=[temp;ni]; %拼接 temp=temp-ni; %取小数部分 [d,k]=sort(temp,'descend');%按降序排序(缺省为升序) i=1; while sum(ni) ni(k(i))=ni(k(i))+1; i=i+1; end c=[c;ni]; %拼接 end 命令行输入: >> format short g >> p=[103 63 34]; >> n=20; >> [ni,c]=fapt1(p,n) >> n=21; >> [ni,c]=fapt1(p,n) 2.公平的席位分配(Q值方法) 建立M文件fapt1.m,代码如下: function [ni,c]=fapt2(p,n) ni=floor(p*n/sum(p)); c=ni; while sum(ni) Qi=(p.*p)./(ni.*(ni+1)); %ni>0 [MAXQ,i]=max(Qi); %求最大值元素及下标 ni(i)=ni(i)+1; c=[c;Qi;ni]; %拼接 end 命令行输入: >> format short g >> p=[103 63 34]; >> n=20; >> [ni,c]=fapt2(p,n) >> n=21; >> [ni,c]=fapt2(p,n) 四、实验结果及其分析 1.公平的席位分配(参照惯例的席位分配方法) 20个席位: ni = 10 6 4 c = 10.3 6.3 3.4 10 6 3 10 6 4 21个席位: ni = 11 7 3 c = 10.815 6.615 3.57 10 6 3 11 7 3 结果分析: 这种分配方式不合理,因为只多出了一个席位,而甲乙两个系分别多获得一个席位,丙系少一个席位 2.公平的席位分配(Q值方法) 20个席位: ni = 11 6 3