公平的席位分配

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公平的席位分配等四个数学模型例子

公平的席位分配等四个数学模型例子
即当 n 趋向于无穷大时, Nn是否趋向于无穷小?
补例2 洗衣节水问题
因为lim n
1
1 n
n
e,所以当n趋于无穷大时,(7)式分母
趋于e AW。
当n趋于无穷大时,N
的极限存在,并有
n
A
lim
n
Nn
N0
eW
(8)
(8)式说明了当水的总量一定的时候,无论你怎样洗涤,不 管次数多少,最后的结果是不可能一点污物都不残留的。
18 8 4+3+2+2+2+4=17
A7 13 23 10 7 28 18
4 2+2+2+4+4+4=18
A8 17 11 27 22 14 8 4
3+2+2+2+4+4=17
由以上表格可知该安排是合理的
作业:当7支队参加单循环赛的排球比赛时,试 合理的安排其赛程。
补例2 洗衣节水问题
问题提出: 我国淡水资源有限,节约用水势在必行。那么如何在洗衣 服中合理地用水,使得既能把衣服洗干净,又能节约用水 的问题就摆在我们的面前。一般洗衣服的过程是先将衣服 用洗涤剂浸泡,然后一次次地用水漂洗。洗衣机的运行过 程分别为加水—>漂洗—>脱水—>加水—>漂洗—>脱 水……这么一个循环过程。我们的问题是在保证一定洗涤 效果下,洗衣服分成多少次(或在洗衣机中应循环几次), 每一次的用水量是否一致,使得总的用水量最为节省?
补例2 洗衣节水问题
进一步讨论:
如何确定洗涤的次数 n 。
先引入一个清洁度 的定义。设 是洗净衣服上的污物量与
第一次浸泡后残留在衣服上的污物量之比,即 Nn N0

数学论文席位的公平分配问题

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。

1.2问题的分析数学中通常人们用比例的方法来分配各个楼要派出几个人来组建委员会,当比例中有小数时人们有按照惯例使得各组中小数最大的组拥有更多的人数。

然而人们是怎样分配的呢?又因为没栋楼所占比例不是整数,可以会出现不公平的现象。

为了让席位分配更加公平我们不应该采用比例法,要引用不比例法更好的Q值法对其进行求解。

安排席位时,应遵循的原则

安排席位时,应遵循的原则

安排席位时,应遵循的原则1.均衡性原则:尽量保持席位的均衡,使每个参与者的位置相对公平,避免将某一方或某几方安排在不利的位置,以确保公正性和公平性。

2.互动性原则:安排席位时应考虑参与者之间的互动和沟通,尽量安排相互认识的人坐在一起,以促进交流和合作。

同时,也要避免把相互敌对或不合拍的人安排在一起,以防止冲突和不愉快的局面。

3.主宾尊重原则:对于宾客和主人,应考虑给予特殊待遇和尊重,通常将主宾安排在较为显眼或重要的位置。

这可以提升宾客的参与感和满意度,也体现了组织者对主宾的重视。

4.组织性原则:根据会议或活动的性质和目的,席位的安排也应考虑到整体组织的需要。

比如,对于需要有主讲人的演讲会,可以将主讲人安排在最中央的位置,以便更好地吸引观众的注意力。

5.职务和身份原则:对于正式会议,根据参与者的职务和身份,可以将高层领导或决策者安排在重要位置,以体现组织的等级和权威。

但同时要避免过分突出身份的原则,以免给其他与会者造成不必要的压力或不平衡感。

6.席位变动原则:在规划席位时,也要考虑到可能会有席位变动的情况。

比如,可能有人因故不能参加,或者有人需要临时调换位置等。

因此,在安排席位时应灵活考虑,保持一定的余地,以便根据具体情况进行调整。

7.人群特点原则:针对不同的人群特点,也可以进行个性化的席位安排。

比如,对于年轻人较多的活动,可以安排他们坐在一起,以促进共同话题和活跃氛围;而对于长者或体弱者,可以安排在离便利设施近的位置,方便他们的活动。

总之,安排席位时应尽量考虑到各个方面的因素,以达到公平、合理、方便和符合活动目的的效果。

不能仅仅从个人利益出发,而忽视了整体的需求和协调性。

公平席位分配方法

公平席位分配方法
公平席位的分配
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
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 , 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 p2 n2 和 p2 n2 ,显然仅当
一般假设 p1 n1 > p2 n2 ,即对A不公平,当再分 配一个席位时, 关于 pi ni (i = 1, 2) 不等式有三 种情况:
公平分配席位的原则是使得相对不公平值 尽可能地小,所以如果 rB ( n1 + 1, n2 ) < rA ( n1 , n2 + 1) 则这一席应分给A方,反之则应分给B方。 事实上,第一种情况也包含在上式中。 p22 n2 (n2 +1) < p12 n1(n1 +1)
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
pi 2 Qi = , i = 1, 2, ..., m n i ( n + 1)
应将1席分给最大一方-------Q值法
1.作业:用Q法重新讨论甲乙丙三系分配 21席问题。
p1 n1 = p 2 n2
因为人数和席位都是正数,但通常有 p1 n1 ≠ p2 n2 这时席位分配不公平,且 p i n i 的数值较大 的一方吃亏,或者说对这一方不公平。
假设 p1 n1 > p 2 n2 ,不公平程度可 以用 p1 n1 − p 2 n2 衡量。 1. p 1 = 1 2 0 , p = 1 0 0 , n1 = n 2 = 1 0 2. p 1 = 1 0 2 0 , p 2 = 1 0 0 0 , n1 , n 2 不变 设 p1, p 2 为A,B 两方固定人数, n 1 , n 2 两方 分配席位(可变)。

公平的席位分配

公平的席位分配


Q值法推广:当有m方,第i方人数 pi ,占有 ni 席位, 当总席位增加1席,计算
pi2 Qi ni (ni 1)
应将席位分给Q值最大的一方。
问题解决

先按比例计算结果将整数部分的19席分配完,有 n1 10, n2 6, n3 3 ,再用Q值法分配第20,21 席。
1032 632 342 第20席:Q1 , Q2 , Q3 , Q1最大分给甲。 1011 6 7 3 4 1032 第21席:Q1 , Q2 , Q3不变, Q3最大分给丙。 1112
公平的席位分配
问题背景
某校有3个系共200名学生,甲乙丙系各100, 60,40名。若学生代表席位设20个席位。 公平而简单的席位分配办法:按学生人数 的比例分配。 分配结果(席位):甲10;乙6;丙4。

若甲乙丙系人数分别:103、63和34,20个 席位如何分配? 若上述人数不变,增加一个席位,分配结 果如何? 这个结果对丙系太不公平,总席位增 加1席,而丙系席位却由4席减少为3席位。 找到衡量公平分配席位的指标,丙建立新 的分配方法。
练习
学校共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 门要组织一个10人的委员会,使用下列办 法分配各宿舍的委员数。 (1)按比例分配取整数的名额后,剩下的名 额按惯例分给小数部分较大者。 (2)用Q值法


(3)d’Hondt法:将A,B,C各宿舍的人数用 n=1,2,3等相除,其商如下
p1 p2 n1 n2 1
公平分配的原则:使得相对不公平度尽可能地小

若 rB (n1 1, n2 ) rA (n1 , n2 1) ,则席位分给A;反之分给B。 Q值法 2 2

公平的席位分配

公平的席位分配
绝对不公平值
每席代表人数: p1/ n1
不公平
Байду номын сангаас程度
例: 120:10 100:10→2 例: 1020:10 1000:10→2 改进
改进
对A相对不公平值
rA ( n1 , n 2 ) = p1 p2 − n1 n2 p2 n2 p2 p1 − n2 n1 p1 n1
绝对不公平值 基数
对B
rB ( n 1 , n 2 ) =
模型分析
总人数 p=∑pi ,总席位 n=∑ni 按人数比例 p
ni = [
i
p
n ]
则 则
pi p p < ≤ i ni +1 n n
pi Qi = n i ( n i + 1)
2
例: 120:10 100:10→2 → 0.2 例: 1020:10 1000:10→2 →0.02
目标:rA, rB 尽量小
2、确定分配方案
假设 A,B 占有 n1,n2 席 不妨设 p1/n1>p2/n2 则 p1/(n1 +1)>p2/n2 == p1/(n1 +1)<p2/n2 对A不公平值(相对)
某校 共200人 20席 调整 人数比例 20席 实际分配 21席 实际分配
甲系 100 10 103 51.3 10.3 10 10.815 11
乙系 60 6 63 31.5 6.3 6 6.615 7
丙系 40 4 34 17 3.4 4 3.57 3
产生问题:分配不公
原因 20个,丙多占0.6 21个,不充分的席位都在增加
p2 (n1 + 1) rA(n1 +1,n2)= -1 p1n2 p1/n1 )>p2/(n2 +1)

公平席位的分配(韩文斌)

公平席位的分配(韩文斌)

公平席位分配模型班级:09数学(2)班姓名:韩文斌学号:0907022011摘要:通过建立人数比例模型、最大剩余法模型及Q值法模型解决了公平席位的分配问题。

比较三种模型分配的结果方案,我发现了Q值法模型是解决公平席位分配问题较公平的方法。

关键词:公平分配绝对不公平程度 Q值法模型正文1 问题的提出某学校有3个系共100名学生,其中甲系100名,乙系60名,丙系40名。

1.1 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什么?1.2 现在丙系有6名学生转入甲乙两系(其中3人转入甲系,3人转入乙系),现在该如何分配呢?1.3 因为有20个席位的代表会议在表决提案时可能出现10:10的结局,会议决定下一届增加1席。

在问题二中人数发生改变后的情况下,这1席又该分给哪个系呢?2 合理假设与变量说明假设3个系的总人数不再发生变动,各个系的人数除了问题二中人数的改动之外,不再发生任何改变。

3 模型建立3.1 人数比例模型公平标准iiP P N N =, i =1,2,3…通过计算总席位与总人数、各系席位数与各系总人数的比例相等,来确定各系的席位数的分配方案。

3.2 最大剩余法模型记,1,2,3ii iP R i N ==…的余数,i R 越大说明i 系分一个席位代表人数就越多,为了公平降低i R ,则剩余席位优先分给i R 最大的i 系。

3.3 Q 值法模型[1]当总席位增加1席时,计算令2(1)i i i i p Q n n =+,增加1席位应该分配给Q 值最大的一方。

3.3.1 不公平指标为简单起见考虑A ,B 两系分配席位的情况。

设两方人数分别为1P ,2P ,占有席位分别为1n ,2n ,则比值11p n ,22p n 为两方每个席位所代表的人数。

显然仅当1212p p n n =分配时才算完全公平的,但是因为人数和席位都是整数,所以通常1212p p n n ≠,分配不公平,并且对比值较大的一方不公平。

公平席位的分配

公平席位的分配

公平席位的分配数学(2)班学号 0907022022 高泽标摘要:讨论公平席位分配的模型已有很多。

本文首先用比例加惯例法、Q值法、D’hondt 法对问题中名额进行了分配,再对D’hondt法的合理性进行了分析,并在Q值法对绝对尾数(绝对不公平度)的处理方式基础上,提出了相对尾数模型,并讨论了其满足Young公理的1,3,4条关键词:相对尾数 Balinsky & Young不可能定理正文1 问题复述公平的席位分配问题是一个非常有趣而重要的问题,它在政治学、管理学和对策论等领域具有广泛的应用价值。

处理这个问题的最早的方法是Hamilton法,即比例加惯例法;后来出现了Q值法;1974年M.L.Balinski和H.P.Young引入了席位分配问题的公理体系研究方法,并于1982年证明了同时满足五个公理的席位分配方法是不存在的;因此,我们只能根据实际建立在一定公平准则下成立并尽量多的满足Young公理的算法。

这里,我们需要理解并运用比例加惯例法、Q值法、D’hondt法对宿舍委员会名额进行分配,继而提出更优的公平分配席位的方法。

2 模型假设2.1 合理假设2.1.1 比例加惯例法、Q值法等分配模型均为已知;2.1.2 各个宿舍相互独立互不影响,人数保持不变;2.1.3 委员分配以各宿舍人数为唯一权重。

2.2 符号约定3 模型的建立及求解3.1按比例加惯例模型分配根据比例加惯例分配模型的原理表3.2按Q 值法模型分配首先用比例分配法对名额进行初步分配,再根据表达式 C B A i ,,=对剩下的名额进行分配表2(Q 值法分配结果):3.3 D ’hondt 模型 3.3.1 模型建立设,分别表示宿舍总人数和总分配席位数,(1,2,3i =)表示各宿舍人数,令(1,2,3,1,2,...i j ==),则得到一个数列{}ij a ,将该数列按递减顺序重新排列,得到{}()k ij a ,其中()k ij a 表示{}()k ija 中第大的项。

公平席位分配Q值法

公平席位分配Q值法

1 问题的假设与符号定义1.1问题的假设:1.席位是以整数计量的,并且为有限个,设为N个;2.每个系别有有限个人,席位是按各集体的人员多少来分配的;3.每个系别的每个人被选举都是等可能的;4.每个单位至少应该分配到一个名额,如果某个单位,一个名额也不应该分到的话,则应将其剔除在分配之外;5.在名额分配的过程中,分配是稳定的,不受任何其他因素所干扰.1.2符号的定义:n----表示某系别的席位数(n1、n2、n3分别表示甲、乙、丙的席位数);p----表示某系别的人数(p1、p2、p3分别表示甲、乙、丙的人数);q-------表示总席位数;N-------表示总的席位人数.Q-------表示某单位的Q值.3 问题的分析通常人们都是按照人数比例来进行分配的.当比例中有小数时,人们又按照惯例将多余的席位分给比例中小数最大者.我们能得出以下结论:*公式:Npqn/4 模型建立目标:建立公平的席位分配方案.4.1 引出绝对不公平值并给出相对不公平值:设A,B 两方人数分别为21,p p ;分别占有 1n 和2n 个席位,则两方每个席位所代表的人数分别为11n p 和 22n p. 我们称 2211n p n p -为.例:10,100,1202121====n n p p则22211=-n p n p ; 又 10,1000,10202121====n n p p 则22211=-n p n p 由上例可知,用绝对不公平程度作为衡量不公平的标准,并不合理,下面我们给出相对不公平值.①若 2211n p n p > 则称 11221222211-=-n p n p n p n p n p 为对A 的相对不公平值,记为 ),(21n n r A ;②若 2211n p n p < 则称 12112111122-=-n p n p n p n p n p 为对B 的相对不公平值 ,记为 ),(21n n r B .4.2给出相对公平的席位分配方案:如果,A B 两方分别占有1n 和2n 席,利用相对不公平值A r 和B r 讨论,当总席位增加1席时,应该分配给A 还是B.不妨设1122>p n p n ,即对A 不公平,当再分配一个席位时,有以下三种情况:I .当221>+11p pn n 时,这说明即使给A 增加1席,仍然对A 不公平,所以这一席显然应给A 方.II.当221<+11p pn n 时,这说明给A 增加1席,变为对B 不公平,此时对B 的相对不公平值为:21121211-1 ++=()(,)B p n r n n p n (3)III.当221>+11p pn n 时,这说明给B 增加1席,将对A 不公平,此时对A 的相对不公平值为:12122111-1 ++=()(,)A p n r n n p n (4)因为公平分配席位的原则是使相对不公平值尽可能小,所以如果121211+<+(,)(,)B A r n n r n n (5)则这1席给A 方,反之这1席给B 方.由(3)(4)可知,(5)等价于21222211<11++()()p p n n n n (6)不难证明上述的第I 种情况221>+11p pn n 也与(6)式等价,于是我们的结论是当(6)式成立时,增加的1席应给A 方,反之给B 方.若记:2, =1,21=+()i i i i p Q i n n则增加的1席给Q 值大的一方.4.3模型内部推广:上述方法可以推广到有m 方分配席位的情况.设第i 方人数为i p ,已占有i n 个席位.当总席位增加1席时,计算:2, =1,21=+()i i i i p Q i m n n ,,则增加的1席应分配给Q 值大的一方.这种席位分配的方法称为Q 值法.5 模型求解5.1下面用Q 值法讨论甲,乙,丙系分配20个席位的问题:先按照比例将整数部分的10席分配完毕n 1=10, n 2=6, n 3=3,.再用Q 值法分配第20席和第21席;分配第20席,计算得:Q1=96.4; Q2=94.5; Q3=96.3Q1最大,于是这1席应分给甲系.分配第21席,计算得:Q1=80.4;Q2=94.5;Q3=96.3;Q3最大,于是这1席应分给丙系.5.2现象分析及结果:根据Q值分配结果与假定情况一的现象,易得出:惯例分配总席位为21时,分配不公平,以至得出总席位数N增加一个,丙的席位数反而减少了一个的错误结论.6 模型评价●我们巧用绝对值,避免了分两种情况.从而简化了运算.●改进后的Q值法席位分配方案应用性推广,分配更公平.。

宴会席位安排的原则

宴会席位安排的原则

宴会席位安排的原则
宴会席位安排的原则根据不同的文化和传统可能有所不同,但以下是一些常见的原则:
1.以右为尊原则:在安排席位时,通常以右为尊,左为卑。

例如,如果男女主人并座,则男左女右,以右为大。

如果席设两桌,男女主人分开主持,则以右桌为大。

2.职位或地位高者为尊原则:在安排席位时,职位或地位高者通常被视为尊贵的人,应该被安排在上席或主位。

这是根据职位或地位的高低来确定的,不能逾越。

3.以职位或地位相同者为原则:如果参加者的职位或地位相同,那么可以按照传统习惯或按照他们的姓名笔画或字母顺序来排列。

4.遵守外交惯例原则:当一国政府的首长如总统或总理款宴外宾时,各国惯例是外交部长的排名在其他各部部长之前。

5.方便交谈原则:在安排席位时,应该尽量让客人之间能够
方便交谈,避免让他们背对背或者面对面地坐着。

这有助于创造一个友好和和谐的氛围。

6.美观原则:在安排席位时,也要注意整体布局的美观性。

桌布、餐具、鲜花和灯光等元素都应该被精心选择和布置,以增加整个宴会的美感和氛围。

这些原则在大多数情况下都适用,但具体的应用可能会因不同的场合和文化背景而有所调整。

在安排宴会席位时,最好提前了解相关文化和礼仪,以确保整个宴会的顺利进行。

公平的席位分配问题

公平的席位分配问题

公平的席位分配问题席位分配在社会活动中经常遇到,如:人大代表或职工学生代表的名额分配和其他物质资料的分配等。

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。

符号设定:N :总席位数 i n :分配给第i 系席位数 (1,2,3i =分别为甲,乙,丙系)P :总人数 i P :第i 系数 (1,2,3i =分别为甲,乙,丙系)iQ :第i 系Q 值 (1,2,3i =分别为甲,乙,丙系)Z :目标函数方法一,比例分配法: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。

这种分配方法公平吗?由书上给出的案例,我们可以很清楚的知道该方法是有缺陷的,是不公平的。

方法二,Q 值法: 采用相对标准,定义席位分配的相对不公平标准公式:若2211n p n p >则称11221222211-=-n p np n p n p n p 为对A 的相对不公平值, 记为 ),(21n n r A ,若 2211n p n p < 则称 12112111122-=-n p n p n p n p n p 为对B 的相对不公平值 ,记为 ),(21n n r B 由定义有对某方的不公平值越小,某方在席位分配中越有利,因此可以用使不公平值尽量小的分配方案来减少分配中的不公平。

确定分配方案:使用不公平值的大小来确定分配方案,不妨设11n p >22n p ,即对单位A 不公平,再分配一个席位时,关于11n p ,22n p 的关系可能有 1. 111+n p >22n p ,说明此一席给A 后,对A 还不公平;2. 111+n p <22n p ,说明此一席给A 后,对B 还不公平,不公平值为1)1(11),1(212111112221-⋅+=++-=+n p p n n p n p n p n n r B3. 11n p >122+n p ,说明此一席给B 后,对A 不公平,不公平值为1)1(11)1,(121222221121-⋅+=++-=+n p p n n p n p n p n n r A4.11n p <122+n p ,不可能上面的分配方法在第1和第3种情况可以确定新席位的分配,但在第2种情况时不好确定新席位的分配。

公平的席位分配模

公平的席位分配模

C宿舍已具备“分配资格” 3)下面每增加一个名额,则重复如下步骤,直至A宿舍具有“分配资格”止, 不失一般性,设 pc p B ,其中m,n分别为已分配给B、C的名额数.
m 1 n 1 pc p p B A a)如果 m 1 n 1 1 ,则A宿舍仍不具备“分配资格”;B、C运用Q值 法,确定这一名额给B还是给C. b)如果 p c p A p B ,则A宿舍仍不具备“分配资格”;且C宿舍的Q m 1 1 n 1
2013-9-22
3模型的优缺点
比例加惯例法存在较大缺陷,Q值法但这种方法缺 点是要求参与分配的各方至少已有一个名额, d’Hondt法尽可能将不公平降低到最低限度,将 d’Hondt和Q值法结合起来的d’Hondt+Q值法是基 于d’Hondt法和Q值法的,后面三种方法都是基于 比例加惯例法进一步得出的,则它们互相有关联, 在一定程度上会受到影响;其次上述四种模型考 虑的实际问题太少,不具有很大的推广性.但是对 于一些简单的分配问题,可以用d’Hondt法模型进 行席位分配.
5
8 11 14
93312.0
31104.0 15552.0 9331.2 6220.8 4443.4
4
6 9 10 13
10个席位的分配,分配名额是4,5,6.
获得名额
2013-9-22
4
5
6
观察结果可得:当席位增至15人时,除了d’Hondt法分
配是3,5,7,其他三种方法3个宿舍分配的人数都是4,5,6, 相比较当3个宿舍分配的人数为3,5,7时,各个宿舍分配 到的每个席位代表的人数更接近,则席位分配更合理.
2013-9-22
3
4.995
5544.5

第二章 公平的席位分配

第二章  公平的席位分配

第二章 公平的席位分配2.1 公平的席位分配 问题:三个系学生共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。

现因学生转系,三系人数为103, 63, 34, 问20席如何分配。

若增加为21席,又如何分配。

比例加惯例对丙系公平吗?系别 学生 比例 20席的分配 21席的分配 人数 (%) 比例 结果 比例 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―公平‖分配方法衡量公平分配的数量指标人数 席位A 方 p 1 n 1 当p 1/n 1= p 2/n 2 时,分配公平B 方 p 2 n 2 若 p 1/n 1> p 2/n 2 ,对A 不公平 p 1/n 1– p 2/n 2 ~ 对A 的绝对不公平度 p 1=150, n 1=10, p 1/n 1=15 p 2=100, n 2=10, p 2/n 2=10 p 1/n 1– p 2/n 2=5p 1=1050, n 1=10, p 1/n 1=105 p 2=1000, n 2=10, p 2/n 2=100 p 1/n 1– p 2/n 2=5虽二者的绝对不公平度相同,但后者对A 的不公平程度已大大降低!―公平‖分配方法: 将绝对度量改为相对度量 若 p 1/n 1> p 2/n 2 ,定义 ~ 对A 的相对不公平度类似地定义 rB(n1,n2)公平分配方案应使 rA , rB 尽量小将一次性的席位分配转化为动态的席位分配, 即设A, B 已分别有n1, n2 席,若增加1席,问应分给A, 还是B, 不妨设分配开始时 p1/n1> p2/n2 ,即对A 不公平应讨论以下几种情况: 初始 p1/n1> p2/n2 1)若 p1/(n1+1)> p2/n2 ,则这席应给 A2)若 p1/(n1+1)< p2/n2 ,应计算rB(n1+1, n2)),(///21222211n n r n p n p n p A =-3)若 p1/n1> p2/(n2+1),应计算rA(n1, n2+1) 问:p1/n1<p2/(n2+1) 是否会出现? 否! 若rB(n1+1, n2) < rA(n1, n2+1), 则这席应给A 若rB(n1+1, n2) >rA(n1, n2+1), 则这席应给 B当 rB(n1+1, n2) < rA(n1, n2+1), 该席给A的定义该席给A 否则, 该席给B 定义该席给Q 值较大的一方推广到m 方分配席位,计算 该席给Q 值最大的一方:Q 值方法三系用Q 值方法重新分配 21个席位按人数比例的整数部分已将19席分配完毕 甲系:p1=103, n1=10 乙系:p2= 63, n2= 6 丙系:p3= 34, n3= 3用Q 值方法分配第20席和第21席 第20席 Q 1最大,第20席给甲系 第21席 同上 Q 3最大,第21席给丙系Q 值方法分配结果:甲系11席,乙系6席,丙系4席,公平吗?进一步的讨论Q 值方法比“比例加惯例”方法更公平吗? 席位分配的理想化准则已知: m 方人数分别为 p 1, p 2,… , pm , 记总人数为 P = p 1+p 2+…+pm , 待分配的总席位为N 。

六、公平的席位分配

六、公平的席位分配

甲 乙 丙 总和
103 63 34 200
51.5 31.5 17.0 100
对本例,Q值法可以从 n1 n2 n3 1 (即初始时每系已经占有1
席)开始计算,一直计算到19席的分配结果是 n1 10, n2 6, n3 3 . 再每次增加一席计算。
系别
学生人数
学生人数 的比例
%
20个席位的分配
按比例分 配的席位 10.3 6.3 3.4 20 参照惯例 的结果 10 6 4 20
21个席位的分配
按比例分 配的席位 10.815 6.615 3.570 21 参照惯例 的结果 11 7 3 21
甲 乙 丙 总和
103 63 34 200
51.5 31.5 17.0 100
%
20个席位的分配
按比例分 配的席位 10.3 6.3 3.4 20 参照惯例 的结果 10 6 4 20
21个席位的分配
按比例分 配的席位 10.815 6.615 3.570 21 参照惯例 的结果 11 7 3 21
甲 乙 丙 总和
103 63 34 200
51.5 31.5 17.0 100
按比例分 配的席位 10.3 6.3 3.4 20 参照惯例 的结果 10 6 4 20
21个席位的分配
按比例分 配的席位 10.815 6.615 3.570 21 参照惯例 的结果 11 7 3 21
甲 乙 丙 总和
103 63 34 200
51.5 31.5 17.0 100
因为有20个席位的代表会议在表决提案时可能出现10:10的局 面,会议决定增加一席。仍按照比例分配的原则进行,丙系却 因总席位增加了一席,而由4席减少为3席。这个结果显然是不 公平的。

公平的席位分配

公平的席位分配

公平的席位分配问题提出:某学校有3个系⼀共200名学⽣,其中甲系100名,⼄系60名,丙系40名。

如果学校代表会议设置20个席位,怎样公平地分配席位?思考:按照传统的思维⽅式,按照每个系的⽐例进⾏席位的分配。

在该问题中,甲⼄丙三个系的⼈数⽐例为100:60:40=5:3:2。

因此按照这个⽐例进⾏席位的分配可以公平简单的实现席位分配。

但是上⾯的例⼦有些特殊,因为每个系的⼈数⽐例正好是整数,并且能够恰好分配所有的席位。

现在将问题进⼀步⼀般化。

假设甲系学⽣103⼈,⼄系学⽣63⼈,丙系学⽣34⼈。

此时甲⼄丙学⽣⼈数所占⽐例分⽐为51.5%、31.%、17.0%。

仍然分配20个席位,此时甲⼄丙按⽐例分配的席位个数分别为:10.3、6.3、3.4三个系进过协商同意将最后⼀个席位分配给⽐例中⼩数部分最⼤的丙系。

此时甲⼄丙席位分别为10、6、4现在问题进⼀步复杂。

由于决策过程可能出现10:10的现象,会议决定将增加⼀个席位。

依旧按照上述的将最后⼀个席位分配给⼩数⽐例最⼤的那个系。

见下⾯表格不过现在通过表格可以看出:总席位的增加,反⽽导致丙系由4个席位减少⾄3个席位,这样的分配⽅法(将最后⼀个席位分配给⼩数⽐例最⼤的那个系)对丙系不公平。

因此问题出现在分配席位的⽅法上⾯。

该分配席位的⽅法称为最⼤剩余法或者最⼤分数法最⼤分数法明显的缺陷:⼈⼝悖论,某⽅⼈⼝增加反⽽导致该⽅席位数⽬减少。

例如上述三系学⽣变为114,64,34.按照最⼤剩余法,21个席位的分配结果应该是:11、6、4,⼄系学⽣⼈数增加席位反⽽⽐原来少1席,丙系学⽣数量不变席位反⽽多了1席。

为了寻找新的公平的席位分配⽅法,先讨论衡量公平的数量指标不公平度指标为了简单,只考虑A,B两⽅分配席位的情况。

设两⽅⼈数分别为p1,p2,占有席位分别为n1,n2.则⽐例p1/n1,p2/n2为两⽅每个席位所代表的⼈数。

显然只有当p1/n1=p2/n2时,分配才公平。

第四讲(一)初等模型-公平的席位分配-实物交换PPT课件

第四讲(一)初等模型-公平的席位分配-实物交换PPT课件
问 p1 / n1 p2 /(n2 +1)是否会出现?
若rB (n1 1, n2 ) rA (n1, n2 1),则这席位应给A,反之给B
10
当rB (n1 1, n2 ) rA (n1, n2 1),该席给A
根据rA,rB的定义
p22
p12
n2 (n2 1) n1(n1 1)
该席给A,否则该席给B
M1
p3(x3,y3)
将所有与p1, p2无差别的点连接 起来,得到一条无差别曲线MN,
y2
.p2
N1
N
0
x1
x2
xo x
线上各点的满意度相同, 线的形状反映对X,Y的偏爱程度,
比MN各点满意度更高的点如p3,在另一条无差别曲线M1N1
上。于是形成一族无差别曲线(无数条)。
16
y
甲的无差别曲线族记作
设A,B分别有n1, n2席,若增加1席, 问应分给A?还是B?
9
不妨设初始时 p1 / n1 p2 / n2, 即对A不公平,分下列几种情况
1)若 p1 /(n1 1) p2 / n2,则这席位应给A
2)若 p1 /(n1 1) p2 / n2,应计算rB (n1 1, n2 ) 3)若 p1 / n1 p2 /(n2 +1),应计算rA (n1, n2 1)
第四讲 初等模型
一、公平的席位问题 二、实物交换
1
一、公平的席位分配
席位分配是日常生活中经常遇到的问题,在企业、公 司、学校、政府部门都能应用该模型解决实际的问题。
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,有一个公司要召集所有的部门开 一个员工会议,在公司的会议厅里只能坐40个人,而公 司总共有10个部门,10个部门总共有498个人,而每个部 门的人数都不尽相同。如果你是会议的策划人,你要合理 的分配会议厅的40个座位,既要保证每个部门都有人参 加,最关键的就是要对10个部门都公平,保证10个部门 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。

公平的席位分配

公平的席位分配

席位公平分配问题—Q值法的改进摘要:本文为建立席位分配问题的公平合理方案.对经典Q 值法进行了研究并提出改进,构造了衡量相对不公平程度的新标准量。

通过对书本中的经典席位分配问题实例的计算,比较分析了多种席位分配方法的求解结果,并与经典的Q值法进行了公平性的比较。

结果表明改进的标准量更为合理,从而验证了该方法的有效性和合理性。

一、问题背景席位分配问题是人类社会生活中相当普遍的一类资源分配问题,是数学在政治领域中应用的典型实例,其目标是在一个大集体对小集体进行某种资源分配时试图尽可能做到公平合理。

席位分配问题最关键之处是它的悖论观,无论选择怎样的分配方案,总会产生这样或那样的矛盾,著名的有以下几种悖论:亚拉巴马悖论、人口悖论和新州悖论。

同时,席位公平分配的关键是提出衡量公平度的一个量,即满足下述5条公理:公理1(人口单调性):一方的人口增加不会导致它失去一个名额。

公理2(无偏性):在整个时间平均,每一方应接受到它自己应分摊的份额。

公理3(名额单调性):总名额的增加不会使某一方的名额减少。

公理4(公平分摊性):任何一方的名额都不会偏离其比例份额数。

公理5(接近份额性):没有从一方到另一方的名额转让会使得这两方都接近于它们应得的份额。

然而,1982年M .L .Balinski 和H .P .Young 证明了一个B —Y 不可能定理,即绝对公平的分配(满足公理1~公理5)方案是不存在的,既然绝对公平的分配方案不存在,人们便致力于席位分配问题的相对公平的研究。

著名的Q 值法是1982年由D .N .Burghes 和I .Hunttey 等人提出的一种相对不公平衡量标准,该方法简单易行,且克服了其他方法的一些矛盾,被广泛的应用于资源公平分配问题中。

但不足之处是未考虑名额分配后的整体状况,而首先给每一方分配一个名额也是没有道理的。

基于此考虑,这里提出了一种新的衡量相对不公平的标准,不需要事先给每一方分配一个名额,其计算量与Q 值法相当,但比Q 值法更趋于公平。

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席位公平分配问题
—Q值法的改进
摘要:本文为建立席位分配问题的公平合理方案.对经典Q 值法进行了研究并提出改进,构造了衡量相对不公平程度的新标准量。

通过对书本中的经典席位分配问题实例的计算,比较分析了多种席位分配方法的求解结果,并与经典的Q值法进行了公平性的比较。

结果表明改进的标准量更为合理,从而验证了该方法的有效性和合理性。

一、问题背景
席位分配问题是人类社会生活中相当普遍的一类资源分配问题,是数学在政治领域中应用的典型实例,其目标是在一个大集体对小集体进行某种资源分配时试图尽可能做到公平合理。

席位分配问题最关键之处是它的悖论观,无论选择怎样的分配方案,总会产生这样或那样的矛盾,著名的有以下几种悖论:亚拉巴马悖论、人口悖论和新州悖论。

同时,席位公平分配的关键是提出衡量公平度的一个量,即满足下述5条公理:
公理1(人口单调性):一方的人口增加不会导致它失去一个名额。

公理2(无偏性):在整个时间平均,每一方应接受到它自己应分摊的份额。

公理3(名额单调性):总名额的增加不会使某一方的名额减少。

公理4(公平分摊性):任何一方的名额都不会偏离其比例份额数。

公理5(接近份额性):没有从一方到另一方的名额转让会使得这两方都接近于它们应得的份额。

然而,1982年M .L .Balinski 和H .P .Young 证明了一个B —Y 不可能定理,即绝对公平的分配(满足公理1~公理5)方案是不存在的,既然绝对公平的分配方案不存在,人们便致力于席位分配问题的相对公平的研究。

著名的Q 值法是1982年由
D .N .Burghes 和I .Hunttey 等人提出的一种相对不公平衡量标准,该方法简单易行,且克服了其他方法的一些矛盾,被广泛的应用于资源公平分配问题中。

但不足之处是未考虑名额分配后的整体状况,而首先给每一方分配一个名额也是没有道理的。

基于此考虑,这里提出了一种新的衡量相对不公平的标准,不需要事先给每一方分配一个名额,其计算量与Q 值法相当,但比Q 值法更趋于公平。

通过实例比较了该方法与Q 值法及其它方法的求解结果,从而验证该方法的合理性和有效性。

二 公平标准的构造
1.1席位分配问题描述
席位分配问题是指:假设有m 方参加N 个可供分配的席位,
其中第i 方的人数为i p (i=1,2,…,m),m 方的总人数为1m
i i p p ==∑,
第i 方所分配的席位为n i ,(i=1,2,…,m),如何寻找一组整数
1n ,2n ,…… ,m n ,使得1m i i n N
==∑并且“尽可能”地公平。

理想的最公平分配方案是按人数比例的分配,即第i 方应分配的“份额”是i i p n N p =。

但i p N p 往往不是整数,而用“四舍五入”或取整的方法导致更不公平,由此提出了经典的Q 值法。

1.2 Q 值法
利用Q 值法导出一个席位分配的标准量
i Q ,,根据i Q 值 的大小确定下一个席位应
分配给那一方,具体操作如下:
首先给每一方分配一个席位,计算i Q (i =1,2,…,m)值,Q 值较大的一方优先获得下一个席位。

然后再计算i Q 值,Q 值较大的一方优先再获取一个席位,如此反复,直到所有席位分配完为止。

由于i i p n 和1i
i p n +分别是不给i 方增加一席和给i 方增加一席时该方席位代表的人数,而Q 值法恰是这两个数的几何平均值的平方,并且从算法描述可看出,可供分配的席位数N 必须能保证每一方至少能分配到一个席位,而没有考虑是否应该给某一方这个席位(可能出现该方根本不产生代表),因此Q 值法具有一定的局限性。

1.3 新的衡量标准
Q 值法的定义式
所示的相对不公平值只反映了i 方本身增加或不增加一席的综合情况,并没有把i 方放到所有各方构成的整体中去考虑,也没有反应相对于本方每席位代表和人数的比例关系与另外一方每席位代表和人数的比例是否一致或相接近,因此Q 值法尚需进一步改进。

定义 设有m 方共P 人参与总席位为N
的席位分配,第i 方的人数为i p (i =l ,2,…,m),第i 方所分
配的席位为i n (i=1,2,…,m),称2()i i i i p N p n Q p -=,i = 1,
2,…,m 为第i 方的Q 值(改进的Q 值)。

新标准量的分子表明第i 方应分配的份额i p N
p 与实际分配
的席位i n 的接近程度,如果_i i p N n p 为零,则分配是完全公平的。

i Q 的值表示相对于本方总人数而言的不公平程度,若_i i p N n p 与_j
j p N n p 接近,而第j 方比第i 方人数多很多,则对第i 方分配i n 个席位相对于第j 方分配
j n 个席位而言,i 方感到不公平。

因此i Q 的值越大,偏离理想状态越远,越不公平。

2
(1)i i i i p Q n n =+
1.4改进的Q 值法
根据前面的讨论,改进的Q 值法计算如下:
Step 1 初始化:每一方分配席位为零,即
(0)0i n = (i=1,2,…,m ,),k=0;
Step 2 终止判断:若()1
m
k i i n N ==∑,即席位已分配完,结束;
否则转Step 3; Step 3 计算2()i i i i p N p n Q p -=的值, i=1,2,…,m ;
Step 4 比较i Q (i 一1,2,…,m)的大小,对Q 较大的一方增加一个席位,即令{}1|max i i m s i Q ≤≤=,(1)()1k k s s n n +=+;
Step 5 k=k+1,转Step 2。

改进的Q 值法克服了Q 值法首先给每一方分配一席位的不合理规定,并且考虑了每一方每席位所代表的人数,每席位代表人数多的越不公平,所以优先得到一个席位。

三应用实例
为了验证改进的Q值法的合理性和有效性,选择书中的典型例子,并与经典Q值法的计算过程及相关文献中计算结果进行了比较。

书中所给的例子,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。

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个座位。

现在丙系有6名学生转入甲乙两系,各系人数如表1表2第2列所示,仍按比例(原表1第3行)分配席位时出现了小数(原表1第4行)。

在将取得整数的19席分配完毕后,三系同意参照所谓惯例分给比例中小数最大的丙系,于是三系仍分割占有10、6、4个席(原表1第5行)
原表1:按照比例并参照分配惯例的席位分配
但后来会议决定下一届增加1席,她们按照上述办法重新分配席位,计算结果见原表2,显然这个结果对丙系太不公平了,因为总席位增加1席,而丙系却由4席减为3席:
原表2:增加1席后按照比例并参照惯例的席位分配
在这里,我们用Q值法来计算。

其中,m=3,N=21,p=200,
1103
p=
,263
p=
,334
p=。

利用改进Q值法,在Matlab7.0下编程,计算结果见表1。

Q值法首先给每个系分配一个席位,计算结果见表2。

从具体操作来看,Q值法是在首先给各系分配一个席位后,从第4个席位开始分配的,而改进的Q值法无需这一不合理规定,直接从第1个席位开始,两种方法的结果是一致的。

虽然在这里Q值法和改进Q值法计算结果是一致的,但是两种方法的结果不总是一致的。

同样是这道题目根据按比例的原则,其分析结果如表4所示。

而利用Q值法和改进Q值法的计算结果如表5所示。

哪种分配方案更公平呢?首先分析一下Q值法和改进Q值法每席位代表的人数,分析如表6所示。

Q值法每席位代表的人数最大值与最小值(即甲系与乙系)相差34.25,改进Q值法每席位代表的人数最大值与最小值(即丙系与乙系)相差29.67,表明改进Q值法更公平。

另一方面,两种方法与整个分配方案平均每席位代表人数的偏差平方和分别为
()222
-+-+-=
117.51000/11(83.251000/11)(86.401000/11)786.07 ()222
78.331000/11(83.251000/11)(108.001000/11)508.91
-+-+-=
从以上两方面可以看出,改进Q值法的确比Q值法更公平、更合理。

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