JAVA实现双边决策

 现实生活中存在不少问题，好比商品买卖如何实现商家利润最大化？大学生招生录取如何实现总体效果最好？病人医生如何实现总体服务水平最高等？这些咱们均可以把他统一的转化为双边决策问题。下面先说说本身对双边决策的理解。

 

双边决策——我的理解

      为了帮助你们理解，我用一个简单的例子介绍什么是双边决策，加入如今市场上有10位顾客，分别为A0、A一、A二、A三、A四、A五、A六、A七、A八、A9，市场上有是个商品，分别为B0、B一、B二、B三、B四、B五、B六、B七、B八、B9，如今要求要把这10个商品分别分给这10位顾客，要求总体的满意程度最高，固然每位顾客对每一个商品的打分是不同的，加入M位顾客对N件商品的满意度为AMBN，那么如何分配这些商品才能使总体的满意度最高？像这个为题就是一个双边决策问题。

 

算法介绍

      目前关于双边决策的实现算法有不少，下面就介绍一种本身想到的（若有雷同，纯属巧合），这个算法是基于以前本身写的一篇遗传算法的文章想到的。本身这个算法要求顾客和商品的数目必须一致，而且是一对一的关系，若是数目不一致或者是一对N（N是一个具体值）的时候，咱们能够经过构建虚拟的商品（顾客）来使用这个算法，下面我就简单介绍下算法思想：

1）咱们首先选取一个分配方案，这里咱们不防假定初始的分配方案就是M件商品分给M位顾客；

2）咱们将比较步长step设置为1；

3）判断step是否超过数组长度，若是超过结束算法，若是没超过继续执行下一步；

4）比较step步长下的两位顾客，假设将他们的分配方案对调，若是对调以后的满意度大于对调前的满意度就进行对调，不然保持原样，将比较位日后移动一位继续进行第4）步；

5）该步长step下已经没有能够对调的分配方案，将步长step加1；

6）跳到第3）步继续执行。

 

      在上述算法描述中，咱们重点介绍下第4）步，这里咱们假设第1位顾客分配的商品是1号商品，第2位顾客分配的商品是2号商品，他们对商品的满意度分别为A1B一、A2B2，这时这两个顾客的整体满意度为SCORE1=A1B1+A2B2，这里咱们将他们的分配方案对调，也就是第1位顾客分配的商品是2号商品，第2位顾客分配的商品是1号商品，这时候他们对商品的满意度分别为A1B二、A2B1，这两个顾客的总体满意度为SCORE2=A1B2+A2B1，若是SCORE1小于SCORE2，那么咱们就改变分配策略，不然保持原来的分配策略。

 

Java代码分析

      对于上面的介绍也许并非太具体，或者并不知道用JAVA如何实现，下面咱们就对如何实现作拆解：

1）在写算法的时候，咱们首先须要定义一些常量、保存分配方案等：

 

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 print?

1. public class TwoSidedDecision {  
2.     private int num = 10;//个体数目  
3.     private boolean maxFlag = true;//是否求最大值  
4.     private int[][] scoreArray;//AB之间的互评得分  
5.     private int[] decisionArray;//A选择B的方式  
6. }  

      这里有一个maxFlag属性，他的做用是用来标识咱们的双边决策是要取最大值仍是要取最小值，true表示最大值，false表示最小值；num用来标识个体的个数，scoreArray数组用来表示用户对商品的满意度，decisionArray用来保存商品的分配方案，decisionArray[0]表示编号为0的顾客分配的商品是decisionArray[0]；

 

2）在运行算法以前，咱们须要设置个体数目

 

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 print?

1. public void setNum(int num) {  
2.     if (num < 1) {  
3.         System.out.println("num must be greater than 0");  
4.         return;  
5.     }  
6.     this.num = num;  
7. }  

3）顾客对商品进行满意度打分并肯定初始分配方案

 

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 print?

1. public void setScoreArray(int[][] scoreArray) {  
2.     if (scoreArray == null) {  
3.         System.out.println("scoreArray is null");  
4.     }  
5.     if (!(scoreArray.length == num && scoreArray[0].length == num)) {  
6.         System.out.println("scoreArray`s must be " + num);  
7.     }  
8.     this.scoreArray = scoreArray;  
9.     decisionArray = new int[num];  
10.     //初始决策，对角线  
11.     for (int i = 0; i < num; i++) {  
12.         decisionArray[i] = i;  
13.     }  
14.     decision();  
15. }  

 

 

4）而后进行算法描述中的第4）步，确认分配方案是否对调

 

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 print?

1. private boolean compare(int stepSize) {  
2.     for (int i = 0; i < num - stepSize; i++) {  
3.         int a1 = i;  
4.         int a2 = i + stepSize;  
5.         int b1 = decisionArray[a1];  
6.         int b2 = decisionArray[a2];  
7.         //原始两个得分之和  
8.         int score1 = scoreArray[a1][b1] + scoreArray[a2][b2];  
9.         int between1 = Math.abs(scoreArray[a1][b1] - scoreArray[a2][b2]);  
10.         //交换后的两个得分之和  
11.         int score2 = scoreArray[a1][b2] + scoreArray[a2][b1];  
12.         int between2 = Math.abs(scoreArray[a1][b2] - scoreArray[a2][b1]);  
13.         if (maxFlag) { //最后的得分最大  
14.             if (score1 <= score2) {//交换后的分数不小于交换前的  
15.                 //交换后的分数大于交换前的或者交换后的差值大于交换前的  
16.                 if (score1 < score2 || between2 > between1) {  
17.                     decisionArray[a1] = b2;  
18.                     decisionArray[a2] = b1;  
19.                     return true;  
20.                 }  
21.             }  
22.         } else { //最后的得分最小  
23.             if (score1 >= score2) {//交换后的分数不小于交换前的  
24.                 //交换后的分数大于交换前的或者交换后的差值大于交换前的  
25.                 if (score1 > score2 || between2 > between1) {  
26.                     decisionArray[a1] = b2;  
27.                     decisionArray[a2] = b1;  
28.                     return true;  
29.                 }  
30.             }  
31.         }  
32.     }  
33.     return false;  
34. }  

 

 

      这个方法的返回值是确认该步长下是否发生对调，若是该步长没有发生对调，咱们能够进行下一个步长的比较。这样就完成了双边决策算法，下面咱们看一下测试结果。

 

运行结果

最大值测试

 

最小值测试

 

完整代码

 

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 print?

1.  /**   
2.  *@Description: 双边匹配决策算法 
3.  */   
4. package com.lulei.twosided.matching.decisionmaking;    
5.   
6. import com.lulei.util.JsonUtil;  
7.     
8. public class TwoSidedDecision {  
9.     private int num = 10;//个体数目  
10.     private boolean maxFlag = true;//是否求最大值  
11.     private int[][] scoreArray;//AB之间的互评得分  
12.     private int[] decisionArray;//A选择B的方式  
13.       
14.     public boolean isMaxFlag() {  
15.         return maxFlag;  
16.     }  
17.   
18.     public void setMaxFlag(boolean maxFlag) {  
19.         this.maxFlag = maxFlag;  
20.     }  
21.   
22.     /** 
23.      * @return 
24.      * @Author:lulei   
25.      * @Description: 得到最后的决策 
26.      */  
27.     public int[] getDecisionArray() {  
28.         return decisionArray;  
29.     }  
30.       
31.     /** 
32.      * @return 
33.      * @Author:lulei   
34.      * @Description: 获取决策的评分 
35.      */  
36.     public int getScoreSum() {  
37.         int sum = 0;  
38.         for (int i = 0; i < num; i++) {  
39.             sum += scoreArray[i][decisionArray[i]];  
40.         }  
41.         return sum;  
42.     }  
43.   
44.     /** 
45.      * @param num 
46.      * @Author:lulei   
47.      * @Description: 设置双边决策个体个数 
48.      */  
49.     public void setNum(int num) {  
50.         if (num < 1) {  
51.             System.out.println("num must be greater than 0");  
52.             return;  
53.         }  
54.         this.num = num;  
55.     }  
56.       
57.     /** 
58.      * @param scoreArray 
59.      * @Author:lulei   
60.      * @Description: 设置A类个体与B类个体间的评价 
61.      */  
62.     public void setScoreArray(int[][] scoreArray) {  
63.         if (scoreArray == null) {  
64.             System.out.println("scoreArray is null");  
65.         }  
66.         if (!(scoreArray.length == num && scoreArray[0].length == num)) {  
67.             System.out.println("scoreArray`s must be " + num);  
68.         }  
69.         this.scoreArray = scoreArray;  
70.         decisionArray = new int[num];  
71.         //初始决策，对角线  
72.         for (int i = 0; i < num; i++) {  
73.             decisionArray[i] = i;  
74.         }  
75.         decision();  
76.     }  
77.       
78.     /** 
79.      * @Author:lulei   
80.      * @Description: 计算最优决策 
81.      */  
82.     private void decision() {  
83.         if (scoreArray == null || decisionArray == null) {  
84.             System.out.println("please init scoreArray");  
85.         }  
86.         for (int stepSize = 1; stepSize < num; stepSize++) {  
87.             //特定步长下的交换  
88.             while (compare(stepSize));  
89.         }  
90.     }   
91.       
92.     /** 
93.      * @param stepSize 
94.      * @return 
95.      * @Author:lulei   
96.      * @Description: 特定步长比较，返回值确认是否发生交换 
97.      */  
98.     private boolean compare(int stepSize) {  
99.         for (int i = 0; i < num - stepSize; i++) {  
100.             int a1 = i;  
101.             int a2 = i + stepSize;  
102.             int b1 = decisionArray[a1];  
103.             int b2 = decisionArray[a2];  
104.             //原始两个得分之和  
105.             int score1 = scoreArray[a1][b1] + scoreArray[a2][b2];  
106.             int between1 = Math.abs(scoreArray[a1][b1] - scoreArray[a2][b2]);  
107.             //交换后的两个得分之和  
108.             int score2 = scoreArray[a1][b2] + scoreArray[a2][b1];  
109.             int between2 = Math.abs(scoreArray[a1][b2] - scoreArray[a2][b1]);  
110.             if (maxFlag) { //最后的得分最大  
111.                 if (score1 <= score2) {//交换后的分数不小于交换前的  
112.                     //交换后的分数大于交换前的或者交换后的差值大于交换前的  
113.                     if (score1 < score2 || between2 > between1) {  
114.                         decisionArray[a1] = b2;  
115.                         decisionArray[a2] = b1;  
116.                         return true;  
117.                     }  
118.                 }  
119.             } else { //最后的得分最小  
120.                 if (score1 >= score2) {//交换后的分数不小于交换前的  
121.                     //交换后的分数大于交换前的或者交换后的差值大于交换前的  
122.                     if (score1 > score2 || between2 > between1) {  
123.                         decisionArray[a1] = b2;  
124.                         decisionArray[a2] = b1;  
125.                         return true;  
126.                     }  
127.                 }  
128.             }  
129.         }  
130.         return false;  
131.     }  
132.   
133.     public static void main(String[] args) {  
134.         int[][] scoreArray = {  
135.                 {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9},  
136.                 {1,2,3,4,5,6,7,8,9,0},  
137.                 {2,3,4,5,6,7,8,9,0,1},  
138.                 {3,4,5,6,7,8,9,0,1,2},  
139.                 {4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,},  
140.                 {5,6,7,8,9,0,1,2,3,4},  
141.                 {6,7,8,9,0,1,2,3,4,5},  
142.                 {7,8,9,0,1,2,3,4,5,6},  
143.                 {8,9,0,1,2,3,4,5,6,7},  
144.                 {9,0,1,2,3,4,5,6,7,8}};  
145.         TwoSidedDecision test = new TwoSidedDecision();  
146.         test.setNum(10);  
147.         test.setMaxFlag(false);  
148.         test.setScoreArray(scoreArray);  
149.         System.out.println("最优决策");  
150.         System.out.println(JsonUtil.parseJson(test.getDecisionArray()));  
151.         System.out.println("决策得分");  
152.         System.out.println(test.getScoreSum());  
153.     }  
154.   
155. }