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pdf (18647 Kb) - Fachgebiet Datenbanken und Informationssysteme ...

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Das Zuordnungsproblem<br />

Beim Zuordnungsproblem wird versucht, ein Matching M i in einem gewichteten, bipartiten<br />

Graphen M zu finden, das das totale Gewicht ∑ (x,y)∈M i<br />

σ(x, y) maximiert. Verglichen<br />

mit dem Stable-Marriage-Problem bedeutet das, dass beim Zuordnungsproblem<br />

das Matching gesucht wird, bei dem die Gesamtzufriedenheit der Männer <strong>und</strong> Frauen<br />

am größten ist, was nicht heißen muss, dass ein solches Matching stabil im Sinne einer<br />

Stable Marriage wäre.<br />

Das Matching bzw. die Stable Marriage M 1 , die sich im Beispiel in Abbildung 4.5 ergibt,<br />

ist auch im Sinne des Zuordnungsproblems optimal. Hierbei ist ∑ (x,y)∈M 1<br />

σ(x, y) =<br />

0.9 + 0.7 + 0.7 + 0.7 = 3.0, was dem maximalen Wert entspricht, den eine Zuordnung<br />

für die Mengen liefern kann. Zum Vergleich wäre etwa eine Zuordnung M 2 =<br />

{(m 1 , w 1 ), (m 2 , w 2 ), (m 3 , w 3 ), (m 4 , w 4 )} mit ∑ (x,y)∈M 2<br />

σ(x, y) = 0.3 + 0.9 + 0 + 0.7 = 1.9<br />

im Sinne des Zuordnungsproblems nicht optimal.<br />

Ein Algorithmus, der das Zuordnungsproblem löst, ist die Hungarian method, die in<br />

[Kuh55] im Jahr 1955 vorgestellt wurde. Dabei wird eine Matrix erzeugt, in der die<br />

zuzuordnenden Paare mit den jeweiligen Gewichten eingetragen werden. Anschließend<br />

werden in 4 Schritten bestimmte Zeilen- <strong>und</strong> Spaltenoperationen ausgeführt, bis in der<br />

Matrix in jeder Zeile <strong>und</strong> Spalte mindestens eine 0 steht. Daraus lässt sich dann die<br />

optimale Zuordnung ablesen. Bei dem Verfahren wird zwar eigentlich eine minimale<br />

Lösung (also eine Zuordnung, bei der die Summe der Gewichte minimal ist) gesucht,<br />

es lässt sich aber ohne Probleme auch für maximale Lösungen anwenden, sodass das<br />

Ergebnis, das am Beispiel in Abbildung 4.5 errechnet wurde, auch mit der Hungarian<br />

method ermittelt werden könnte.<br />

Maximale, Maximum- <strong>und</strong> perfekte Matchings<br />

Unter einem maximalen Matching versteht man ein Matching, das in keinem anderen<br />

Matching enthalten ist. Ein Maximum-Matching ist ein Matching mit maximaler Kardinalität,<br />

d.h. bezogen auf das Hochzeitsbeispiel mit der größten Anzahl verheirateter<br />

Paare. Ein perfektes (oder vollständiges) Matching ist das Matching, bei dem jeder Mann<br />

<strong>und</strong> jede Frau verheiratet wäre.<br />

Das Matching M 1 aus dem Beispiel in Abbildung 4.5 ist maximal, da es in keinem<br />

anderen möglichen Matching, das sich aus den beiden Mengen bilden lässt, enthalten<br />

sein kann. Es ist ein Maximum-Mapping, da es die maximal mögliche Zahl von 4 Paaren<br />

enthält, <strong>und</strong> perfekt, weil jedes Element aus M <strong>und</strong> jedes Element aus W zugeordnet<br />

wurden.<br />

Ein Matching M 3 = {(m 1 , w 3 ), (m 2 , w 2 ), (m 3 , w 1 )} wäre dagegen weder maximal noch<br />

ein Maximum-Matching oder perfekt, weil es in M 1 enthalten ist, nicht die maximale<br />

Anzahl möglicher Paare enthält <strong>und</strong> nicht alle Elemente der Mengen zuordnet.<br />

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