公平分配模型

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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。

分配模型

分配模型

数学建模论文公平分配名额问题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。

当今社会为了鼓励优秀的大学生,并为国家做出贡献,会吸纳一些优秀的大学生加入中国共产党,为祖国贡献自己的力量。

从个人方面来看,这是一个难得的机会加入中国共产党,不仅可以为自己今后的事业打下结实的后盾,而且也是一种光荣;从社会来看,如果是优秀的人才加入了中国共产党,将为祖国的发展做出贡献。

但是由于名额有限,所以尽可能广纳贤才。

例如:本文主要解决的问题是入党积极分子,以满足各班的需求和公平的分配。

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为了解决这一问题,我们就得做出最佳分配计划,既满足班级需求,又使国家的利益最大化。

因此,我们建立了分配模型。

然后我们用辅助软件MATLAB编程并求解最终得到结果,最后我们通过分析建模函数各个系数的变化对结果的影响得出最佳生产计划。

最后我们对模型进行了评价、改进和推广,便于我们所建立的模型更好的应用到生活实际中去。

关键词:关键词1 分配;关键词2 公平;关键词3 需求;关键词4 利益学号:1320151116姓名:刘青华学号:1320151229姓名:肖宇辉目录一、问题提出(问题重述)在各个学期,学院(系)对表现优秀的学生进行考察,吸纳为入党积极分子,现在系里学生党支部有30个名额,请综合考虑各方面的因素,为30个入党的积极分子名额合理的分配到各班级中。

如果学院决定临时为我系新增3个名额,应该安排到什么班级?二、问题分析分配名额看似简单的问题,实际上也是一个需要认真研究分析的生活实际难题。

因为如果分配的不好,将会引起班级之间的矛盾,导致系里的混乱,引发一系列的问题。

针对这个问题,因此必须建立合理的分配名额,才能让大家心服口服,只有各个班级相互团结,系才能更快更好的发展。

2 模型假设1、模型的公平定义是相同的。

席位公平分配模型

席位公平分配模型

席位公平分配模型09数学与应用数学(1) 0907021006 王秀秀摘要:本文主要研究席位的公平分配问题。

通过对绝对不公平度和相对不公平度的构造,从而建立了Q 值分配法模型。

在公平标准下,用Q 值分配法模型,我们可得到相对公平的席位分配方案。

关键词:席位分配 公平性 相对不公平度 Q 值分配法模型正 文1 问题的提出某校三个系有200名学生,其中1系有学生103名,2系有学生63名,3系有学生34名。

现在要从三个系中选取20名学生成立一个委员会。

问题:如何合理的将这20个席位分配给这3个系,才能使分配相对公平?2 合理假设与变量说明2.1合理假设2.1.1席位是以整数计量的,并且为有限个,设为N ;2.1.2每个系别的每个人被选举的概率相等。

2.2变量限定:P :为总人数 i P :为i 系人数N :为总席位数 i n :为i系席位数 其中,,,,,1,2...i i P N P n N i n +∈=,且1n ii P P ==∑,1n i i n N ==∑ 公平标准:i iP P N n = 3 模型建立3.1 若公平标准满足时,即i iP P N n =(1,2...i n =)时,我们知道此时分配是公平的,则最有分配方案为i 系分得席位i n 个。

3.2 Q 值分配法模型若公平标准不满足满足时,即存在i N +∈,使得j i i j P P n n ≠成立时,我们用绝对不公平度的算法给出相对不公平度。

以1,2两方作为考察构造,先给出绝对不公平度:设1,2系的总人数分别为1P ,2P ,分得席位数分别为1n ,2n ,令(1,2)i i i P R i n ==,i R 表示i 系每个席位代表的人数 令||,(,,)j i ij i jP P i j i j N n n λ+=-≠∈,ij λ表示i ,j 系分配方案的绝对不公平度,且ij ji λλ=。

例如,当121210120100n n P P ====,,时,ij λ=2, 当12121010201000n n P P ====,,时,ij λ=2, 由此可知,绝对不公平度的对问题的检验不灵敏。

shapely利益分配模型的原理

shapely利益分配模型的原理

一、Shapely值利益分配模型的基本原理Shapely值利益分配模型是由美国经济学家Lloyd Shapely提出的一种博弈论模型,用于解决多方参与的合作博弈中,如何公平地分配合作成果。

该模型基于合作博弈理论,旨在通过数学方法来确定多个参与者在合作中所获得的收益分配。

在Shapely值利益分配模型中,参与者之间存在着一定的合作关系,他们共同完成某项任务或者创造了某种价值。

而在完成任务或创造价值后,如何将收益分配给各个参与者,是一个需要解决的关键问题。

Shapely值利益分配模型便是致力于寻找一种公正、合理的分配规则,使得每个参与者都能够获得与其贡献成正比的收益。

二、Shapely值利益分配模型的数学原理在Shapely值利益分配模型中,有一个关键的概念是“边际贡献”。

每个参与者对于合作成果的贡献可以通过边际贡献来衡量,边际贡献即指的是一个参与者加入合作所带来的额外收益。

这里的收益可以是在经济合作中的利润,也可以是在政治博弈中的影响力。

Shapely值利益分配模型的核心思想是,每个参与者的收益应当与其边际贡献成正比。

假设有n个参与者,每个参与者都可以与其他参与者进行合作,而每一种合作形式所产生的边际贡献都是不同的。

Shapely值利益分配模型通过一系列数学公式和博弈论的分析,可以精确地计算出每个参与者的收益份额,使得每个参与者对于整个合作博弈所产生的收益都得到了合理的回报。

三、Shapely值利益分配模型的应用领域Shapely值利益分配模型在实际中有着广泛的应用,特别是在经济、政治和管理领域。

在经济学中,企业联盟、合作分工和国际贸易等场景下,都可以采用Shapely值利益分配模型来确定各方的收益份额。

在政治学中,不同政党、利益集团之间的博弈也可以通过Shapely值利益分配模型来找到合理的分配方案。

在管理学中,团队协作和资源分配也可以借助Shapely值利益分配模型来进行优化。

四、Shapely值利益分配模型的特点和优势与其他利益分配模型相比,Shapely值利益分配模型具有以下几个显著的特点和优势:1. 公正性:Shapely值利益分配模型能够确保在合作中每个参与者所得到的收益都是公平的,与其边际贡献成正比。

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)一、问题重述与分析:1.1问题重述: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。

因此存在席位公平分配问题,以下针对各系自身人数对所获席位数目的影响建立相关模型,解得最优的席位公平分配方案。

【数学建模】公平席位的分配问题

【数学建模】公平席位的分配问题

【数学建模】公平席位的分配问题基础案列某展会,AB双⽅根据⼈数分配席位:衡量公平的数量指标: p1/n1=p2/n2。

此时对AB均公平。

p1/n1>p2/n2。

此时对A不公平,因为对A放来说,每个席位相对应的⼈数⽐率更⼤。

绝对不公平度定义: p1/n1-p2/n2 = 对A的绝对不公平度问题:/*情况1*/p1=150, n1=10, p1 /n1=15 p2=100, n2=10, p2 /n2=10/*情况2*/ p1=1050, n1=10, p1 /n1=105 p2=1000, n2=10, p2 /n2=100两者对A的不公平度相同,但是很明显后者对A的不公平成都已经⼤⼤降低。

相对不公平度定义:说明:由定义知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使⽤不公平值的⼤⼩确定分配⽅案: 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。

分情况讨论: 1. 2.,说明此以⼀席给A后,对B不公平,则计算对B的不公平度。

rB(n1+1,n2). 3.,说明此⼀席给B后,对A不公平,不公平值为,rA(n1,n2+1). 4.p1/n1<p2/n2+1,这种情况不可能出现。

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。

⽤不公平值的公式来决定席位的分配,对于新的席位分配,若有则应该增加给A⼀席,否则则应该增加给B⼀席。

提炼模型: ————>引⼊公式: 于是知道增加的席位分配可以由Qk的最⼤值决定,且它可以推⼴到多个组的⼀般情况。

⽤Qk的最⼤值决定席位分配的⽅法称为Q值法。

2)公平理论模型理论模型0A0BIAIB0A

2)公平理论模型理论模型0A0BIAIB0A

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执行力的四大要素
结构 权力分配 管理组织体系 责任承担
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结构 流程 流程性制度 规范性制度 奖励性制度 责任性制度
管理制度体系 执 行 力
约束性制度 激励性制度
核心理念及其载体系统
文化理念体系
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企业目标=组织目标+员工目标
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基本思路与线索
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2、整合研究之一
• 对心理学权威们的理论进行应用研究,对其共同点 或相似点进行整合,会得出以下结论:
1、在人的心理结构中,“本能”、“似本能”或 “潜意识”等概念,是得到大部分人的认同的; 2、人存在以“自我”为中心的“需要和动机”是得 到大部分人的认同的; 3、在“自我”之上,存在超越自我、直接社会取向 的动机。
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最冤枉的事
企业发展需要的所有条 件都具备,领导者的决策 也是正确的,但是, 仅仅因为执行力不足,执 行无效或低效,导致发展 受阻。这才是最冤枉 的!!! 执行问题解决不了,资金、 技术、人才、市场都是浪 费。决策能力再高,也发 挥不了作用……

公平的薪酬分配机制

公平的薪酬分配机制

公平的薪酬分配机制
公平的薪酬分配机制应该建立在以下原则上:
1. 公正与透明:薪酬分配应该公正透明,所有员工能够清楚地了解薪酬体系,并知道如何计算和确定自己的薪酬水平。

2. 基于能力和贡献:薪酬应该根据员工的能力、技能和工作表现来确定。

员工的贡献程度应该在薪酬分配中得到充分考虑。

3. 内外公平:薪酬分配应该在组织内部和外部都保持公平。

这意味着相同岗位、相同能力和相同贡献的员工应该获得相同的薪酬待遇,而不受性别、种族、年龄等因素的影响。

4. 弹性与差异化:薪酬分配机制应该允许一定的弹性和差异化,以便根据不同岗位的要求和市场竞争情况来确定薪酬水平。

高风险、高压力的职位可能会给予更高的薪酬,而技术水平较低或风险较小的职位可能会给予较低的薪酬。

5. 参与与沟通:薪酬分配机制应该充分考虑员工的意见和反馈,并为员工提供参与和沟通的机会。

员工应该可以表达对薪酬分配的看法,并有机会参与制定和调整薪酬政策。

6. 定期评估与调整:薪酬分配机制应该定期进行评估和调整,以确保其与组织目标和价值观的一致性。

薪酬水平应该与市场竞争情况保持一致,并根据员工的发展和成长进行相应的调整。

综上所述,一个公平的薪酬分配机制应该基于能力和贡献,公
正透明,兼顾内外公平,具有一定的弹性和差异化,并充分考虑员工的参与与沟通。

同时,薪酬分配机制应该定期评估和调整,以确保其与组织目标和价值观的一致性。

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一、 题目:基于衰减机制的打分量化分配模型(Scoring Quantitative Allocation Model Based on Attenuation Mechanism )二、摘要我们建立了一个基于衰减机制的打分量化分配模型来在对不同物品喜好及需求程度不同的参与分配者之间进行物资分配。

首先将物资分类,并定义物资分配的单位。

然后请参与分配者根据自己对每种物资的需求程度为每种物资打分,并标明对每种物资的需求量。

借以刻画每位参与分配者对每种物资需求程度和需求量。

引入衰减系数α(01)α<≤以保证每位参与分配者都能得到每种必需品,防止参与分配者由未得到某种必需品而陷入困境。

需确定一个最佳的衰减系数,从而得到理想的分配结果关键字:衰减系数,打分,物品效用,公平性,生存必需品,非生存必需品AbstractAiming at taking involved allocates with different preference as well as demand into consideration, we establish a Scoring Quantitative Allocation Model Based on Attenuation Mechanism.First, we classify the resource, while define the units of different resources. Then we introduce the "score"s given by allocates due to their demand and label the demand amount of every class of resource in order to represent degree and amount of every class of recourse demanded by every allocatee. A decay function is surely needed to ensure that every allocate can get every class of necessity, avoiding problematic subsistence because of lacking of necessity. However, an ideal result of allocation is determined by a proper decay function.三、项目概述:1、项目成员基本情况指导教师:贺明峰教授2、项目的选题背景、目的与意义随着物质的不断丰富,物资分配的公平性逐渐引起广泛关注,而如何在考虑公平性的同时兼顾个体的喜好及特殊情况更值得探讨。

如地震发生后,受灾群众的个体受灾情况不同,因而对救灾物资的急需程度和需求量不同,合理的分配能够保证每个受灾者的生活必要条件,同时达到物资利用效率最大化。

3、项目实施过程的人员工作分配和完成情况尉馨元:文献检索、模型建立;王宝财:模型建立及求解。

4、项目实施过程收获和体会在合作过程中,增进了团队协作意识,同时加强创新能力培养及论文写作锻炼。

五、项目预期成果完成情况和创新点取得成果:完成论文一篇,同时获得:1、获得2008年东北三省数学建模竞赛辽宁省赛区一等奖2、获第九届“挑战杯”辽宁省大学生课外学术科技作品竞赛三等奖。

创新点:1、引入经济学领域的概念“边际效用递减”来刻画人的心里,在已有的对所有人的共性的认识的基础上,更细腻地考虑每个人的个性,具体问题具体分析,更符合实际,更具有现实意义。

2、算法简单易于实现,同时又能有效地解决物资分配问题。

六、项目说明6.1模型假设1.假设受灾者对于每种物资的需求量总和大于每种救灾物资的数量,救灾物资全部分配给受灾者,没有剩余。

2.假设受灾者都是诚实的,即受灾者对于物品的打分是根据自己的实际情况进行的。

3.假设同种物品是相同的,没有差异。

4.假设受灾者必需的物资是食物和水,我们称之为“生存必需品”,其他物资称为“非生存必需品”。

5. 假设每种生存必需品的数量不少于受灾者的数量。

6.2符号说明N :受灾人数;M :救灾物资种数;i P :第i 名受灾者,其中1,2i N = ; j G :第j 种救灾物资,其中1,2j M = ; jK :第j 种救灾物资的数量(以单位计); 0ijS :受灾者i P 对物资jG 所打的分数; ij T :受灾者i P 需要物资j G 的数量(以单位计); ijR :受灾者i P 得到物资jG 的数量(以单位计);W :物品的总效用;max W :物品的最大总效用;i W :受灾者i P 得到的物品分数总和;F :受灾者之间的不公平度;α:衰减系数,(0<1)α≤;6.3模型建立和求解6.3.1模型建立考虑到现实情况,合理的救灾物资分配方案应满足以下3条原则: 1. 每位受灾者得到每种“生存必需品”的数量至少为1。

2. 尽可能考虑到不同受灾者对每种物资需求量的差异。

3. 尽可能提高物资的总效用。

6..3.2.1物品总效用最大的分配模型由于各受灾者对每种物资的需求程度和需求量不同,所以我们采用打分的机制来考虑不同受灾者的不同需求,我们首先规定每个受灾者拥有100分,然后请每位受灾者根据自己对不同物资的需求程度为这M 种物资打分,分数的高低反映受灾者对这种物资的需求程度,其中0分代表不需要,分数越高代表需求程度越高。

这样,我们就完成了不同受灾者根据自身受灾情况对每种物资的需求程度的量化。

受灾者在给物资打分的同时标明自己对每种物资需求量(以单位计)。

由于我们假设受灾者都是诚实的,所以他们的打分和需求量都是与实际相符合的。

由于不同救灾物资的性质不同,故计量单位难以统一,于是,我们将每种物资以“单位”来计量。

这里“单位”的定义依据物资的可分割性:对于可分的物资,如粥,大米等,我们人为地定义现有可用的量器为一单位,如一碗粥,一千克大米等;对于不可分的物资,如矿泉水,大衣,棉被等,我们自然定义一件或一份为一单位。

将现有的N 名受灾者编号为1P ,2P ,3P ,…,N P ,并将数量有限的这M 种物资编号为1G ,2G ,3G ,…,M G ,设物资j (1,2,...,)G j M =的数量为(1,2,...,)j j K j M K =<<∞个单位,且0,这里单位的定义如上所述。

受灾者i P 对物资j G 所打的分数为00100ij ij S S ≤≤(0),受灾者i P 需要物资j G 的数量为ij T ,于是,我们得到Mj 1100ijS==∑ (1)式中,1,2i N = ,即对于特定的某个受灾者,他对每种救灾物资的打分和固定为100。

根据假设1可以得到Nijj i 1TK =>∑ (2)例1:现有1G ,2G ,3G ,4G 四种物资,有1P ,2P ,3P ,4P ,5P 五位受灾者,即5M =,4N =。

每种物资的数量见(表1),受灾者对每种物资的打分和需求量见(表2)。

(表1)每种物资的数量(表2)每位受灾者对每种物品的打分和需求量(s ,t )表示受灾者对这种物资的打分是s ,需求量是t 。

对于每种物资我们首先考虑给打分最高的人,当打分最高人得到了这种物资他需要的数量之后,如果物资有剩余,就继续分配给打分第二高的人,依次进行下去,直到这种物资分配完。

分配结果如(表3):(表3)物资总效用最大的分配结果所有人得分的总和1Ni i W W ==∑其中i W 表示第i 个受灾者得到物品总分数,1190W =,2250W =,3210W =,4230W =,5160W =。

1040W =。

此时W 一定是最大的,没有其他分配方法能使W 更大了,我们定义W 为物资的总效用,此时物资的总效用是最大的,即max 1040W =,也就是物资的利用率是最大的,但是这种分配方法没有考虑到受灾者之间的公平性,只是考虑的整体物资的效用,如果1G 表示的是“生存必需品”,由于2P 没有得到1G ,很可能因此生存不下去,这种情况是绝对不允许的。

我们必须要保证所有受灾者都得到每种“生存必需品”,这样才可以防止某位受灾者因为缺少某种“生存必需品”而死亡。

因此我们引进衰减系数机制,这样可以有效的防止某些受灾者得到某种“生存必需品”很多,而一些受灾者得不到某种“生存必需品”。

6.3.2.2基于衰减机制的物资分配模型对于物品j G ,受灾者P i 对它的打分为0ij S ,需要的数量为ij T ,当P i 得到K 单位物品j G 后他对此物品打的分数将变为K ij S 。

k k ij ijS S α= (α为衰减系数) (3) 物资的具体分配过程如下:1. 对所有受灾者对每种物资的打分按照从高到低排列,对于每种物资首先分配给打分最高的人,此人对此物品的需求量将减少1单位,对此物品的打分也将按照公式(3)进行衰减,如果此人对此物品的需求量减少为零,则其对这种物质的打分变为0,即不再考虑此人参与此种物品的分配。

进入步骤2。

2. 重复步骤1,直到所有救灾物资全部分配完。

以上面例1中物品 1G 为例,具体的分配过程如图1所示,设衰减系数0.7α=。

图1灰色方格表示这一步得到物品,红色箭头 表示得到此物品后打的分数将进行衰减。

受灾者P i 最终得分:110ij R Mk i ijj k W S -===∑∑(4)我们定义不公平度:,1,2,...,F i N =(5) 用它来衡量受灾者之间的公平性,F 越小公平性越大,F 越大公平性越小。

如果衰减系数合适,则可以使受灾者之间的公平性得到了很大提高,可以防止某些受灾者因为没有得到某种“生存必需品”而死亡。

因为引入衰减系数后可以防止打分高的人一直得到,而打分低的人一直得不到。

当衰减系数1α=时,就是上面提到的使物资的总效用最大的分配方案,此时没有衰减。

当衰减系数非常小,例如:0.01α=时,通常情况下此时受分配者之间的公平性将会达到最大,此时相当于平均分配,因为ij S α将会很小,此受灾者只能在其他受灾者都得到了和他同样多的这种物品后他才有可能再得到。

1α=时物资总效用最大,α很小时,受灾者之间不公平度最小,公平性最大,此时类似于平均分配。

但是不公平度并不是越小越好,因为每个受灾者对于每种物品的需求数量是不同的,所以这并不是平均分配。

我们现在要求的就是一个适合的α值,使得分配满足上面提到的3个分配原则。

仍以上面的例1来进行说明,四种物资1G ,2G ,3G ,4G ,五位受灾者1P ,2P ,3P ,4P ,5P ,每种物资的数量见(表1),每位受灾者对于每种物资的打分和需求量见(表2)。

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