stable-marriage-problem/Stable marriage problem obj.txt

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2017-08-09 15:23:29 +00:00
# Problema de las parejas estables, de tal forma que las listas no son aleatorias, sino que hay "objetividad". Modelamos esto como que la lista de cada uno es n variaciones (cambiar un elemento por uno juxtapuesto) de la lista [1,2,3,4,5,...,m]
# N<>tese que si n es par, la variaci<63>n puede ser el original.
###
def Variar_una_vez_una_lista(L):
l=len(L)-2 # Vamos a intercambiar el elemento j por el j+1, donde j pertenece a [0,...,l-2], pues no podemos intercambiar el <20>ltimo elemento de la lista por nada
t=randint(0,l)
L[t],L[t+1]= L[t+1],L[t]
return L
###
def Variar_n_veces_una_lista(L,n):
for q in [1..n]:
L= Variar_una_vez_una_lista(L)
return L
###
def producir_lista(n_elementos,n_variaciones):
L=[0..n_elementos-1]
L=Variar_n_veces_una_lista(L,n_variaciones)
return L
###
def Simulacion_floor_objetiva(numero_de_tiradas, n, granularidad):
x=1
F=dict()
D=dict()
while x <= numero_de_tiradas:
Permu=Permutations([0..n-1])
H=[producir_lista(n,v) for w in xsrange(n)]
HH=copy(H)
M=[producir_lista(n,v) for w in xsrange(n)]
MM=copy(M)
MH=funcion_emparejamiento(H, M)
w= floor(Media_M(MH, MM))
if w in F:
F[w]=F[w] +1
if w not in F:
F[w]=1
q= floor(Media_H(MH, HH)*granularidad)/granularidad # Si granularidad es 5, divide el gr<67>fico en intervalos de longitud 0.2
if q in D:
D[q]=D[q] +1
if q not in D:
D[q]=1
x=x+1
L=points(F.items())
M=points(D.items(), color='red')
return L + M
###
def Simulacion_objetiva(numero_de_tiradas, n,v):
# v es el n<>mero de variaciones en porcentaje. Aqu<71> la convertimos en n<>mero
v= floor(n*v/100)
x=1
F=dict()
D=dict()
while x <= numero_de_tiradas:
Permu=Permutations([0..n-1])
H=[producir_lista(n,v) for w in xsrange(n)]
HH=copy(H)
M=[producir_lista(n,v) for w in xsrange(n)]
MM=copy(M)
MH=funcion_emparejamiento(H, M)
w= Media_M(MH, MM)
if w in F:
F[w]=F[w] +1
if w not in F:
F[w]=1
q= Media_H(MH, HH)
if q in D:
D[q]=D[q] +1
if q not in D:
D[q]=1
x=x+1
L=points(F.items())
M=points(D.items(), color='red')
###
def Media_objetiva(numero_de_tiradas, n,v):
# v es el n<>mero de variaciones en porcentaje. Aqu<71> la convertimos en n<>mero
v= floor(n*v/100)
x=1
F=dict()
D=dict()
media_h=0
media_m=0
while x <= numero_de_tiradas:
Permu=Permutations([0..n-1])
H=[producir_lista(n,v) for w in xsrange(n)]
HH=copy(H)
M=[producir_lista(n,v) for w in xsrange(n)]
MM=copy(M)
MH=funcion_emparejamiento(H, M)
media_h= media_h + Media_H(MH, HH)
media_m= media_m + Media_M(MH, MM)
x=x+1
media_h = (media_h / numero_de_tiradas).n(16)
media_m = (media_m / numero_de_tiradas).n(16)
return (media_h ,media_m )
###
n=50 # Poblaci<63>n
f(x)=x
P=points([(5,5)], color = 'black') # Punto de referencia en el gr<67>fico
L=[x for x in xsrange(1001) if x%20==0] # Creo las listas
for y in L: # Se crea un gr<67>fico.
t=Media_objetiva(100, 20,y)
P=P+points([t], color=(1-y/(20*n),0,y/(20*n)))
print y,t