私は問題があります 。現在のチャネルに依存するさまざまな重みを持つユーザーを検討してください。つまり、チャネルが適切な場合、重みは高くなります。システムの総重量が最大になるように、ユーザーをペアリングする必要がありました。これについて詳しく説明します。4 つのチャネルと 8 人のユーザーを考えてみましょう。重みの合計が最大になり、すべてのユーザーがペアリングされるように、ペアリングされたユーザーを各チャネルに配置する必要があります。ユーザー数が多い場合に複雑になる最適（ブルートフォース）以外の多項式時間アルゴリズムをいくつか提案してください。これは私にとって非常に役立ちます。
ありがとう、よろしく、srinu。
Vladimir Kolmogorovは、2009 年に最小コストの完全一致アルゴリズムの新しい実装である Blossom V を公開しました。これは、「無向加重グラフで最小コストの完全一致を計算する問題」のための多項式アルゴリズムを提供します。
最大コストへの変更は、重みの符号を変更するだけで簡単です。
このアルゴリズムは、最悪の場合の複雑さが O(n^3m) になります (ただし、典型的な例では、多くの場合、はるかに高速です)。n はノードの数、m はエッジの数です。あなたの場合、すべての n^2 エッジが存在すると考えているため、複雑さは O(n^5) です。
グラフが 2 部構成の場合 (たとえば、ユーザーが男性と女性の 2 つのカテゴリに分類され、常に男性と女性を一致させる必要がある場合) は、より高速なアルゴリズムがありますが、それが当てはまるとは思いませんか?
このアルゴリズムのソフトウェア実装はこちらです。