This paper considers the capacity expansion problem in two-sided matchings, where the policymaker is allowed to allocate some extra seats as well as the standard seats. In medical residency match, each hospital accepts a limited number of doctors. Such capacity constraints are typically given in advance. However, such exogenous constraints can compromise the welfare of the doctors; some popular hospitals inevitably dismiss some of their favorite doctors. Meanwhile, it is often the case that the hospitals are also benefited to accept a few extra doctors. To tackle the problem, we propose an anytime method that the upper confidence tree searches the space of capacity expansions, each of which has a resident-optimal stable assignment that the deferred acceptance method finds. Constructing a good search tree representation significantly boosts the performance of the proposed method. Our simulation shows that the proposed method identifies an almost optimal capacity expansion with a significantly smaller computational budget than exact methods based on mixed-integer programming.


翻译:本文在双面配对中考虑了能力扩大问题,让决策者可以分配一些额外座位和标准座位。在医疗居住比对中,每个医院都接受数量有限的医生。这种能力限制通常是事先给出的。然而,这种外来限制会损害医生的福利;一些受欢迎的医院不可避免地会解雇他们喜欢的医生。与此同时,医院也得益于接受少数额外的医生。为了解决这个问题,我们建议上层信任树在任何时间寻找能力扩大的空间,其中每一个都有推迟接受的方法所找到的驻地-最佳稳定任务。构建良好的搜索树代表可大大提升拟议方法的绩效。我们的模拟表明,拟议方法确定了几乎最佳的能力扩大,计算预算大大低于混合内插方案的确切方法。

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