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摘要：我们研究了经典稳定匹配问题的泛化，该问题允许基数偏好（而不是序数）和分数匹配（而不是积分）。在这种基数设置中，稳定分数匹配可以比稳定积分匹配具有更大的社会福利。我们的目标是了解寻找最佳（即福利最大化）稳定分数匹配的计算复杂性。我们考虑精确和近似稳定性概念，并提供具有弱福利保证的简单近似算法。我们的主要结果是，有点令人惊讶的是，实现更好的近似在计算上很困难。据我们所知，这些是基数模型中稳定分数匹配的第一个计算复杂性结果。在获得这些结果的过程中，我们提供了许多可能具有独立意义的结构观察。
人工智能 - 稳定分数匹配
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