En İyi Alım Döngüleri
Top Trading Cycles and Chains · Ayrıca şöyle bilinir: TTC, Shapley-Scarf Algorithm, Efficient Exchange
En İyi Alım Döngüleri (EAD) (İng. Top Trading Cycles - TTC), bölünemez malların aracılara, Pareto verimliliği ve bireysel rasyonellik sağlayacak şekilde tahsis edilmesi için geliştirilmiş bir algoritmadır. Lloyd Shapley ve Herbert Scarf tarafından 1974'te geliştirilen algoritma, bir tercih yönlü çizgedeki alım döngülerini belirler, bu alımları gerçekleştirir ve daha fazla alımın faydalı olmadığı duruma kadar tekrarlar. EAD, verimliliği ve uygulama basitliği nedeniyle böbrek değişimi ve konut tahsisinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bölünemez malların (evler, organlar, okul sıraları) aracılar arasında, demetler üzerindeki katı tercihlerle tahsis edilmesi durumunda EAD'yi uygulayın. Pareto verimliliğinin esas olduğu ve parasal transferlerin mevcut olmadığı veya arzu edilmediği durumlarda kullanın. EAD, aracılarının faydalı alımları yerel olarak belirleyebildiği merkezi olmayan piyasalar için idealdir. Aracılar tam, döngüsüz tercih bilgisine sahip olduğunda en iyi sonucu verir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Pareto verimli: takassız iyileştirmeler mevcut değil; tüm karşılıklı faydalı takaslar gerçekleştirildi
- Bireysel rasyonel: her temsilci nihai tahsisi başlangıç varlığına göre zayıfça tercih eder
- Belirli durumlarda stratejiye dayanıklı: aracılar tercihleri yanlış bildirerek iyileştiremez
- Hesaplama açısından verimli: basit uygulamayla polinom zamanda
- Şeffaf: aracılar işaret ettikleri seçimin tahsise nasıl yol açtığını anlar
- Belirsizlik olmaksızın katı tercih sıralamaları gerektirir; zayıf tercihlere yönelik uzantılar karmaşıktır
- Koalisyonlara karşı korumalı değil: aracılardan oluşan koalisyonlar kolektif sonucu iyileştirmek için tercihleri yanlış beyan edebilir
- Tercih döngülerine duyarlılık: döngülerin yokluğu bazı aracılarının takas edilmeden kalmasına neden olabilir
- Parasal transferler olmaksızın eşleştirmeyle sınırlı; heterojen değerlemeler için verimsiz
SSS
Kaynak tahsisinde Pareto verimliliği neden önemlidir?
Pareto verimliliği, başka birini kötüleştirmeden kimsenin daha iyi duruma getirilememesini sağlar. 'İyi' bir tahsis için asgari bir gerekliliktir; bunu ihlal etmek, kaynakların boşa harcandığı ve birini faydalandırmak üzere yeniden tahsis edilebileceği anlamına gelir.
EAD birden fazla farklı tahsis üretebilir mi?
Hayır. EAD algoritması, benzersiz tercih yönlü çizgesiyle benzersiz bir Pareto-verimli tahsis üretir. O tahsise giden yol (döngü belirleme ve alım gerçekleştirme sırası) değişebilir, ancak nihai sonuç her zaman aynıdır.
Tüm donör-alıcı çiftlerinin uyumlu olmadığı böbrek değişimi için EAD nasıl değiştirilir?
Böbrek değişiminde, tercih yönlü çizge yalnızca uyumlu çiftler üzerinden oluşturulur. Algoritma daha sonra uyumlu aracılar arasındaki döngüleri ve zincir takasları belirler, orijinal EAD'yi biyolojik kısıtlamaları hesaba katacak şekilde genişletir.
Kaynaklar
- Shapley, L. S., & Scarf, H. (1974). On cores and indivisibility. Journal of Mathematical Economics, 1(1), 23-37. DOI: 10.1016/0304-4068(74)90033-0 ↗
- Roth, A. E., Sönmez, T., & Ünver, M. U. (2008). Efficient kidney exchange: Coincidence of wants in markets with compatibility. American Economic Review, 97(3), 828-851. DOI: 10.1257/aer.97.3.828 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Top Trading Cycles and Chains. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/game-theory/top-trading-cycles
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bayesci Nash DengesiOyun teorisi↔ karşılaştır
- Gale-Shapley AlgoritmasıOyun teorisi↔ karşılaştır
- Asil-Vekil ModeliOyun teorisi↔ karşılaştır
- VCG MekanizmasıOyun teorisi↔ karşılaştır