面向结果驱动与配置均衡的动态难民分配

本研究提出两种新的动态分配算法，用于将难民和寻求庇护者匹配至东道国内的地理区域。第一种算法目前在瑞士的一项多年随机对照试验中实施，旨在通过最小不一致在线分配算法最大化难民的平均预测就业水平（或任何感兴趣的测得结果）。该算法的性能在来自美国和瑞士的真实难民安置数据上进行了测试，我们发现其与后见之明最优解相比能够实现接近最优的期望就业，并且相比现状程序提高了 40-50%。然而，纯粹的结果最大化可能导致随时间对各地区周期性分配不均，从而引发实施困难以及安置资源和代理人的不良工作流。为解决这些问题，第二种算法在改善难民结果与随时间均匀分配的需求之间取得平衡。我们发现该算法相比就业最大化算法仅损失少量期望就业，却能在随时间上实现近乎完美的均衡。此外，与纯粹结果最大化相比，分配均衡算法还提供了若干附带益处，包括对未知到达流的鲁棒性和更强的探索性。