将人员随机分配到不同规模的组和类别中

我需要将人们随机分配到组和类别中。不幸的是，我真的不知道从哪里开始。我尝试使用下面的示例来解释我的问题。任何对此的帮助将不胜感激。

I have 207“A 型住宅”和408“B 型住宅”类别。总共有1524需要分配到 207 Home Type A 或 408 Home Type B 类别的人员。然而，这 1524 人还需要分为以下任一组：2 to 7适用于 A 型住宅或2 to 6适用于 B 型住宅。

最终结果应该是 1524 人被分配到 207 组（包含 2 到 7 人）和 408 组（包含 2 到 6 人）。

组的分配必须是随机的，并且可以使用所需组大小的任意组合，因为如果不使用组类别也没关系（例如，如果家庭类型 A 的 207 个组仅包含 2、3 个组，则可以）或一次 4 人，或另一次只有 5 和 7 人）。

我想象输出看起来像这样：

GroupSize <- c(2:7)
Num.Groups <- 0
Num.People <- 0
HouseTypeA <- data.frame(GroupSize, Num.Groups, Num.People)
GroupSize <- c(2:6)
HouseTypeB <- data.frame(GroupSize, Num.Groups, Num.People)

“Num.Groups”列的总和为 207 或 408，两个数据帧之间的“Num.People”总和为 1524。

我分三步尝试了这个：

1. 制作房屋类型清单
2. 将每个人分配到各个房屋，检查 有空间（类型 a 的 max=7，类型 b 的 max=6）

3. 检查每间房子至少有 2 人。如果没有就抓一个人 从另一所房子，不允许他们的人数下降 低于 2。

   homeType=rep(c("a", "b"), times=c(207, 408))
   
   H <- vector(mode="list", length(homeType))
   for(i in seq(H)){
     H[[i]]$type <- homeType[i]
     H[[i]]$n <- 0
   }
   H
   
   # Place people in houses up to max number of people
   npeople <- 1524
   for(i in seq(npeople)){
     placed_in_house <- FALSE
     while(!placed_in_house){
       house_num <- sample(length(H), 1)
       if(H[[house_num]]$type == "a"){
         if(H[[house_num]]$n < 7){
           H[[house_num]]$n <- H[[house_num]]$n + 1
           placed_in_house <- TRUE
         }
       }
       if(H[[house_num]]$type == "b"){
         if(H[[house_num]]$n < 6){
           H[[house_num]]$n <- H[[house_num]]$n + 1
           placed_in_house <- TRUE
         }
       }
     }
   }
   H
   hist(unlist(lapply(H, function(x)x$n)))
   
   # move people around to get up to min number of people
   for(i in seq(H)){
     while(H[[i]]$n < 2){
       knock_on_door <- sample(length(H), 1)
       if( H[[knock_on_door]]$n > 2){
         H[[i]]$n <- H[[i]]$n + 1 # house i takes 1 person
         H[[knock_on_door]]$n <- H[[knock_on_door]]$n - 1 # house knock_on_door loses 1 person
       }
     }
   }
   H
   Ha <- H[which(lapply(H, function(x){x$type}) == "a")]
   Hb <- H[which(lapply(H, function(x){x$type}) == "b")]
   
   
   op <- par(mfcol=c(1,2))
   breaks=2:7
   hist(unlist(lapply(Ha, function(x)x$n)), breaks=breaks, col=8, xlab="people per house", main="type A") # 2:7
   hist(unlist(lapply(Hb, function(x)x$n)), breaks=breaks, col=8, xlab="people per house", main="type B") # 2:6
   par(op)
   
   sum(unlist(lapply(Ha, function(x)x$n))) + sum(unlist(lapply(Hb, function(x)x$n)))
   # [1] 1524
   
   
   Houses <- data.frame(
     Num.Groups = seq(H),
     type=unlist(lapply(H, function(x){x$type})),
     Num.People=unlist(lapply(H, function(x){x$n}))
   )
   head(Houses)
   

   正如您所看到的，每栋房子的总人数和分布情况是这样的。