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Hungarian-Python:Python中的匈牙利算法实现

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简介:
Hungarian-Python是一款简洁高效的Python库,实现了著名的匈牙利算法,用于解决分配问题和最小化成本。该库易于使用且功能强大,适合需要处理此类优化问题的研究人员及开发人员。 在匈牙利算法的Python实现中,可以使用`hungarian`库来解决分配问题。假设需要处理的问题规模为10,并且随机生成一个成本矩阵: ```python from hungarian import Hungarian N = 10 # problem size import numpy as np cost_matrix = np.random.random((N, N)) h = Hungarian(N) assignment, total_cost = h.execute(cost_matrix) ``` 这段代码初始化了一个大小为`N x N`的成本矩阵,并应用匈牙利算法找到最优分配,同时计算总成本。

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  • Hungarian-Python:Python
    优质
    Hungarian-Python是一款简洁高效的Python库,实现了著名的匈牙利算法,用于解决分配问题和最小化成本。该库易于使用且功能强大,适合需要处理此类优化问题的研究人员及开发人员。 在匈牙利算法的Python实现中,可以使用`hungarian`库来解决分配问题。假设需要处理的问题规模为10,并且随机生成一个成本矩阵: ```python from hungarian import Hungarian N = 10 # problem size import numpy as np cost_matrix = np.random.random((N, N)) h = Hungarian(N) assignment, total_cost = h.execute(cost_matrix) ``` 这段代码初始化了一个大小为`N x N`的成本矩阵,并应用匈牙利算法找到最优分配,同时计算总成本。
  • 关于(Hungarian)MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码实现了经典的匈牙利算法,用于解决加权二分图中的最小匹配问题,适用于寻找成本最低的分配方案。 匈牙利算法(Hungarian)的MATLAB代码已更新并经过测试。
  • Matlab
    优质
    简介:本文介绍了在Matlab环境下实现和应用匈牙利算法的方法,适用于解决分配问题以达到最小成本或最大效益的目标。 本程序在MATLAB 7.0环境下调试成功,能够解决一些着色问题及匹配等问题。
  • MATLAB
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中实现并应用匈牙利算法解决分配问题,包括算法原理、代码示例以及具体应用场景。 这里包含匈牙利算法、Floyd算法、Kruskal算法以及最佳匹配算法的MATLAB程序代码,欢迎下载。
  • 关于C++
    优质
    关于C++中的匈牙利算法是一篇探讨在C++编程语言中使用匈牙利命名约定的文章,介绍如何通过变量前缀来表示数据类型和作用域,以提高代码可读性和维护性。 很久以前写的匈牙利算法的C++实现,凑合着看吧。
  • 例分析
    优质
    简介:本文深入剖析了匈牙利算法在解决匹配问题中的应用,通过具体实例详细讲解了该算法的操作步骤和优化技巧。 该案例从Excel文档中读取了一组压缩气缸和一组压缩活塞的数据,气缸和活塞的尺寸在一定范围内匹配,通过匈牙利算法找到其最大匹配数的配对方案。
  • 详解
    优质
    《匈牙利算法详解》是一篇深入浅出地解析匹配理论中经典匈牙利算法的文章。它详细介绍了该算法解决二分图最大匹配问题的过程、步骤及其应用背景,适合初学者和专业人士参考学习。 关于二分图匹配的最大配对问题,可以使用匈牙利算法高效地解决。
  • 在指派问题应用
    优质
    本文章主要介绍并实现了匈牙利算法在解决指派问题中的应用。通过详细步骤解析和实例演示,帮助读者深入理解该算法的工作原理及其优化过程。 若在系数矩阵(bij)中找到n个独立的0元素,则令解矩阵(xij)中的对应这些0元素的位置值为1,其余位置值设为0。将此解代入目标函数后得到zk=0,这是该问题下的最小值。因此,这便是以(bij)作为系数矩阵的指派问题的一个最优解,并且也得到了整个问题的最优解。
  • C++模版
    优质
    C++匈牙利算法模板提供了一个在C++中实现匈牙利算法的标准代码框架。此模板帮助开发者理解和应用该算法来解决二分图最大匹配问题,简化了编程过程中的复杂度管理与效率优化。 C++ 匈牙利算法模板提供了一个简洁易懂的实现方式。该模板旨在帮助开发者快速理解和应用匈牙利算法解决二分图匹配问题。代码结构清晰,注释详尽,适合初学者学习与参考。通过使用此模板,可以有效地简化复杂逻辑处理过程,并提高程序可读性和维护性。
  • MATLAB函数优化
    优质
    本文章探讨了如何在MATLAB环境中对匈牙利算法进行函数优化。通过分析与改进现有代码,提高其执行效率和适用范围,为匹配问题提供高效的解决方案。 匈牙利算法的核心理念是通过调整效益矩阵的行或列来确保每一行或每列至少有一个零元素。经过这样的修正后,最终可以在不同行、不同列中找到一个完全分配方案,其中包含多个独立的零元素。当应用于效益矩阵时,这种分配方式能够实现最优解,即总的效益最小化。该方法保证在有限步骤内达到一个理想的解决方案。