KM算法 KM算法 百科解释 目录 KM算法 - 解决思路 基本原理 该算法是通过给每个顶点一个标号(叫做顶标)来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[ i ],顶点Yj的顶标为B[ j ],顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻,对于任一条边(i,j),A[ i ]+...
本文主要讲解二分图的相关原理/匈牙利算法和KM算法的证明与实现逻辑。 一、相关概念 这里,我们先介绍几个概念: 二分图:如果图G的顶点集合可以分为两个非空子集X和Y,使得G的任何一条边对应的两个端点,一个在X中,另外一个在Y中,则G称为二分图,记作G(X,Y)。这里的关键是:任何一条边。也就是说:两个...
求二分图的最佳匹配有一个非常优秀的算法,可以做到O(N^3),这就是KM算法。该算法描述如下: 1.首先选择顶点数较少的为X部,初始时对X部的每一个顶点设置顶标,顶标的值为该点关联的最大边的权值,Y部的顶点顶标为0。 2.对于X部中的每个顶点,在相等子图中利用匈牙利算法找一条增广路径,如果没有找到,则修改...
KM算法用于求解二部图最佳匹配问题,在最佳匹配中,我们需要了解一下完备匹配,完备匹配是 v_1(v_2)中所有的点都与 v_2(v_1) 中的某一个点匹配成对,也就是一方的点已经完全匹配。在这里我们会有一个定理: 设M是一个带权二分图的完备匹配,给定每一个点一个顶标,不妨设 v_1 中顶标为lx[i], v_2 ...
数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是:为了进行帧与帧之间多个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一帧与当前帧的(行人)ID的匹配。传统的数据关联方法多为运筹学方法,比较经典的即为匈牙利匹配算法和KM算法,接下来详细介绍这两种算法。
km算法是指什么？km算法是通过给每个顶点一个标号来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点的顶标为，顶点的顶标为，顶点与之间的边权为。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边，始终成立。1、KM算法的流程，核心思想就是：优先选择最满意的，因为要求太高找不到对象的那些人，降低标准扩大...
KM算法是在匈牙利算法的衍生算法,在二分图匹配的问题上增加权重,变成了一个带权二分图匹配问题,求最优的二分图匹配。 什么是二分图的带权匹配? 二分图的带权匹配就是求出一个匹配集合,使得集合中边的权值之和最大或最小。 而二分图的最优匹配...
1. 目标不同： 匈牙利算法：主要用于解决二分图的最大匹配问题，即在二分图中寻找尽可能多的配对，使得每个顶点要么在匹配中，要么与匹配中的某个顶点相连。 KM算法：用于解决二分图的最大权值匹配问题，即在带权二分图中寻找权值之和最大的配对。2. 算法过程： 匈牙利算法：核心是通过寻找增广路来...
KM算法学习小记: KM算法用于解决二分图最大权匹配问题,这个问题应该是可以用费用流就解决的。 近期遇到了用KM算法去解不等式的题,虽然转换完后还是可以用费用流做,学习中感觉到顶标挺有用的。 假设我们解决的是最大权完全匹配问题,非完全匹配之后再讨论怎么做。
KM算法的思路是不断尝试寻找增广路，并将其加入当前匹配中。增广路是指从未匹配的点开始，经过一系列已匹配的点，最终到达另一个未匹配的点的路径。如果当前匹配中不存在增广路，那么我们就找到了最大权匹配。具体实现时，我们需要使用两个数组：lx和ly。lx[i]表示左边第i个点的最大权值，ly[j]表示右边第j个...