另附O(N^3)的算法代码: #include <cstdio> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 128; const int INF = 1 << 28; class Graph { private: bool xckd[N], yckd[N]; int n, edge[N][N], xmate[N], ymate[N]; int lx[N], ly[N], slack[N]...
对于这样一个分配,利用上述算法可以快速轻易得到最终的最优匹配:{1→9,2→7,3→2,4→3,5→8,6→6,7→4,8→10,9→5,10→1}。 需要注意的是,减小量δ的计算那步需要N2操作,使得KM算法的复杂度达到O(N4)。所以,我们可以利用一个数组将ls+lt−Wst存储起来,修改顶标时把数组相应变动,这样KM算法的复...
另附O(N^3)的算法代码: #include <cstdio> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 128; const int INF = 1 << 28; class Graph { private: bool xckd[N], yckd[N]; int n, edge[N][N], xmate[N], ymate[N]; ...
前言匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法,匈牙利算法(Hungarian Algorithm)与KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm)是做多目标跟踪的小伙伴很容易在论文中见到的两种算法。他们都是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题。匈牙利算法...
二分图带权匹配-Kuhn-Munkres算法模板 [二分图带权匹配] 尴尬。。。理解不太好T T 1#include<cstdio>2#include<cstring>3#include<iostream>4#include<algorithm>5usingnamespacestd;6#defineinf 0x3f3f3f3f78constintmaxn=1005;910intn;11//标杆序号12intlx[maxn],ly[maxn];13//是否被搜索过14bool...
二分图最大权完美匹配KM算法 好吧,这弄点正经的。这次就写写大家肯定很久以前就搞出来的KM。 我写这个是因为前几天整理模板的时候居然发现我的KM还是O(n^4)的,虽 然实际运行效果大部分和O(n^3)差不多,但是理论的上界仍然让我不爽,就 像networksimplexalgorithm一样。
Kuhn-Munkres算法在仓储排班中的应用研究
Repository files navigation README Kuhn_Munkres_Algorithm 这是KM算法的Python实现,使用方法在main函数中有体现 经过测试,对于500 * 1000大小的矩阵,计算时间为3秒 km.py是递归形式的算法,km2.py是非递归形式的算法,效率更高 Packages No packages published...
关键词:多传感器管理;多传感器跟踪资源分配;修正Riccati方程;价值函数;Kuhn.Munkres算法 中图分类号:TP391;TN95 文献标识码:A Studyofmulti-sensorallocationbasedonmodifiedRiccatiequationand Kuhn-Munkresalgorithm ToNGJun.sHANGan—lin (DepartmentofOpticalandElectronicEngineering,OrdnanceEngineeringCollege,shijiazhuang050003...