linear sum assignment 算法linear sum assignment 线性和分配(linear sum assignment)是一种在传输问题中找到最佳匹配的算法。该算法常用于解决分配问题,其中有限数量的任务需要分配给有限数量的执行者,并且每个执行者有不同的成本或效益。 线性和分配问题可以用一个矩阵表示,该矩阵称为成本矩阵。成本矩阵的行表示任务,...
Behavior of scipy.optimize.linear_sum_assignment# It solved a one-sized perfect matching problem. Row/col with higher cardinality will be left partially matched. 作者:JoyFrank 出处:https://www.cnblogs.com/zxyfrank/p/16157125.html 版权:本作品采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」许可协...
其中,linear_sum_assignment算法就是Scipy库中的一个子模块,用于解决最小权重匹配问题。 除了linear_sum_assignment算法,Scipy库还提供了许多其他重要的算法和函数,可以帮助用户进行各种科学计算任务。因此,Scipy库在科学计算领域中被广泛应用,为研究人员、工程师和学生提供了强大的工具来解决复杂的数学和科学问题。 总之...
转:python数学建模之用optimize.linear_sum_assignment解决模型优化之指派问题_嗨,紫玉灵神熊的博客-CSDN博客
在使用linear_sum_assignment函数之前,我们需要确保输入矩阵cost中不包含任何无效数值,如NaN、Inf或负无穷等。这些无效数值会导致函数抛出ValueError。 确保输入矩阵为二维数组,并且所有元素都是数字: linear_sum_assignment函数要求输入为一个二维数组,并且数组中的所有元素都必须是数字(整数或浮点数)。如果输入不满足这些...
本文简要介绍 python 语言中scipy.optimize.linear_sum_assignment的用法。 用法: scipy.optimize.linear_sum_assignment()# 解决线性和分配问题。 参数:: cost_matrix:数组 二分图的成本矩阵。 maximize:布尔(默认值:假) 如果为真,则计算最大权重匹配。
linear_sum_assignment底层代码 线性分配问题的目标是给出一个解决方案,其中n个工人根据给定的代价分配n个工作。你可以认为这是数学中的一个经典问题,具有NP-hard特性。 以下是一个简单的线性分配问题的Python实现,基于匈牙利算法: def linear_sum_assignment(cost_matrix): if not cost_matrix or not cost_matrix[...
问linear_sum_assignment给出不正确的结果ENORA-00918: 未明确定义列： 你在做多表查询的时候出现了...
其中,linear_sum_assignment函数是Scipy.optimize子模块的一部分,专门用于解决线性分配问题。 这个函数接受一个二维数组作为输入,表示每一对元素之间的成本或权重。然后,它返回两个一维数组,分别表示每个集合中元素的最佳映射关系。通过这种方式,我们可以轻松地找到最小总成本的分配方案。 四、线性分配问题的应用实例 为了...
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