步骤2:调用linear_sum_assignment方法 接下来,你需要调用linear_sum_assignment方法来解决线性分配问题。该方法位于SciPy库中的scipy.optimize模块中。 下面是调用linear_sum_assignment方法的代码: fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment row_ind,co
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
接下来,我们使用scipy.optimize中的linear_sum_assignment函数来解决指派问题。 # 使用匈牙利算法row_ind,col_ind=linear_sum_assignment(cost_matrix)# 输出成本total_cost=cost_matrix[row_ind,col_ind].sum() 1. 2. 3. 4. 5. 在这段代码中: linear_sum_assignment(cost_matrix)返回两个数组,第一个是任...
加载所需的包 importpandasaspdimport numpyasnpimport matplotlib.pyplotaspltfrom sklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrom sklearn.clusterimportKMeansfromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignmentfromscipy.spatial.distanceimportcdist 以下...
可参考官网https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/generated/scipy.optimize.linear_sum_assignment.html 拟分配n人去干 项工作,没人干且仅干一项工作,若分配第 人去干第 项工作,需花费 单位时间,问应如何分配工作才能使公认花费的总时间最少?
[:, np.newaxis] - counts_now) + distance_matrix * 10 # 应用匈牙利算法找到最小成本匹配 row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix) # 打印匹配结果 matches = [(features_last[row_ind[i]], features_now[col_ind[i]]) for i in range(len(row_ind))] for match in matches: ...
在scipy 模块中,也有 linear_sum_assignment 函数可以求解指派问题,使用的是匈牙利算法,虽然求解速度也很快,但对于数据要求比较苛刻(矩阵不能太大,大型矩阵需要先进行稀疏处理) def zeros_ones_integer_programmingg(cost_matrix): import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment solution_matrix...
在Python中,我们可以使用SciPy库中的linear_sum_assignment函数来求解运输问题,从而得到EMD。下面是一个简单的EMD算法实现: python import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment def earth_movers_distance(P, Q, D): """ 计算两个概率分布P和Q之间的EMD。 参数: P -- 第一个概率分...
linear_assignment 函数在0.21中被弃用,将从0.23中删除,但是 sklearn.utils.linear_assignment_ 可以被替换为 scipy.optimize.linear_sum_assignment 您可以使用: from scipy.optimize import linear_sum_assignment as linear_assignment 然后您可以运行该文件并且不需要更改代码。 原文由 enthusiastdev 发布,翻译遵循 CC...
[:, np.newaxis] - counts_now) + distance_matrix * 10# 应用匈牙利算法找到最小成本匹配row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)# 打印匹配结果matches = [(features_last[row_ind[i]], features_now[col_ind[i]]) for i in range(len(row_ind))]for match in matches:print(f"...