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匈牙利匹配算法(Hungarian Algorithm)是一种用于解决任务分配问题的组合优化算法。在Python中,我们可以使用scipy.optimize模块中的linear_sum_assignment函数来实现匈牙利算法。 以下是使用Python实现匈牙利匹配算法的一个简单示例: python import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment # 定义一个成本...
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,col_ind=linear_sum_assignment(cost_matrix) 1. 2. 3. 在这里,...
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...
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 ran...
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...
[:, 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: ...
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...
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