>>>importnumpyasnp>>>cost = np.array([[4,1,3], [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =linear_sum_assignment(cost)>>>col_ind [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =lin...
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输出显示 DeprecationWarning: The linear_assignment function is deprecated in 0.21 and will be removed from 0.23. Use scipy.optimize.linear_sum_assignment instead. 经过查阅相关资料,代码部分替换为下面形式即可解决 不同之处在于返回格式:linear_assignment()返回一个 numpy 数组和linear_sum_assignment()返回 ...
import scipy.spatial.distance import numpy as np import scipy.optimize X = np.zeros(dtype=float, shape=(3, 3)) Y = np.zeros(dtype=float, shape=(3, 3)) cost_matrix = scipy.spatial.distance.cdist(X, Y, metric='cosine') matching = scipy.optimize.linear_sum_assignment(cost_matrix) ...
使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)。这类问题称为指派问题或分派问题。
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...
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...
scipy中有对应的接口scipy.optimize.linear_sum_assignment,输入代价矩阵,即可得到分配问题的结果: >>> cost = np.array([[4, 1, 3], [2, 0, 5], [3, 2, 2]]) >>> from scipy.optimize import linear_sum_assignment >>> row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost) ...
Python scipy 库从 0.17开始就 增加了 linear_sum_assignment.(sklearn 也实现了这个算法)。 Scipy库的原始例子如下: cost = np.array([[4, 1, 3], [2, 0, 5], [3, 2, 2]]) from scipy.optimize import linear_sum_assignment #导入row_ind, col_ind = linear_sumassignment(cost) #上面为...
...指派问题也是0-1规划,线性规划用到的是 官网scipy.optimize库函数。...示例: cost matrix = [ [1 4 3], [2 0 5], [3 2 2]] python 解决方案中,用到的是scipy.optimize.linear_sum_assignment...(cost_matrix) 代码实现: from scipy.optimize import linear_sum_assignment cost =np.array([[...