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这段 MATLAB 代码实现了匈牙利算法(Hungarian algorithm)来解决二分图最大匹配问题。以下是对代码的主要步骤和解释:
; M2 k; }4 s, A! q1 G/ c
6 t0 N2 L8 _# P1 [: ]1.初始化参数和邻接矩阵 A:2 v( H5 F9 r7 M) a+ j; w; ?
2.m 表示 X 中的元素数量,n 表示 Y 中的元素数量。' P+ M4 W, [) V6 R
3.A 是一个邻接矩阵,其中 A(i, j) 为 1 表示 X 中的第 i 个元素与 Y 中的第 j 个元素相邻,为 0 表示不相邻。 v6 U( B6 `$ M4 I
4.初始化匹配矩阵 M:1 ~# B) H" ?% g3 A6 u- U) ?) ?
5.M 是一个大小为 (m, n) 的矩阵,表示匹配关系。M(i, j) = 1 表示 X 中的第 i 个元素与 Y 中的第 j 个元素匹配。8 U4 ~. Z! H" o) G) h" C' |
6.求初始匹配 M:( z! o$ y" M7 O
7.遍历 X 中的每个元素,找到与之相邻的第一个 Y 中的元素,建立初始匹配。
2 r/ L) B2 R& J" k) G r2 e! |8.匈牙利算法主循环:# J* Q+ w1 L& i4 i( @
9.在主循环中,通过标号法和增广路径的方法不断优化匹配矩阵 M,直到无法找到增广路径为止。
) Z6 ~' h, B2 _5 m10.标号法:9 U6 ^; S5 b& O7 R" G
11.在标号法中,通过对 X 和 Y 中的点进行标号,将非饱和点标记为负数,标号为 n+1 表示 0 标号。 x, L" \; h% j* p; R8 J
12.增广路径的查找:3 o5 D6 X' F5 b0 ^% q' k
13.利用标号法,找到非饱和点,并在 X 和 Y 之间寻找增广路径 P。增广路径是一个从非饱和点开始,通过匹配矩阵 M 中已有的匹配边,直到找到 X 中标号为 0 的点为止的路径。+ N0 w8 ?" m9 @* |( z$ o, X# z
14.匹配矩阵的更新:
$ ^1 X3 {; C5 p" @) X15.根据找到的增广路径 P,更新匹配矩阵 M。对于 P 中在匹配中的边,从匹配中删除;对于 P 中不在匹配中的边,加入匹配。
' c) d( n; K; J% @16.主循环终止条件:
& B% O) j3 s, q0 d17.当无法找到增广路径时,终止主循环,输出最大匹配矩阵 M。
% p; c+ C+ v; u1 L& K+ ^4 B2 p0 Z5 J9 h6 u
最后,通过显示最大匹配矩阵 M,可以查看算法的最终结果。请注意,这段代码是匈牙利算法的一种实现,用于解决二分图最大匹配问题。
6 @8 I" ]( Q0 W* D y; f& W. z% r& @5 E4 \0 t Y# L
N9 K; I- J% _* d7 G8 h, e$ a
0 f1 V3 N. p+ V9 `. J
. ^! V, R& S" g; Y+ T1 y |
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