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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:# E: z- t7 k! b2 L
- U/ S5 ^0 D Z$ p4 r. a' d
1.初始化参数和邻接矩阵 A:
. o& Z" _' p; w! f! y7 o" p2.m 表示 X 中的元素数量,n 表示 Y 中的元素数量。5 ~$ `: ^8 R* w1 Y9 \% o T
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。
! C! o. k6 B/ L2 h4.初始化匹配矩阵 M:
! I+ y3 f: V$ N8 V! K- m9 K8 r5.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 ]; o4 m, P) o6.求初始匹配 M:
! P$ O& M2 T, [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。$ q% p" A$ j$ a% t2 T2 W& P; \# n
8.匈牙利算法主循环:9 R W# d( k4 ~9 N% w8 K% }; k
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。
; q$ Y% U5 r/ D$ y10.标号法:
3 w7 X* T6 Q5 |1 Y11.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。* K7 i/ ^/ W) q) J c
12.增广路径的查找:1 V1 Z0 g# f/ B
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。' T% R4 j1 a0 [$ H" D. w
14.匹配矩阵的更新:
d% j0 U: E I6 s15.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。 L# |) w [; p! ?: C3 Y4 u
16.主循环终止条件:3 t b3 g# C! I3 P v3 O
17.当无法找到增广路径时,终止主循环,输出最大匹配矩阵 M。! P2 {2 N3 a2 p/ ^, |
2 K8 Y7 Z0 v9 s9 d, h E
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。4 k, e1 H! E' ?! A) @
; g0 E+ X0 b1 I. E
" k; a8 ~8 k7 d9 [, I- T* Q
/ N0 r% O7 m$ K% E5 K4 X: e) c2 ?+ F6 B' \' w* U
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