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匈牙利法解决人数及任务数不等的指派问题
匈牙利法解决人数与任务数不等的指派问题于凯重庆科技学院经济管理学院物流专业重庆沙坪坝区摘要:本文将讨论运筹学中的指派问题,而且属于非标准指派问题,即人数与任务数不相等的指派问题,应当视为一个多目标决策问题,首先要求指派给个人任务数目两两之间相差不能超过1,其次要求所需总时间最少,并且给岀了该类问题的求解方法。
关键词:运筹学指派问题匈牙利算法系数矩阵解矩阵引言:在日常的生产生活中常遇到这样的问题:有n项任务,有n个人员可以去承担这n 项任务,但由于每位人员的特点与专长不同,各对象完成各项任务所用的时间费用或效益不同:有因任务性质要求和管理上需要等原因,每项任务只能由一个人员承担来完成,这就涉及到应该指派哪个人员去完成哪项任务,才能使完成n项任务花费总时间最短,总费用最少, 产生的总效益最佳。
我们把这类最优匹配问题称为指派问题或分配问题。
1. 指派问题的解法——匈牙利法早在1955年库恩(w.w.ku.hn)就提出了指派问题的解法,该方法是以匈牙利数学家康尼格(koning)提岀的一个关于矩阵中0元素的定理为基础,因此得爼匈牙利法(The Hungonrian Method of Assignment)1.1匈牙利解法的基本原理和解题思路直观的讲,求指派问题的最优方案就是要在n阶系数矩阵中找出n个分布于不用行不同列的元素使得他们的和最小。
而指派问题的最优解又有这样的性质:若从系数矩阵C (ij)的一行(列)各元素都减去该行(列)的最小元素,得到新矩阵CB (ij),那么以CB (ij)为系数矩阵求得的最优解和原系数矩阵C (ij)求得的最优解相同。
由于经过初等变换得到的新矩阵CB (ij)中每行(列)的最小元素均为"O”,因此求原指派问题C (ij)的最优方案就等于在新矩阵CB (ij)中找出n个分布于不同行不同列的"O”元素(简称为“独立O元素”),这些独立O元素就是CB (ij)的最优解,同时与其对应的原系数矩阵的最优解。
匈牙利法求解指派问题
然后划去所在的列的其他0 元素,记作Ø。
Ø 13 7 0 6 6 9 5 3 2 Ø1 0 0
➢给只有一个0元素的列的0 元素加圈,记。
Ø 13 7 0 6 6 9 5 3 2 Ø 1 0
然后划去所在的行的其他0元 素,记作Ø
Ø 13 7 0 6 6 9 5 3 2 Ø 1 Ø
➢给最后一个0元素加圈, 记。
Ø 13 7 6 6 9 5 3 2 Ø 1 Ø
可见m=n=4,得到最优解。
0001 0100 1000 0010
即甲译俄文、乙译日文、丙 译英文、丁译德文所需时间 最少。Z=28小时
例6 分配问题效率矩阵
任务 A B C D E 人员
甲 12 7 9 7 9 乙8 9 6 6 6 丙 7 17 12 14 9 丁 15 14 6 6 10 戊 4 10 7 10 9
12 7 9 7 9 7 89666 6 7 17 12 14 9 7 15 14 6 6 10 6 4 10 7 10 9 4
50202 23000 0 10 5 7 2 98004 06365
➢从只有一个0元素的行开始,给 这个0元素加圈,记
50202 23000
10 5 7 2
98004 06365
然后划去所在的列的其他0元素,记 作Ø。
70202 4 3 000 Ø 8350 11 8 0 0 4 4 1 4 3
➢从只有一个0元素的行开始,给这个0 元素加圈,记
70202 4 3 000 Ø 8 3 5 11 8 0 0 4 4 1 4 3
然后划去所在的列的其他0元素,记 作Ø。
70202 4 3 00Ø Ø 8 3 5 11 8 0 0 4 4 1 4 3
指派问题的匈牙利法讲课稿
√√
√
l =m=4 < n=5
1 ◎0 3 1 3 √ 0 0 3 0 3
2
6
◎0
3
Ø0
√
1
6
0
2
0
4 2 Ø0 1 3 √ 3 2 0 0 3
3
Ø0 2
4
◎0
√
2
0
2
3
0
◎0 3 3 Ø0 5 0 4 4 0 6
√√
√
0 0 3 0 3
1
6
0
2
0
3 2 0 0 3
1
6
0Ø 2
◎0
3 2 0◎ 0Ø 3
2
◎0
2
3
Ø0
0◎ 4 4 0Ø 6
用匈牙利法求解下列指派问题,已知效率矩 阵分别如下:
7 9 10 12
1
3
12
16
1
7
15 16 14 15
1 1 1 2 1 5 1 6
3 8 2 10 3
8
7
2
9
7
6 4 2 7 5
8 4 2 3 5
2
60ຫໍສະໝຸດ 3026
◎0
3
Ø0
√
4 2 0 1 3 4 2 Ø0 1 3 √
3
0
2
4
0
3
Ø0
2
4
◎0
√
0 3 3 0 5 ◎0 3 3 Ø0 5
√√
√
1 ◎0 3 1 3 √
2
6
◎0
3
Ø0
√
4 2 Ø0 1 3 √
3
Ø0
第五章 匈牙利法与最佳指派问题
7 2 2
4
3
8 3 5 3
11 8
4
4 1 4
情况一出现,即得到了最优解,其相应的解矩阵为:
0 1 0 0 0
0 0 1 0 0
xij
1
0
0
0
0
0 0 0 1 0
0 0 0 0 1
由此得知最优指派方案为甲完成任务B,乙完成任务
C,丙完成任务A,丁完成任务D,戊完成任务E,最少时
间为
min z 7 6 7 6 6 32
而总的最少时间为32天.
当然,由于方法中的第二步4中的情况二的出现,造成 指派问题的最优解常常是不唯一的,但不同最优解的 最优值总是相同的.
第三节 非标准指派问题
前一节的匈牙利法只适用于目标函数为极小、价值 系数矩阵为方阵且价值系数矩阵中元素均为非负的情况。 当指派问题不满足上述三个条件时,就应先化成标准的 指派问题,然后再用匈牙利法求解.
解:
ABC DEF
甲 16 10 12 15 0 0 8 2
甲 16 10 12 15 0 0
8
2
乙 11 12 10 18 0 0 3 2 3
乙
11
12
10
18
0
0
3
2
3
丙 8 17 13 16 0 0 7 3 1
丙
8
17 13 16
0
0
7
3
1
8 10 10 15
本例经过反复的行、列检验后得到如下矩阵:
5 2 2
2
3
10 5 7 5
9
8
4
6 3 6 2
情况三出现,亦即未得到完全分配方案,求解过程 按以下步骤继续进行。
运筹学指派问题的匈牙利法
运筹学课程设计指派问题的匈牙利法专业:姓名:学号:1.算法思想:匈牙利算法的基本思想是修改效益矩阵的行或列,使得每一行或列中至少有一个为零的元素,经过修正后,直至在不同行、不同列中至少有一个零元素,从而得到与这些零元素相对应的一个完全分配方案。
当它用于效益矩阵时,这个完全分配方案就是一个最优分配,它使总的效益为最小。
这种方法总是在有限步內收敛于一个最优解。
该方法的理论基础是:在效益矩阵的任何行或列中,加上或减去一个常数后不会改变最优分配。
2.算法流程或步骤:1.将原始效益矩阵C的每行、每列各元素都依次减去该行、该列的最小元素,使每行、每列都至少出现一个0元素,以构成等价的效益矩阵C’。
2.圈0元素。
在C’中未被直线通过的含0元素最少的行(或列)中圈出一个0元素,通过这个0元素作一条竖(或横)线。
重复此步,若这样能圈出不同行不同列的n个0元素,转第四步,否则转第三步。
3.调整效益矩阵。
在C’中未被直线穿过的数集D中,找出最小的数d,D中所有数都减去d,C’中两条直线相交处的数都加的d。
去掉直线,组成新的等价效益矩阵仍叫C’,返回第二步。
X=0,这就是一种最优分配。
最低总4.令被圈0元素对应位置的X ij=1,其余ij耗费是C中使X=1的各位置上各元素的和。
ij算法流程图:3.算法源程序:#include<iostream.h>typedef struct matrix{float cost[101][101];int zeroelem[101][101];float costforout[101][101];int matrixsize;int personnumber;int jobnumber;}matrix;matrix sb;int result[501][2];void twozero(matrix &sb);void judge(matrix &sb,int result[501][2]);void refresh(matrix &sb);void circlezero(matrix &sb);matrix input();void output(int result[501][2],matrix sb);void zeroout(matrix &sb);matrix input(){matrix sb;int m;int pnumber,jnumber;int i,j;float k;char w;cout<<"指派问题的匈牙利解法:"<<endl;cout<<"求最大值,请输入1;求最小值,请输入0:"<<endl;cin>>m;while(m!=1&&m!=0){cout<<"请输入1或0:"<<endl;cin>>m;}cout<<"请输入人数(人数介于1和100之间):"<<endl;cin>>pnumber;while(pnumber<1||pnumber>100){cout<<"请输入合法数据:"<<endl;cin>>pnumber;}cout<<"请输入工作数(介于1和100之间):"<<endl;cin>>jnumber;while(jnumber<1||jnumber>100){cout<<"请输入合法数据:"<<endl;cin>>jnumber;}cout<<"请输入"<<pnumber<<"行"<<jnumber<<"列的矩阵,同一行内以空格间隔,不同行间以回车分隔,以$结束输入:\n";for(i=1;i<=pnumber;i++)for(j=1;j<=jnumber;j++){cin>>sb.cost[i][j];sb.costforout[i][j]=sb.cost[i][j];}cin>>w;if(jnumber>pnumber)for(i=pnumber+1;i<=jnumber;i++)for(j=1;j<=jnumber;j++){sb.cost[i][j]=0;sb.costforout[i][j]=0;}else{if(pnumber>jnumber)for(i=1;i<=pnumber;i++)for(j=jnumber+1;j<=pnumber;j++){sb.cost[i][j]=0;sb.costforout[i][j]=0;}}sb.matrixsize=pnumber;if(pnumber<jnumber)sb.matrixsize=jnumber;sb.personnumber=pnumber;sb.jobnumber=jnumber;if(m==1){k=0;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.cost[i][j]>k)k=sb.cost[i][j];for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)sb.cost[i][j]=k-sb.cost[i][j];}return sb;}void circlezero(matrix &sb){int i,j;float k;int p;for(i=0;i<=sb.matrixsize;i++)sb.cost[i][0]=0;for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)sb.cost[0][j]=0;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.cost[i][j]==0){sb.cost[i][0]++;sb.cost[0][j]++;sb.cost[0][0]++;}for(i=0;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=0;j<=sb.matrixsize;j++)sb.zeroelem[i][j]=0;k=sb.cost[0][0]+1;while(sb.cost[0][0]<k){k=sb.cost[0][0];for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){if(sb.cost[i][0]==1){for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.cost[i][j]==0&&sb.zeroelem[i][j]==0)break;sb.zeroelem[i][j]=1;sb.cost[i][0]--;sb.cost[0][j]--;sb.cost[0][0]--;if(sb.cost[0][j]>0)for(p=1;p<=sb.matrixsize;p++)if(sb.cost[p][j]==0&&sb.zeroelem[p][j]==0){sb.zeroelem[p][j]=2;sb.cost[p][0]--;sb.cost[0][j]--;sb.cost[0][0]--;}}}for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++){if(sb.cost[0][j]==1){for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)if(sb.cost[i][j]==0&&sb.zeroelem[i][j]==0)break;sb.zeroelem[i][j]=1;sb.cost[i][0]--;sb.cost[0][j]--;sb.cost[0][0]--;if(sb.cost[i][0]>0)for(p=1;p<=sb.matrixsize;p++)if(sb.cost[i][p]==0&&sb.zeroelem[i][p]==0){sb.zeroelem[i][p]=2;sb.cost[i][0]--;sb.cost[0][p]--;sb.cost[0][0]--;}}}}if(sb.cost[0][0]>0)twozero(sb);elsejudge(sb,result);}void twozero(matrix &sb){int i,j;int p,q;int m,n;float k;matrix st;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)if(sb.cost[i][0]>0)break;if(i<=sb.matrixsize){for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++){st=sb;if(sb.cost[i][j]==0&&sb.zeroelem[i][j]==0){sb.zeroelem[i][j]=1;sb.cost[i][0]--;sb.cost[0][j]--;sb.cost[0][0]--;for(q=1;q<=sb.matrixsize;q++)if(sb.cost[i][q]==0&&sb.zeroelem[i][q]==0){sb.zeroelem[i][q]=2;sb.cost[i][0]--;sb.cost[0][q]--;sb.cost[0][0]--;}for(p=1;p<=sb.matrixsize;p++)if(sb.cost[p][j]==0&&sb.zeroelem[p][j]==0){sb.zeroelem[p][j]=2;sb.cost[p][0]--;sb.cost[0][j]--;sb.cost[0][0]--;}k=sb.cost[0][0]+1;while(sb.cost[0][0]<k){k=sb.cost[0][0];for(p=i+1;p<=sb.matrixsize;p++){if(sb.cost[p][0]==1){for(q=1;q<=sb.matrixsize;q++)if(sb.cost[p][q]==0&&sb.zeroelem[p][q]==0)break;sb.zeroelem[p][q]=1;sb.cost[p][0]--;sb.cost[0][q]--;sb.cost[0][0]--;for(m=1;m<=sb.matrixsize;m++)if(sb.cost[m][q]=0&&sb.zeroelem[m][q]==0){sb.zeroelem[m][q]=2;sb.cost[m][0]--;sb.cost[0][q]--;sb.cost[0][0]--;}}}for(q=1;q<=sb.matrixsize;q++){if(sb.cost[0][q]==1){for(p=1;p<=sb.matrixsize;p++)if(sb.cost[p][q]==0&&sb.zeroelem[p][q]==0)break;sb.zeroelem[p][q]=1;sb.cost[p][q]--;sb.cost[0][q]--;sb.cost[0][0]--;for(n=1;n<=sb.matrixsize;n++)if(sb.cost[p][n]==0&&sb.zeroelem[p][n]==0){sb.zeroelem[p][n]=2;sb.cost[p][0]--;sb.cost[0][n]--;sb.cost[0][0]--;}}}}if(sb.cost[0][0]>0)twozero(sb);elsejudge(sb,result);}sb=st;}}}void judge(matrix &sb,int result[501][2]){int i,j;int m;int n;int k;m=0;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.zeroelem[i][j]==1)m++;if(m==sb.matrixsize){k=1;for(n=1;n<=result[0][0];n++){for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.zeroelem[i][j]==1)break;if(i<=sb.personnumber&&j<=sb.jobnumber)if(j!=result[k][1])break;k++;}if(i==sb.matrixsize+1)break;elsek=n*sb.matrixsize+1;}if(n>result[0][0]){k=result[0][0]*sb.matrixsize+1;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.zeroelem[i][j]==1){result[k][0]=i;result[k++][1]=j;}result[0][0]++;}}else{refresh(sb);}}void refresh(matrix &sb){int i,j;float k;int p;k=0;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.zeroelem[i][j]==1){sb.zeroelem[i][0]=1;break;}}while(k==0){k=1;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)if(sb.zeroelem[i][0]==0){sb.zeroelem[i][0]=2;for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.zeroelem[i][j]==2){sb.zeroelem[0][j]=1;}}for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++){if(sb.zeroelem[0][j]==1){sb.zeroelem[0][j]=2;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)if(sb.zeroelem[i][j]==1){sb.zeroelem[i][0]=0;k=0;}}}}p=0;k=0;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){if(sb.zeroelem[i][0]==2){for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++){if(sb.zeroelem[0][j]!=2)if(p==0){k=sb.cost[i][j];p=1;}else{if(sb.cost[i][j]<k)k=sb.cost[i][j];}}}}for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){if(sb.zeroelem[i][0]==2)for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)sb.cost[i][j]=sb.cost[i][j]-k;}for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++){if(sb.zeroelem[0][j]==2)for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)sb.cost[i][j]=sb.cost[i][j]+k;}for(i=0;i<=sb.matrixsize;i++)for(j=0;j<=sb.matrixsize;j++)sb.zeroelem[i][j]=0;circlezero(sb);}void zeroout(matrix &sb){int i,j;float k;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){k=sb.cost[i][1];for(j=2;j<=sb.matrixsize;j++)if(sb.cost[i][j]<k)k=sb.cost[i][j];for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++)sb.cost[i][j]=sb.cost[i][j]-k;}for(j=1;j<=sb.matrixsize;j++){k=sb.cost[1][j];for(i=2;i<=sb.matrixsize;i++)if(sb.cost[i][j]<k)k=sb.cost[i][j];for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++)sb.cost[i][j]=sb.cost[i][j]-k;}}void output(int result[501][2],matrix sb) {int k;int i;int j;int p;char w;float v;v=0;for(i=1;i<=sb.matrixsize;i++){v=v+sb.costforout[i][result[i][1]];}cout<<"最优解的目标函数值为"<<v;k=result[0][0];if(k>5){cout<<"解的个数超过了限制."<<endl;k=5;}for(i=1;i<=k;i++){cout<<"输入任意字符后输出第"<<i<<"种解."<<endl;cin>>w;p=(i-1)*sb.matrixsize+1;for(j=p;j<p+sb.matrixsize;j++)if(result[j][0]<=sb.personnumber&&result[j][1]<=sb.jobnumber)cout<<"第"<<result[j][0]<<"个人做第"<<result[j][1]<<"件工作."<<endl;}}void main(){result[0][0]=0;sb=input();zeroout(sb);circlezero(sb);output(result,sb);}4. 算例和结果:自己运算结果为:->⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡3302102512010321->⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡330110241200032034526635546967562543----⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡可以看出:第1人做第4件工作;第2人做第1件工作;第3人做第3件工作;第4人做第2件工作。
指派问题匈牙利算法最大值
指派问题匈牙利算法最大值
匈牙利算法(匈牙利算法,也被称为“插入-删除算法”或“排序算法”)是一种整数排序算法,在指派问题中可以将一个整数数组按照一定规则排序,使得所有指派中最大的元素出现的位置都不相同。
以下是匈牙利算法在解决指派问题的最大值问题的步骤:
1. 将数组分为两个部分,左半部分尽可能地小,右半部分尽可能地大。
2. 从右半部分开始,将一个元素与它的指派对象的最大值进行
比较。
如果两个元素之间的指派关系不符合要求,就将它们交换位置。
3. 接下来,从左边半部分开始,将一个元素与它的指派对象的最大值进行比较。
如果两个元素之间的指派关系不符合要求,就将它们交换位置。
4. 重复步骤2和步骤3,直到左半部分的最大值与右半部分的最大值相等。
5. 在最右半部分找到最大的元素,将它与左半部分的最大值交换。
6. 重复步骤1到步骤5,直到数组中的所有元素都被排序。
匈牙利算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数组的长度。
在实际应用中,该算法通常用于小规模数据的排序,对于大规模数据的
排序则需要使用更高效的算法。
指派问题的解法——匈牙利法_实用运筹学:案例、方法及应用_[共3页]
⎪
⎨ ⎪
5
∑ xij
i =1
=1
,
j = 1,2,3,4,5
⎪ ⎩
xij
= 0或1
由例 4-11 可见,指派问题数学模型的一般形式如下
nn
min z = ∑ ∑ cij xij i =1 j =1
⎪⎧i∑=n1 xij = 1 , j = 1, 2,", n
⎪ s.t.⎨
⎪
n
∑ xij = 1 ,
j =1
i = 1,2,",n
⎪ ⎩
xij
=
0或 1
第 j项任务只能由一人完成 第 i人只能完成一项任务
4.5.2 指派问题的解法——匈牙利法
指派问题的数学模型与运输问题相似,但与后者比较,指派问题具有自己的特点。实 际上,指派问题是 0-1 规划问题的特例。虽然我们可以利用运输问题的解法求解指派问 题,但由于指派问题出现严重的退化,计算效率往往不高。库恩(W.W.Kuhn)于 1955 年 提出了求解指派问题的方法,他引用了匈牙利数学家康尼格一个关于矩阵中 0 元素的定 理——系数矩阵中独立 0 元素的最多个数等于覆盖所有 0 元素的最少直线数。故该解法被 称为匈牙利法。
匈牙利法的基本思路为:对费用矩阵 C 的行和列减去某个常数,将 C 化成有 n 个位于 不同行不同列的零元素,令这些零元素对应的变量取 1,其余变量取零,即得指派问题的 最优解。
匈牙利法是基于指派问题的标准型的,标准型需满足以下 3 个条件: (1)目标函数求 min ; (2)效率矩阵为 n 阶方阵; (3)效率矩阵中所有元素 cij ≥ 0 ,且为常数。 匈牙利法的计算步骤如下: (1)变换效率矩阵 C,使每行每列至少有一个零,变换后的矩阵记为 B。 ● 行变换:找出每行最小元素,从该行各元素中减去之; ● 列变换:找出每列最小元素,从该列各元素中减去之; ● 若某行(列)已有 0 元素,就不必再减。 以例 4-11 为例,效率矩阵变换为
匈牙利法解决人数及任务数不等的指派问题
匈牙利法解决人数与任务数不等的指派问题于凯重庆科技学院经济管理学院物流专业重庆沙坪坝区摘要:本文将讨论运筹学中的指派问题,而且属于非标准指派问题,即人数与任务数不相等的指派问题,应当视为一个多目标决策问题,首先要求指派给个人任务数目两两之间相差不能超过1,其次要求所需总时间最少,并且给出了该类问题的求解方法。
关键词:运筹学指派问题匈牙利算法系数矩阵解矩阵引言:在日常的生产生活中常遇到这样的问题:有n项任务,有n个人员可以去承担这n 项任务,但由于每位人员的特点与专长不同,各对象完成各项任务所用的时间费用或效益不同;有因任务性质要求和管理上需要等原因,每项任务只能由一个人员承担来完成,这就涉及到应该指派哪个人员去完成哪项任务,才能使完成n项任务花费总时间最短,总费用最少,产生的总效益最佳。
我们把这类最优匹配问题称为指派问题或分配问题。
1.指派问题的解法——匈牙利法早在1955年库恩(,该方法是以匈牙利数学家康尼格(koning)提出的一个关于矩阵中0元素的定理为基础,因此得名匈牙利法(The Hungonrian Method of Assignment)1.1匈牙利解法的基本原理和解题思路直观的讲,求指派问题的最优方案就是要在n阶系数矩阵中找出n个分布于不用行不同列的元素使得他们的和最小。
而指派问题的最优解又有这样的性质:若从系数矩阵C(ij)的一行(列)各元素都减去该行(列)的最小元素,得到新矩阵CB(ij),那么以CB(ij)为系数矩阵求得的最优解和原系数矩阵C(ij)求得的最优解相同。
由于经过初等变换得到的新矩阵CB(ij)中每行(列)的最小元素均为“○”,因此求原指派问题C(ij)的最优方案就等于在新矩阵CB(ij)中找出n个分布于不同行不同列的“○”元素(简称为“独立○元素”),这些独立○元素就是CB(ij)的最优解,同时与其对应的原系数矩阵的最优解。
1.2匈牙利法的具体步骤第一步:使指派问题的系数矩阵经过变换在各行各列中都出现○元素。
指派问题与匈牙利解法
指派问题与匈⽛利解法指派问题概述:实际中,会遇到这样的问题,有n项不同的任务,需要n个⼈分别完成其中的1项,每个⼈完成任务的时间不⼀样。
于是就有⼀个问题,如何分配任务使得花费时间最少。
通俗来讲,就是n*n矩阵中,选取n个元素,每⾏每列各有1个元素,使得和最⼩。
如下图:指派问题性质:指派问题的最优解有这样⼀个性质,若从矩阵的⼀⾏(列)各元素中分别减去该⾏(列)的最⼩元素,得到归约矩阵,其最优解和原矩阵的最优解相同.匈⽛利法:12797989666717121491514661041071091.⾏归约:每⾏元素减去该⾏的最⼩元素502022300001057298004063652.列归约:每列元素减去该列的最⼩元素502022300001057298004063653.试指派:(1)找到未被画线的含0元素最少的⾏列,即,遍历所有未被画线的0元素,看下该0元素所在的⾏列⼀共有多少个0,最终选取最少个数的那个0元素。
(2)找到该⾏列中未被画线的0元素,这就是⼀个独⽴0元素。
对该0元素所在⾏和列画线。
50202230000105729800406365502022300001057298004063655020223000010572980040636550202230000105729800406365(3)暂时不看被线覆盖的元素,重复(1)(2)直到没有线可以画。
(4)根据(2)找到的0元素个数判断,找到n个独⽴0元素则Success,⼩于n个则Fail.(本例⼦中,n=5,可以看到,第⼀次试指派之后,独⽴0元素有4个,不符合)4.画盖0线:⽬标:做最少的直线数覆盖所有0元素,直线数就是独⽴0元素的个数。
注意:这跟3的线不同;不能⽤贪⼼法去画线,⽐如1 0 01 1 01 0 1若先画横的,则得画3条线,实际只需2条;若先画竖的,将矩阵转置后同理。
步骤3得出的独⽴0元素的位置50202230000105729800406365(1)对没有独⽴0元素的⾏打勾、(2)对打勾的⾏所含0元素的列打勾(3)对所有打勾的列中所含独⽴0元素的⾏打勾(4)重复(2)(3)直到没有不能再打勾(5)对打勾的列和没有打勾的⾏画画线,这就是最⼩盖0线。
二次指派问题 匈牙利算法
二次指派问题匈牙利算法
匈牙利算法(匈牙利算法)是一个经典的用于解决二分图最大匹配问题的算法。
它的基本思想是通过交替路径的方法来寻找增广路径,从而不断增加匹配的数量。
以下是匈牙利算法的步骤:
1. 初始化一个空的匹配,即所有顶点都不属于任何一个匹配;
2. 从左侧的一个未匹配顶点开始,尝试为其查找增广路径;
3. 在查找增广路径时,可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)等方法;
4. 如果找到增广路径,则将路径上的边进行反转,即原来是匹配边的变成非匹配边,原来是非匹配边的变成匹配边;
5. 如果没有找到增广路径,则说明已经得到了最大匹配,算法终止;
6. 重复步骤2至5,直到所有的顶点都被匹配。
匈牙利算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是顶点的数量,E是边的数量。
在实际应用中,通过使用一些优化技巧,可以达到更高的效率。
需要注意的是,匈牙利算法只能解决二分图最大匹配问题,即图的边集可以分割成两个互不相交的子集,将每个子集的顶点与另一个子集的顶点相连。
对于一般的图,可能需要使用其他算法来解决最大匹配问题。
2023年运筹学指派问题的匈牙利法实验报告
2023年运筹学指派问题的匈牙利法实验报告一、前言运筹学是一门涉及多学科交叉的学科,其主要研究通过数学模型和计算机技术来提高生产和管理效率的方法和技术。
其中,指派问题是运筹学中的重要研究方向之一。
针对指派问题,传统的解决方法是匈牙利法。
本文将基于匈牙利法,通过实验的方法来探讨2023年指派问题的发展。
二、指派问题1.定义指派问题是指在一个矩阵中指定每一行和每一列只选一个数,使得多个行和列没有相同的数,而且总和最小。
2.传统算法匈牙利算法是一种经典的用于解决指派问题的算法。
该算法基于图论的思想,用于寻找最大匹配问题中的最大流。
匈牙利算法的时间复杂度为 $O(n^3)$,但是,该算法仍然被广泛应用于实际问题求解。
三、实验设计1.实验目的本实验旨在探究匈牙利算法在指派问题中的应用以及其发展趋势,同时,通过对比算法运行速度来评估其效率和实用性。
2.实验原材料本实验将采用Python语言来实现匈牙利算法,数据集选取为UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集。
3.实验步骤步骤1:导入数据集,并进行数据预处理。
步骤2:计算每个样本在所有类别中的得分,并选取得分最高的类别作为预测结果。
步骤3:使用匈牙利算法对预测结果进行优化,以求得更优的分类方案。
步骤4:对比优化前后的分类结果,评估算法的实用性和效率。
四、实验结果本实验的最终结果表明,匈牙利算法在指派问题中的应用具有很好的效果。
实验数据表明,经过匈牙利算法优化后,分类器的准确率有了显著提高,分类结果更加精确。
同时,通过对比算法运行时间,也发现该算法具有较高的运行速度和效率。
五、实验结论本实验通过大量数据实验表明,匈牙利算法在指派问题中的应用具有很高的效率和精度。
将算法运用到实际生产和管理中,可有效地提高生产效率和管理水平。
但是,由于算法的时间复杂度比较高,因此在实际运用过程中需要合理选择算法,并对算法进行优化,以确保其效率达到最大化。
指派问题的匈牙利解法
指派问题的匈牙利解法之南宫帮珍创作1、2、把各行元素分别减去本行元素的最小值;然后在此基础上再把每列元素减去本列中的最小值.此时每行及每列中肯建都有0元素了.3、确定自力零元素, 并作标识表记标帜.(1)、首先逐行判断是否有含有自力0元素的行, 如果有, 则按行继续处置;如没有, 则要逐列判断是否有含有自力0元素的列, 若有, 则按列继续处置.若既没有含有自力0元素的行, 也没有含有自力0元素的列, 则仍然按行继续处置.(2)在按行处置时, 若某行有自力0元素, 把该0元素标识表记标帜为a, 把该0所在的列中的其余0元素标识表记标帜为b;否则, 暂时越过本行, 处置后面的行.把所有含有自力0元素的行处置完毕后, 再回来处置含有2个以及2个以上的0元素的行:任选一个0做a标识表记标帜, 再把该0所在行中的其余0元素及所在列中的其余0元素都标识表记标帜为b.(3)在按列处置时, 若某列有自力0元素, 把该0元素标识表记标帜为a, 把该0所在的行中的其余0元素标识表记标帜为b;否则, 暂时越过本列, 处置后面的列.把所有含有自力0元素的列处置完毕后, 再回来处置含有2个以及2个以上的0元素的列:任选一个0做a标识表记标帜, 再把该0所在列中创作时间:二零二一年六月三十日创作时间:二零二一年六月三十日 的其余0元素及所在行中的其余0元素都标识表记标帜为b.(4)、重复上述过程, 即获得自力零元素(标识表记标帜a 的“0”)4、 若自力零元素即是矩阵阶数, 则已经获得最优解, 若小于矩阵阶数, 则继续以下步伐:(1)、对没有标识表记标帜a 的行作标识表记标帜c(2)、在已作标识表记标帜c 的行中, 对标识表记标帜b 所在列作标识表记标帜c(3)、在已作标识表记标帜c 的列中, 对标识表记标帜a 所在的行作标识表记标帜c(4)、对没有标识表记标帜c 的行划线, 对有标识表记标帜c 的列划线5、 在未被直线覆盖的所有元素中找出一个最小元素(Xmin ), 未被直线覆盖的行(或列)中所有元素都减去这个数.(注:若未被直线覆盖部份是行数<列数, 则是按行减, 反之则按列).6、 这样肯定呈现负元素, 所以对负元素所在列(或行)中各元素都加上这一最小元素(Xmin )以消除负数.这样, 再返回步伐2, 确定自力零元素个数.重复上述把持, 直到找出最优解.⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0 4 3 2 14 0 5 0 1 0 1 2 1 02 6 6 0 08 11 0 3 0/ / / \/⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛04320405001232037710811030 / / / / / \/ \/特殊问题:1、若人数和工作数不等, 则用“0”来补全空位2、若一个人可作几件事, 则可化为相同的“几个人”来接受指派, 费用系数相同.创作时间:二零二一年六月三十日。
deepsort中的匈牙利算法和卡尔曼滤波公式解释
deepsort中的匈牙利算法和卡尔曼滤波公式解释文章标题:深入理解DeepSORT中的匈牙利算法和卡尔曼滤波公式一、引言在计算机视觉和目标追踪领域,DeepSORT(Deep learning to track multi-object in real time)是一种非常流行的多目标跟踪算法。
其中,匈牙利算法和卡尔曼滤波公式是其核心部分,对于实现高效准确的目标追踪至关重要。
在本文中,我们将深入探讨DeepSORT中的匈牙利算法和卡尔曼滤波公式,从理论到实践全方位解释其原理和应用。
二、匈牙利算法的原理和应用1. 原理解释匈牙利算法,又称匈牙利匹配算法,是一种解决指派问题的二分图最优匹配算法。
在目标追踪中,它常用于在每一帧的检测结果中,将追踪目标与检测结果进行匹配,从而建立目标的长期运动轨迹。
在匈牙利算法中,首先需要构建一个成本矩阵,用于描述每个追踪目标与每个检测结果之间的匹配成本。
通过最小化总匹配成本的方式,计算出最优的匹配结果,从而实现目标追踪过程中的关联匹配。
2. 应用场景在DeepSORT中,匈牙利算法被广泛应用于多目标追踪的匹配过程中。
通过匈牙利算法,能够高效地将不同帧之间的目标轨迹进行匹配,从而实现多目标的连续跟踪。
这种方法在实时目标追踪领域具有重要的意义,尤其是在视频监控、智能交通等领域的应用更为广泛。
三、卡尔曼滤波公式的原理和应用1. 原理解释卡尔曼滤波是一种利用线性动态系统的状态方程和观测方程,对系统状态进行估计的优化滤波算法。
在目标追踪中,卡尔曼滤波常用于对目标的位置和速度等状态进行预测和修正。
卡尔曼滤波通过不断地将实际观测值与系统状态进行比较,并结合系统的动态特性,计算出最优的状态估计值。
这种方法能够在一定程度上消除观测误差和系统噪声,从而实现对目标状态的准确估计。
2. 应用场景在DeepSORT中,卡尔曼滤波被广泛应用于多目标跟踪的状态估计过程中。
通过结合目标的运动模型和实际观测值,卡尔曼滤波能够对目标的位置、速度等状态进行持续修正,从而提高目标追踪的准确性和稳定性。
匈牙利算法 ppt课件
指派问题(分配问题) (Assignment Problem)
例5 有一份中文说明书,需翻译 成英、日、德、俄四种文字,分 别记作E、J、G、R,现有甲、 乙、丙、丁四人,他们将中文说 明书翻译成英、日、德、俄四种 文字所需时间如下,问应该如何 分配工作,使所需总时间最少?
第2页
任务 E
J
98004 06365
第25页
然后划去所在的列的其他0元素, 记作Ø。
50202 23000
10 5 7 2
98004
Ø 6365
第26页
➢从只有一个0元素的列开始, 给这个0元素加圈,记
52 0 2
23000
10 5 7 2
98004
Ø 6365
第27页
然后划去所在的行的其他0元素, 记作Ø。
➢给只有一个0元素的列(或行)的0 元素加圈,记,然后划去所在的 行(或列)的其他0元素,记作Ø。
➢反复进行上述两步,直到所有的0 元素都被圈出和划掉为止。
第13页
➢若还有没有划圈的0元素,且同行 (或列)的0元素至少有二个,从剩有 0元素最少的行(或列)开始,比较这 行各0元素所在列中0元素的数目,选 择0元素少的那列的0元素加圈,然后 划掉同行同列的其他0元素,可反复进 行,直到所有的0元素都被圈出和划掉 为止。
第4页
引入0-1变量xij=1分配第i人去完 成第j 项任务,xij=0不分配第i人去完
成第j 项任务。
分配问题的数学模型:
Min Z= cijxij
s.t. xij =1 (j=1,2……n) xij =1 (i=1,2……n)
xij 0或1
(i=1,2…..n; j=1,2……n)
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7 0 2 0 2
4
300
0
0 8 3 5 0
11
8
0
0
10
0 4 1 4 3
得最优解
0 1 0 0 0
0
0
1
0
0
( x ij
)
0
0
0 0
0 0
0 1
1
0
1 0 0 0 0
另一最优解
0 1 0 0 0
0
0
0
1
0
( xij )
0
0
0 0
0 1
0 0
1
0
1 0 0 0 0
任务2 10 4 14 7
任务3 3 14 16 13
任务4 7 8 11 9
获得初始解:圈零/划零操作
将时间矩阵C的每一行都减去相应行的最小元素 和每一列都减去相应列的最小元素,使每一行 和每一列都含有零;
从最少零数的行或列开始,将“零”圈起来, 并划去它所在行和所在列的其它零;
反复做2),直到所有零被圈起或被划掉为止。 得到初始解。
调整可行解的方法
在调整行中寻找最小的元素,将它作为调 整量;
将调整行各元素减去调整量,对调整列中 各元素加上调整量。
再次执行“圈零”和“划零”的操作,并 循环以上的步骤,直到圈起的零数等于n 为止。
匈牙利法解例3.3
时间矩阵 2 10 3 7
15
4 14
8
13 14 16 11
最小时间(成本)min z=32
匈牙利算法示例
(二)、解题步骤: 指派问题是0-1 规划的特例,也是运输问题的特例, 当然可用整数规划,0-1 规划或运输问题的解法去求解, 这就如同用单纯型法求解运输问题一样是不合算的。 利用指派问题的特点可有更简便的解法,这就是匈牙 利法,即系数矩阵中独立 0 元素的最多个数等于能覆 盖所有 0 元素的最少直线数。
再看一例
请求解如下矩阵表达的指派问题
12 7 9 7 9
8
9
6
6
6
7 17 12 14 9
15 14
6
6
10
4 10 7 10 9
减去最小元素
5 0 2 0 2
2
3
00
0
0 10 5 7 2
9
8
0
0
10
0 6 3 6 5
圈零划零
5 0 2 0 2
2
3
00
(3)反复进行(1),(2)两步,直到尽可能多的0元素都 被圈出和划掉为止。
(4)若仍有没有划圈的0元素,且同行(列)的0元素至 少有两个,则从剩有0元素最少的行(列)开始,比较这 行各0元素所在列中0元素的数目,选择0元素少的那列 的这个0元素加圈(表示选择性多的要“礼让”选择性少 的)。然后划掉同行同列的其它0元素。可反复进行,直 到所有0元素都已圈出和划掉为止。
(5)若◎ 元素的数目m 等于矩阵的阶数n,那么这指 派问题的最优解已得到。若m < n, 则转入下一步。
第三步:作最少的直线覆盖所有0元素。 (1)对没有◎的行打√号; (2)对已打√号的行中所有含Ø元素的列打√号; (3)再对打有√号的列中含◎ 元素的行打√号;
(4)重复(2),(3)直到得不出新的打√号的行、列为止; (5)对没有打√号的行画横线,有打√号的列画纵线, 这就得到覆盖所有0元素的最少直线数 l 。l 应等于m, 若不相等,说明试指派过程有误,回到第二步(4),另 行试指派;若 l=m < n,须再变换当前的系数矩阵, 以找到n个独立的0元素,为此转第四步。
0
0 10 5 7 2
9
8
0
0
10
0 6 3 6 5
打勾划线确定调整行和列
5 0 2 0 2
2
3
00
0
0 10 5 7 2 √
9
8
0
0
10
0 6 3 6 5 √
√
调整可行解
7 0 2 0 2
4
300
0
0 8 3 5 0
11
8
0
0
10
0 4 1 4 3
再圈零划零
,n
i1 x ij 0 ,1 ;
i 1,2, , m ;
j 1,2, , n
举例说明
1)表上作业法
2)匈牙利法
例 有四个工人和四台不同的机床,每位工人在不 同的机床上完成给定的任务的工时如表5.12所示, 问安排哪位工人操作哪一台机床可使总工时最少?
工人1 工人2 工人3 工人4
任务1 2 15 13 4
判断是否为最优解:圈起的零的个数是否等于n。
确定调整行和列
在没有圈起的零所在行上打“√”; 在打“√”行中所有零所在的列打“√”; 在打“√”列中含有圈起零的行上打“√”, 反复执行2)和3)两步,直到不能打“√”为止; 用直线划去打“√”的列和不打“√”的行,没
有划去的行构成调整的行,划去的列构成调整 列。
4
7 13
9
பைடு நூலகம்
各行各列减去最小元素后得
0 11
8 0
0 9
5
4
2 3 4 0
0
38
5
圈零划零
0 8 0 5
11
0
9
4
2 3 4 0
0
3
8
5
得最优解
将圈起的零改为1,其它元素改为0,即得 最优解如下
0 0 1 0
( x ij
)
0
0
1 0
0 0
0
1
1
0
0
0
最小总时间为22。
指派问题的匈牙利法
二、指派问题的数学模型
设第i个工人做第j件事的时间是 c ij ,决策
变量是
1, 第i个工人做 j件第 事 xij 0, 第i个工人不j件 做事 第
则数学模型如下
nm
min z
c ij x ij
j1 i1
n
x ij
1,i 1,2, , m
j1
m
x ij
1, j 1,2,
立0元素,就以这n个独立0元素对应解矩阵(xij)中的元 素为1,其余为0,这就得到最优解。找独立0元素,常 用的步骤为:
(1)从只有一个0元素的行(列)开始,给这个0元素加 圈,记作◎ 。然后划去◎ 所在列(行)的其它0元素,记 作Ø ;这表示这列所代表的任务已指派完,不必再考 虑别人了。
(2)给只有一个0元素的列(行)中的0元素加圈,记作 ◎;然后划去◎ 所在行的0元素,记作Ø .
第四步:变换矩阵(bij)以增加0元素。 在没有被直线覆盖的所有元素中找出最小元素,然后 打√各行都减去这最小元素;打√各列都加上这最小元 素(以保证系数矩阵中不出现负元素)。新系数矩阵 的最优解和原问题仍相同。转回第二步。
第一步:变换指派问题的系数矩阵(cij)为(bij),使 在(bij)的各行各列中都出现0元素,即
(1) 从(cij)的每行元素都减去该行的最小元素; (2) 再从所得新系数矩阵的每列元素中减去该列的最 小元素。
第二步:进行试指派,以寻求最优解。 在(bij)中找尽可能多的独立0元素,若能找出n个独