求解MCMF问题 matlab代码

时间: 2023-12-26 20:22:59 浏览: 27
以下是一个简单的MCMF问题的Matlab代码,使用了Ford-Fulkerson算法: function [flow, cost] = MCMF(C, s, t) % C: 图的邻接矩阵,C(i,j)表示从i到j的边的容量和费用,如果没有边则为0 % s: 源点 % t: 汇点 % flow: 最大流 % cost: 最小费用 n = size(C, 1); % 图的大小 F = zeros(n); % 流量矩阵 P = zeros(n); % 增广路矩阵 % Ford-Fulkerson算法 while true % 寻找增广路 [P, f] = find_augmenting_path(C, F, s, t); if f == 0 % 如果没有增广路,则结束 break; end % 更新流量矩阵 F = F + P * f; end % 计算最大流和最小费用 flow = sum(F(s, :)); cost = sum(sum(F .* C)); function [P, f] = find_augmenting_path(C, F, s, t) % C: 图的邻接矩阵 % F: 流量矩阵 % s: 源点 % t: 汇点 % P: 增广路矩阵 % f: 增广路的流量 n = size(C, 1); % 图的大小 % 初始化增广路矩阵 P = zeros(n); visited = false(n, 1); % 使用DFS寻找增广路 [f, visited] = DFS(C, F, s, t, visited, inf); if f == 0 % 如果没有增广路,则返回 return; end % 更新增广路矩阵 i = t; while i ~= s j = find(visited & (F(:, i) > 0)); P(j, i) = F(j, i); P(i, j) = -F(j, i); i = j; end function [f, visited] = DFS(C, F, i, t, visited, f) % C: 图的邻接矩阵 % F: 流量矩阵 % i: 当前节点 % t: 汇点 % visited: 访问标记 % f: 当前增广路的流量 if i == t % 如果到达汇点,则返回当前增广路的流量 return; end visited(i) = true; for j = 1:size(C, 1) if ~visited(j) && F(i, j) < C(i, j) df = DFS(C, F, j, t, visited, min(f, C(i, j) - F(i, j))); if df > 0 % 更新流量矩阵 F(i, j) = F(i, j) + df; F(j, i) = F(j, i) - df; f = df; return; end end end f = 0;

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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