匈牙利算法matlab代码
时间: 2023-09-07 15:16:02 浏览: 77
以下是一个使用匈牙利算法的 MATLAB 代码示例:
```matlab
function matching = hungarianAlgorithm(costMatrix)
n = size(costMatrix, 1);
m = size(costMatrix, 2);
% 初始化标号和匹配
u = zeros(n, 1);
v = zeros(m, 1);
matching = zeros(n, 1);
% 对每个顶点进行增广路径查找
for i = 1:n
% 初始化辅助数组和访问数组
links = zeros(m, 1);
visited = false(m, 1);
% 初始化当前顶点和当前边
curVertex = i;
curEdge = 0;
% 寻找增广路径
while curVertex > 0
% 标记当前顶点已访问
visited(curVertex) = true;
% 寻找满足条件的未访问边
minCost = inf;
nextEdge = 0;
for j = 1:m
if ~visited(j)
delta = costMatrix(curVertex, j) - u(curVertex) - v(j);
if delta < minCost
minCost = delta;
nextEdge = j;
end
end
end
% 更新顶标和匹配关系
for j = 1:m
if visited(j)
u(matching(j)) = u(matching(j)) + minCost;
v(j) = v(j) - minCost;
else
links(j) = links(j) + minCost;
end
end
% 进行匹配
matching(nextEdge) = curVertex;
% 更新当前顶点和当前边
curVertex = matching(nextEdge);
curEdge = nextEdge;
end
end
end
```
该代码实现了匈牙利算法,输入参数为一个代价矩阵 `costMatrix`,输出结果为一个匹配向量 `matching`。其中,`costMatrix` 表示待匹配的两组顶点之间的代价矩阵,`matching` 是一个长度为 n 的向量,表示每个顶点的匹配结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,并未包含异常处理和优化。在实际使用中,可能需要根据具体情况进行修改和优化。