在MATLAB环境下，如何通过自定义函数实现匈牙利算法来求解0-1整数规划问题？请结合示例代码进行说明。

匈牙利算法是一种高效的算法，用于解决分配问题，特别是0-1整数规划问题。在MATLAB中实现匈牙利算法，首先需要理解算法的工作原理，包括构建初始矩阵、寻找最小覆盖零元素的路径、进行行和列的标号以及最终的匹配过程。以下是一个基本的步骤指南和MATLAB代码示例，帮助你手动实现匈牙利算法。

参考资源链接：[MATLAB实现0-1整数规划匈牙利算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/4bddjtt2ex?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1：定义问题并构建初始矩阵
首先，需要将0-1整数规划问题转化为二分图的最大匹配问题。这一步骤通常涉及定义成本矩阵，其中矩阵的元素代表不同决策变量之间的成本或收益。

步骤2：寻找最小覆盖路径
在初始矩阵中寻找一个由零元素组成的路径，使得每个非零元素都恰好被路径覆盖一次。这是通过寻找增广路径来完成的，如果找不到增广路径，则当前匹配是最优的。

步骤3：行和列的标号
通过行和列的标号过程，系统地减少需要考虑的元素数量。如果所有行都被标号，则转到步骤4；如果所有列都被标号，则回到步骤2寻找新的增广路径。

步骤4：匹配过程
根据标号结果，重新构建成本矩阵，并寻找最大匹配。如果匹配的数量等于矩阵的行数或列数，则找到了最优解。

以下是MATLAB代码示例，展示了如何实现上述步骤：

% 假设costMatrix是已经定义好的成本矩阵
% 这里只是一个简单的示例，实际情况可能更复杂
costMatrix = [4 1 5; 3 2 1];

% 这里是匈牙利算法的核心实现代码
% ...
% 此处省略具体实现细节，可参考《MATLAB实现0-1整数规划匈牙利算法详解》获取完整代码

% 假设匹配完成后，匹配结果存储在matched_rows和matched_cols中
matched_rows = ...; % 行匹配数组
matched_cols = ...; % 列匹配数组

% 根据匹配结果进行决策变量的赋值
% ...
% 此处省略根据匹配结果进行决策的具体操作

注意，这里的代码是一个框架性的示例，具体的算法实现需要根据问题的规模和特点进行调整。为了深入理解算法细节和获得完整的实现代码，推荐你查看《MATLAB实现0-1整数规划匈牙利算法详解》。这本书不仅提供了完整的算法实现，还解释了如何将算法应用于实际问题，并提供了代码优化和调试的技巧。

通过学习和实践这本书的内容，你将能够掌握在MATLAB中使用匈牙利算法来解决0-1整数规划问题的技巧，这将对你的数学建模和计算科学研究提供极大的帮助。

参考资源链接：[MATLAB实现0-1整数规划匈牙利算法详解](https://wenku.csdn.net/doc/4bddjtt2ex?spm=1055.2569.3001.10343)