给我一段匈牙利算法的MATLAB代码
时间: 2024-09-18 09:17:30 浏览: 36
PHD联合概率密度-匈牙利算法matlab源码
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匈牙利算法在MATLAB中可以使用内置的`maxflow`函数结合`augmentPath`函数来实现。这里提供一个简单的例子,假设我们有一个二维整数矩阵`costMatrix`代表任务的成本,我们需要找到最小成本的任务配对:
```matlab
% 初始化问题数据
n = size(costMatrix, 1); % 行数
m = size(costMatrix, 2); % 列数
% 添加源节点s和汇点t
s = n + m;
t = s + 1;
% 创建容量为1的邻接矩阵
adj = sparse(1:n, 1:m, ones(n, m), n + m, m + n);
% 将costMatrix映射到adj矩阵
for i = 1:n
adj(i, (i-1)*m+1:i*m) = costMatrix(i, :);
end
% 使用匈牙利算法
[flows, potentials] = maxflow(adj, s, t);
% 可能需要进一步处理结果,例如反向填充原始配对
matchedPairs = reshape(potentials(1:n), [n, 1]) - 1; % 去除源节点
matchedPairs = matchedPairs(find(matchedPairs >= 0)); % 取非负索引对应的任务
% 显示结果
disp("Optimal matching with minimum cost:");
disp(matchedPairs);
%
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