hungarian函数怎么定义

Matlab并不自带hungarian函数，但可以通过安装优化工具箱来获取此函数。优化工具箱是Matlab的一个扩展包，提供了许多用于优化问题的函数和工具。

如果您已经安装了优化工具箱，可以直接调用hungarian函数。示例代码如下：

% 假设矩阵C已经定义好
assignment = hungarian(C);

如果您尚未安装优化工具箱，可以按照以下步骤进行安装：

1. 打开Matlab，在命令窗口中输入ver命令，查看当前安装的Matlab版本。

2. 在Matlab官网上下载适用于您的Matlab版本的优化工具箱安装程序。

3. 运行安装程序，按照提示进行安装。

4. 安装完成后，在Matlab命令窗口中输入optimtool命令，打开优化工具箱的GUI界面，以确保安装成功。

安装完成后，您就可以使用hungarian函数来解决最小时间指派问题了。

相关问题

五个人四个任务最小时间指派问题matlab

这个问题可以使用匈牙利算法（也称为Kuhn-Munkres算法）来解决，Matlab中可以使用函数hungarian来实现。

首先，我们需要将任务和人员之间的时间关系用矩阵表示，假设矩阵为C，其中C(i,j)表示第i个人员完成第j个任务所需的时间。

然后，我们可以使用Matlab中的hungarian函数来求解最小时间指派问题，示例代码如下：

% 假设矩阵C已经定义好
assignment = hungarian(C);

函数hungarian返回一个长度为n的向量，其中第i个元素表示第i个人员应该完成的任务编号。如果返回的结果中有负数，表示该任务没有被分配给任何人员。

注意，使用hungarian函数求解最小时间指派问题需要保证矩阵C是方阵。如果任务数和人员数不相等，可以在矩阵C中添加额外的行或列，并将其填充为0。

import argparse import os import torch import numpy as np from utils.config import create_config from utils.common_config import get_criterion, get_model, get_train_dataset,\ get_val_dataset, get_train_dataloader,\ get_val_dataloader, get_train_transformations,\ get_val_transformations, get_optimizer,\ adjust_learning_rate from utils.evaluate_utils import contrastive_evaluate, get_predictions, hungarian_evaluate from utils.memory import MemoryBank from utils.train_utils import gcc_train from utils.utils import fill_memory_bank, fill_memory_bank_mean from termcolor import colored from utils.aug_feat import AugFeat

这段代码是一个Python脚本，它导入了一些必要的库和模块，并定义了一些函数和类。

- `argparse` 是用于解析命令行参数的库。
- `os` 是用于与操作系统进行交互的库。
- `torch` 是PyTorch深度学习框架的主要库。
- `numpy` 是用于数值计算和数组操作的库。
- `utils.config` 包含了创建配置文件的函数 `create_config`。
- `utils.common_config` 包含了一些用于获取模型、数据集、数据加载器、优化器等的函数。
- `utils.evaluate_utils` 包含了一些用于评估模型性能的函数。
- `utils.memory` 包含了用于存储和检索样本特征的内存库。
- `utils.train_utils` 包含了一些用于训练模型的函数。
- `utils.utils` 包含了一些常用的辅助函数。
- `termcolor` 是一个用于在终端中添加颜色文本的库。
- `utils.aug_feat` 包含了用于增强特征表示的函数。

这段代码只是导入了库和模块，并没有具体执行任何操作。它可能是一个包含在整个项目中的一个模块，其他部分的代码可能会使用这些导入的功能来完成具体的任务。