前不久在无人机检测跟踪的项目中用到了多目标跟踪算法（该项目后续会发贴介绍），其中需要涉及多个目标在两帧之间的匹配问题，最初使用的是最简单的距离最小化原则进行帧间多目标的匹配。后来通过实习和查阅论文等渠道了解到了多目标跟踪领域经典的Sort和DeepSort算法，其中都使用到了匈牙利算法解决匹配问题，因此开此贴记录一下算法的学习过程。 指派问题概述 首先，对匈牙利算法解决的问题进行概述：实际中，会遇到这样的问题，有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的1项，每个人完成任务的时间不一样。于是就有一个问题，如何分配任务使得花费时间最少。 通俗来讲，就是n*n矩阵中，选取n个元素，每行每列各有1个元

匈牙利Python 匈牙利算法的Python实现 要求 麻木的 麻麻 用法 from hungarian import Hungarian N = 10 # problem size cost_matrix = np . random . random (( N , N )) h = Hungarian ( N ) assignment , total_cost = h . execute ( cost_matrix )

南航大二上学期xm老师离散数学课实验——匈牙利算法完整代码及报告

二分图最优匹配 又称带权最大匹配。 二分图的每条边带有权值。求一个匹配使得匹配边上的权值和最大。 一般X和Y集合顶点个数相同，最优匹配也是一个完备匹配，即每个顶点都被匹配。如果个数不相等，可以通过补点加0边实现转化。 最小？ 看一道例题：PKU2195

各种算法资料介绍和代码事例(包括2-Sat,A*,SPFA,BFS,DFS,DBFS,Dancing Links,BM,Dijkstra,Dinic,Floyd,Gabow,KMP,Prim,MD5,SAP,RMQ,Tarjan,ST,匈牙利算法,朱刘算法等),还有很多算法，不一一列出，列出这么多，是想证明一下，确实是好资源，是我整理n久的结果，顶一下吧！

Hungarian算法 java的实现

匈牙利算法 Hungary Algorithm C#实现代码 解决最优任务指派问题。

为了能够快速准确地获得异地敏捷软件开发团队任务分配的全局最优解，提出了一种基于能力匹配的异地敏捷开发任务分配方法.该方法强调子任务能力需求和团队能力的匹配关系，构建了能力匹配的效用函数，对效用矩阵进行求解，全局效用值最大时获得最优分配方案.算例仿真结果表明，所提出的方法可以有效得到能力匹配较优的任务分配方案.

这里面有匈牙利算法，floyd算法，Kruskal算法，最佳匹配算法的matlab 程序代码，欢迎下载。。

运行“MAIN.m”文件出现提示时输入任意分配矩阵作为目标矩阵如果类型是最大化类型，则在提示时输入 1 否则为 0 然后打印最大或最小总数之后打印分配矩阵，其中标记为 1 的元素被视为分配位置，否则为 0。将这些矩阵与输入矩阵进行比较以识别分配。 线矩阵由减号给出，按照减号轨迹识别线 仅打印唯一的解决方案集 注意：对于非方阵，该算法最适用于行/列短为方阵的矩阵 使用的功能： findminlines2coverall0(A) = 用最少的行数覆盖所有的零Improvement（A，linematrix）=如果总行数小于row = col数，则将最小未覆盖的val与交集元素相加，并从未覆盖的元素中减去（根据当前行矩阵完成） finalAssignment(A) = 制作最终作业集