网络优化：连续和离散模型 英文文字版 Dimitri P. Bertsekas

图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP） 这是弗洛里安·伯纳德（Florian Bernard）原始MEX代码[1]的C ++接口，该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection（以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合）构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP，请按照以下步骤操作。 （1）从的网站上下载UFget，并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 （2）要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP，请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat （XXXX是四位数字的矩阵ID），将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中，并调用它来解决我们的示例LAP。 （3）在Data目录中生成LAP文本文件后，我们可以通过以下方式运行C ++代码： cd src make run 并在终端中解决这

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