匈牙利算法，又称Kuhn-Munkres算法或KM算法，是一种用于解决完全匹配问题的图论算法。在数学优化领域，它能在一个赋权二分图中找到一个最大匹配，使得所有匹配的边的权重之和达到最小。在实际应用中，这种算法常用于任务分配、工作调度、资源配对等问题。 MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件，它提供了丰富的函数库和环境来实现各种算法，包括匈牙利算法。在MATLAB中实现匈牙利算法，首先要理解其基本步骤： 1. **计算成本矩阵**：这是问题的输入，通常是一个n×n的矩阵，其中的元素代表两两之间匹配的成本或权重。矩阵的行和列代表两个集合中的元素，目标是找到一个匹配使得所有匹配的元素对的成本最小。 2. **寻找独立零**：在成本矩阵中查找独立的零元素，即那些不在任何已匹配边上的零元素。如果不存在这样的零元素，算法将进入下一步；如果存在，需要进行调整。 3. **校验**：通过操作矩阵（如增广路径）确保每行和每列至少有一个非负数。这一步是为了保证算法的可行性，因为匈牙利算法假设存在一个完美匹配。 4. **打勾划线**：算法的这一阶段涉及到一系列操作，如增加非零元素、减小零元素、标记匹配边等，以找到一个改进的匹配。这些操作会改变矩阵的结构，使得匹配更加优化。 5. **调用匈牙利算法主体**：MATLAB中，可以编写函数实现匈牙利算法的核心逻辑，该函数接收成本矩阵作为输入，并返回一个最优分配，以及匹配过程中的最小成本。 6. **返回最优分配结果**：经过一系列迭代，算法最终会找到一个满足条件的最优分配，即每个元素都被匹配且总成本最小。分配结果通常是一个大小为n的向量，表示各元素的匹配伙伴。 7. **最小成本**：除了分配结果，匈牙利算法还会返回匹配的最小总成本，这有助于评估优化程度和决策。 在MATLAB环境中，实现匈牙利算法通常涉及自定义函数或者使用已有的优化工具箱函数，例如`assignement`函数。通过阅读和理解`HungaryAlgorithm_matlab`这个压缩包中的代码，你可以更深入地了解如何在MATLAB中具体实现这个算法。这个代码可能包括定义成本矩阵、调用匈牙利算法函数、处理输出结果以及可视化匹配等步骤。 匈牙利算法是一种高效且实用的优化工具，MATLAB提供了便捷的平台来实现和应用这个算法，帮助解决实际问题中的匹配难题。

【匈牙利算法详解】 匈牙利算法，也称为Kuhn-Munkres算法或KM算法，是一种用于解决分配问题的有效算法。在计算机科学中，它主要用于解决匹配问题，例如分配任务给工人、分配学生到宿舍或者寻找二分图的最大匹配。这种算法的主要目标是在一个有向无环图（DAG）中找到一个完美匹配，即每个节点都能找到一条边与之相连，而没有多余的边。 匈牙利算法的核心思想是通过调整增广路径来逐步完善匹配，直至达到最大匹配。其基本步骤包括： 1. **初始化**：为图中的每条边赋予一个初始权重，通常设为无穷大，然后为每个未匹配的节点分配一个虚边，权重为零。 2. **寻找增广路径**：寻找当前匹配下的增广路径，即从某个未匹配节点出发，经过一系列未饱和边（未达到其最大容量的边）到达另一个未匹配节点的路径。 3. **调整权重**：找到增广路径后，更新边的权重以消除增广路径。具体操作是沿增广路径反方向更新边的权重，使得从源节点到目标节点的所有边的权值都相等。 4. **改进匹配**：根据调整后的权重，可以找到新的匹配。这一步通常使用DFS（深度优先搜索）或BFS（广度优先搜索）来完成。 5. **重复过程**：如果还能找到增广路径，则重复步骤2-4；否则，当前的匹配就是最大匹配。 【C#实现匈牙利算法】 在C#中实现匈牙利算法，首先需要定义数据结构来存储图的信息，例如使用二维数组或邻接矩阵表示边的关系，以及一个一维数组记录当前匹配状态。接着，你需要实现寻找增广路径和调整权重的函数。这些函数可能涉及到回溯搜索、权重更新和匹配状态的更新。在C#代码中，你可以使用`for`循环和递归等控制流结构来实现这些功能。 在压缩包文件`hungarian-algorithm-n3-master`中，应该包含了实现匈牙利算法的C#源代码。这些源代码可能会包含类、方法和示例用法，展示了如何构建问题实例并调用算法来找到最大匹配。分析和理解这些代码可以帮助你深入理解匈牙利算法的内部工作原理，以及如何在实际应用中使用它。 匈牙利算法是解决分配问题的强大工具，特别是在处理大规模数据时，它的O(n^3)时间复杂度相比其他算法具有一定的优势。而在C#中实现这一算法，可以使你能够将这个理论概念应用于各种实际的编程项目中。通过阅读和研究提供的源代码，你将能够更熟练地运用匈牙利算法来解决实际的匹配问题。

匈牙利算法的 Julia 实现，用于在二分加权图中进行最佳匹配。

使用java语言实现匈牙利算法。可实现任务最优分配，以及旅行商问题

匈牙利算法第5号 用于二部图的匈牙利匹配算法的实现，包括顶点权重。

随着社会的工业化，数学建模和仿真在产品设计中变得越来越重要。 当前，使用Modelica进行多域统一建模是复杂系统领域的主流技术。 使用Modelica对复杂物理系统进行建模通常会产生一个高指数微分代数方程（DAE）系统。 解决之前，需要先将其转换为低指数DAE。 结构索引约简算法是流行的索引约简方法之一。 但是在某些特殊情况下，其解决方案可能不正确。 目前，组合松弛算法是解决该问题的一种广泛使用的方法。 解决最大加权匹配是组合松弛算法的重要问题之一。 本文介绍了组合松弛算法，并针对最大加权匹配问题提出了匈牙利算法的三种不同实现。 理论结果与实验结果吻合。

最后更改 新许可证Apache 2.0代替GPLv3 添加了新的参数“批处理大小”-在多个连续帧上同时检测。 它可以在功能强大的GPU上提高处理速度。 适用于Darknet和TensorRT后端，但可能会增加一些延迟 新影片！ 使用YOLO v4进行车速计算（感谢 ） YOLO v4迈向ADAS的第一步 多目标（多个对象）跟踪器 1.可以使用具有不同的detectorType值的功能创建对象检测器： 1.1。 根据背景扣除：内置Vibe（跟踪：: Motion_VIBE），SuBSENSE（跟踪：: Motion_SuBSENSE）和LOBSTER（跟踪：: Motion_LOBSTER）； 来自MOG2（tracking :: Motion_MOG2）； MOG（跟踪:: Motion_MOG），GMG（跟踪:: Motion_GMG），并从CNT（跟踪:: Motion_CNT

Hungarian-algorithm-By-matlab:匈牙利算法 matlab 实现