我一直在尝试为以下分配问题找到解决方案： 有“S”个储藏室。 每个储藏室“s”都有一个容量“Cs”。 有“P”包。 每个 package，“p”，大小为“Zp” 在储藏室“s”中存储 package“p”的成本是“Tps” 一个储藏室可以放多个包裹，只要它们的总大小不超过房间的容量“Cs”。 一个 ...
我有https://en.wikipedia.org/wiki/Assignment_problem#Unbalanced_assignment的变体： 具有顶点集 A 和 T 的二部图， 边缘的非负成本， A 和 T 中的所有顶点在匹配中最多只能出现一次。 但经过以下修改： ...
我已经为二分图编写了最小匈牙利算法，使用 Dijkstra 算法来找到最大匹配的最小成本。 但是，我想使用这样的算法来实现最大匈牙利算法，并且不知道仅否定边缘是否正确，因为我不知道算法是否会处理它。 我的实现基于以下站点上的解释： https ://www.ics.uci.edu/~eppstei ...
当我如图所示尝试使用scipy.optimize.linear_sum_assignment时，它给出了总成本为 15 的分配向量[0 2 3 1] 。 但是，从成本矩阵c可以看出，对于第二个任务，第 5 个代理的成本为1 。 所以预期的分配应该是[0 3 None 2 1] （总成本 9） 为什么 ...
我需要根据学生的喜好对他们进行分类，我打算使用匈牙利算法对他们进行分类。 我遇到的问题是人数多于班级，每个 class 都有它需要的最少人数。 在我的数据集中，大约有 550 名学生，每个人都有一个前 5 名偏好的列表。 每个偏好都是一个对应于 class 的 ID。每个 class 都有最小和最 ...
我正在尝试使用匈牙利算法根据学生的喜好将学生分类。 在我的数据集中，大约有 550 名学生，每个学生都有一个排名前 5 的偏好列表。 每个首选项都是一个对应于 class 的 ID。 每个 class 都有最小和最大容量（在我的例子中，最小容量为 15 人，最大容量为 27 人），数据集中有 21 ...
我有工作和员工的 dataframe，每个员工可以完成每项工作的持续时间。 我想使用匈牙利算法将每个工作分配给 1 个员工，每个员工只能分配 1 个工作。 这是数据： 预期的结果是： 然后打印出来： 谁能帮我解决这个问题？ 提前致谢！ ...
我想在非方形 numpy 数组上使用 python 中的匈牙利赋值算法。 我的输入矩阵X如下所示： 所需的结果是矩阵有序，例如X变为X_desired_output ： 在这里，我想最大化成本而不是最小化，因此算法的输入理论上是1-X或只是X 。 我发现https://software. ...
我需要为这样的任务实现匈牙利算法的实现：我有任何矩阵示例（实际上我需要它进行聚类分析）： 我需要对行或列进行一些排列才能收到这样的结果：所有对角线元素都应该是最大的。 在这里，我将展示一些照片： ，我有 3 行 3 列，然后我必须有一个结果： . 如图所示，有一个排列：第一列变成第三列，之 ...
数据：学生在整个星期的特定时间戳（每小时）有不同的可用性。 挑战：根据上述数据创建一个时间表，其中一名教员可以在一周内与每个学生会面一次，学生之间没有任何重叠。 到目前为止我尝试了什么创建一个过滤器来检查哪些学生的空闲时间最少并确定他们的优先级根据有更多/更少学生的日子进行分配然而，我的尝试都没有接 ...
问题设置 目前，我们正在为一家食品技术初创公司（电子杂货店）解决调度问题。 我们有工作（要交付的订单）和工人（快递员/包装员/通用） 问题是有效地将订单分配给工人。 第一步，我们决定优化 CTE（点击即食 - 下订单和订单交付之间的时间） 问题本身 问题来自这样一个事实，有时每个工作有 2 个工人 ...
这更多是成本估算问题，而不是如何使用节点亲和性等功能。 所以基本上有m pod 有一些限制，例如： 特定Deployments / StatefulSets每个 pod 应该在不同的 kubernetes 节点上 特定Deployments / StatefulSets pod 应该在 3 ...
根据我在此链接中阅读的文章，在某些条件下，分配问题可以变成最大流问题。 我知道最小成本流问题的转换，但是我想知道从这个方法中，这个问题在什么条件下变成最大流问题？ ...
除了求解大小为 n*m 的矩阵外，是否有与匈牙利方法类似的算法？ （n - 工人，m - 任务，m > n，每个工人必须至少有 1 个任务） 添加虚拟工作者的变体是不正确的，因为在这种情况下，至少有 1 个任务将没有工作者。 例子： T1 T2 T3 T4 W1 2 9 6 ...
我目前正在编写一个算法来通过兼容性分数匹配用户。 因此，每个用户与其他每个用户都有一个兼容性分数。 目标是最大化总兼容性分数。 我正在使用munkres python package 来获取索引，然后过滤重复项。 （即如果 user1 与 user2 匹配，我们删除与 user2 和 user1 ...
我正在尝试在我的项目中实现匈牙利算法，但我不明白为什么它会产生无限循环......我尝试过使用其他 bibartite 图并且它有效。 所以我想知道我的图G有什么问题 ...
我需要为这个问题开发一个多项式时间算法，但我有点困惑。 我需要最小化任务中的最大成本，而不是所有任务的总成本。 我尝试使用匈牙利方法，但它找到了最小的总成本，而不是最大值的最小值。 我应该如何 go 关于它？ ...
我正在尝试学习匈牙利算法的各种实现。 具体来说，我想最大化并获得最高分。 我从各种包中找到了两种解决方案：（1）munkres 包，以及（2）Scipy 中的线性和分配 (1) http://software.clapper.org/munkres/ (2) https://docs.scipy ...
我正在尝试用 Java 实现匈牙利算法。 我能够为具有单一最佳解决方案的 maticies 解决它。 但是，当有多个最佳解决方案时，我不知道如何解决它（从编程上讲）。 以示例矩阵为例。 在执行行和列缩减之后。 矩阵看起来像。 现在显然有多种解决方案，例如 和 如何编写一种至少找到这 ...
我需要找到一种方法来编码两个向量（数据实例）之间的相似度函数，让我们命名它们 和 。 这些数据实例具有分类特征和数量。 因此，我想找到一种组合的方法，比如说汉明距离和欧几里得距离为 在我的关联问题中使用它。 k-NN有合并类型，例如投票等，但是关联问题仍然无法通过投票方法解 ...