--- 1数理モデル線形計画割り当て問題パイソン

免責事項：この記事は従って、ブロガーオリジナル記事です。CC BY-SA 4.0の著作権契約を、再現し、元のソースのリンクと、この文を添付してください。

このリンク： https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79160045

はじめに：最近では、それは手計算で、ハンガリーのアルゴリズムを使用することは明らかである、ソリューションの割り当て問題について多くを見つけるために、Baiduの上で、興味を持って、アナログ、デジタルの準備と割り当て問題を参照して、様々なブログのすべての種類は非常に詳細な、おそらくあなたは、特定の原則（人々が自分のBaiduのを理解することはできません）を認識しているが、基本的なアルゴリズムが見つからない、正しいと検証することは困難です。可能性のある、それは（ホイール、怠惰を再作成する必要はありません）時間を節約するために、まだ見つけることができない、多くのブログや何かを見つけるために、そこに任意のライブラリ機能を実現することが可能ですのpythonを探したかったです。0-1割り当て問題は、プログラミングについて考えている、線形計画は、怒って、またscipy.optimize公式ウェブサイトを通じて直接見て使用scipy.optimizeライブラリ関数です。または公式サイト無敵ああ。騒ぎ、サンプルのオーバーヘッド行列を見て：

その後、肉眼、それは単純で、選択された第二列、第二列の第一行[413] [205]選択された最初の行2、3行目[322]までを第3列2を選択し、次にコストが5です。次いで、パイソンとの溶液を、次いでscipy.optimize.linear_sum_assignment使用の（cost_matrix）機能。直接コードに添付：

  
  
scipy.optimize インポート linear_sum_assignment

コスト= np.array（[[ 4、 1、 3 ]、[ 2、 0、 5 ]、[ 3、 2、 2 ]]）
row_ind、col_ind = linear_sum_assignment（コスト）
プリント（row_ind）コストマトリックスに対応する＃1行インデックス
プリント（col_ind）行インデックスに対応OptimalAssignment列インデックス＃
（コスト[row_ind、col_ind]）を印刷各列のインデックスは、アレイが形成されて、最適な割り当て抽出列インデックスの＃要素
印刷（コスト[row_ind、col_ind] .SUM（）） ＃合計する配列
  
  

そして、出力結果：

  
  
[0 1 2]
[1 0 2]
[1 2 2]
5
  
  

インデックスは言っていません0から始まり、またはターン1の発言は、公式サイトでは無敵です！役員はその後、カフェ、この機能に掲載 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linear_sum_assignment.html#scipy.optimize.linear_sum_assignment

上記。

免責事項：この記事は従って、ブロガーオリジナル記事です。CC BY-SA 4.0の著作権契約を、再現し、元のソースのリンクと、この文を添付してください。

このリンク： https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79160045