python使用過程中的乙個函式

2021-10-22 13:10:38 字數 1240 閱讀 2345

在python中該函式是一種匈牙利演算法的實現,最終得到最小權值,計算速度比全排列的方法快了超級多。

在使得權值最小的情況下,處理最優匹配的問題。

from scipy.optimize import linear_sum_assignment

from numpy import random

rd = random.randomstate(

10000

)task_matrix = rd.randint(0,

100, size=(8

,9))

print

('cost matrix = '

,'\n'

, task_matrix)

row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(task_matrix)

min_cost = task_matrix[row_ind, col_ind]

.sum()

best_solution =

list

(task_matrix[row_ind, col_ind]

)print

('min cost = '

, min_cost)

print

('best solution = '

,best_solution)

結果展示:

cost matrix =[[

1253

3140472

217261]

[177072

8554

3993

3462][

7551

7614157

724395]

[417434

2644

3577306

][7796

5891

4688493

78][79

8285

8060

5540

8668][

2778

1527

3913171

72][7

4741

8147

1013314

]]min cost =

121best solution =[2

,17,14

,6,4

,60,15

,3]

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