匈牙利算法

摘要： 当前,车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D(device to device)用户通信质量差等问题。针对上述情况,提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下,该模型首先利用灰狼优化获得每个D2D用户的最佳发射功率,然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配,最大化D2D用户的总容量。仿真结果表明,该算法与和声搜索算法和遗传算法相比,在有效提升D2D用户的总容量同时,单个D2D用户也能获得较高的最大、最小容量。

摘要： 为解决在大井丛钻井过程中井口与靶位置分配不合理造成的井眼轨道设计困难及钻井作业效率低等问题,提出了一种适用于大井丛井口靶优化分配的设计模型和模型求解的新方法。针对大井丛三维水平井井口多行多列分配方案,以井口至靶段最小水平投影平面特征距离和为目标函数建立大井丛井口靶分配模型,利用匈牙利算法求解优化模型。最后以长庆油田某大井丛现场数据为例,快速高效地得出了最优的分配结果。结果表明:采用该设计方法可快速实现井口靶最优分配,提高大井丛钻井设计效率。

摘要： 为在具有多受灾点的大规模突发事件初期,科学合理地调度应急人员以减少突发事件的负面影响,考虑救援到达时间不确定的现实,引入前景理论刻画有限理性条件下灾民对救援到达时间和应急人员对应急任务的心理感知,构建以最大化时间满意度和任务胜任度为目标的应急人员调度优化模型;通过分析模型特征,提出了基于匈牙利算法的胜任度求解策略,并在此基础上设计了NSGA-II模型求解算法;算例分析表明,一方面,设计的NSGA-Ⅱ算法可快速准确地收敛,是解决多受灾点下应急人员调度问题的有效方法.另一方面,基于所建模型和胜任度求解策略可得到一系列Pareto前沿解供决策者进行选择,可为多受灾点下的应急人员调度及相关研究提供参考.参数分析表明,基于前景理论的时间满意度和任务胜任度,有效弥补了既有研究完全理性人假设的不足.

摘要： 在复杂场景下,针对传统人体姿态估计模型中关键点分配算法存在正确率低、资源分配不均等优化问题,在OpenPose模型的基础上提出了一种改进的匈牙利算法,该算法在传统数学模型的基础上采用亲和度向量场与邻接矩阵结合的方式,通过对矩阵内的数值处理,来获取关键点的最佳匹配。实验表明,改进算法的运行时间有一定的减短,同时保证在100×100以内的矩阵中运算的精确度误差率不高于0.014,且在使用本地图像测试的实验中证明了模型的可行性和性能的提升。

摘要： 传统方法未考虑雷电入射角特征,预测精度较低。为此,提出基于雷电入射角计算的输电线路跳闸故障预测研究。在获取入射角概率分布前提下,分别计算入射角不同时的输电线路暴露距离;运算相邻两个时刻所有雷区之间最有可能轨迹,建立优化模型;构建价值函数矩阵,利用匈牙利算法变换价值方阵,确定雷电发展的最佳路径;结合输电线暴露距离与雷电发展路径,通过雷电移动速度与半径变化系数得到跳闸故障预测公式。仿真实验证明,该方法可以准确预测出跳闸区域,虚警率较低,受环境干扰小,有助于及时采取应对措施,减少经济损失。

摘要： 当前火力兼容约束模型存在约束单一等缺陷,提出了新型火力兼容约束模型,并嵌入软硬武器目标分配模型当中,最后,利用改进匈牙利算法进行求解。通过仿真分析,验证了新型火力兼容约束模型下软硬武器目标分配模型的可行性。

摘要： 为了提升船舶跟踪效率,提出一种基于中心点检测与卡尔曼滤波的船舶目标跟踪算法.该算法根据经典的Tracking-by-Detection模式,采用中心点算法检测船舶目标,利用卡尔曼滤波算法为检测目标创建跟踪器,并通过匈牙利算法解决检测目标与跟踪器预测目标之间的匹配关联问题,从而实现对实际场景视频中船舶目标的稳健跟踪.实验结果表明,基于中心点检测与卡尔曼滤波的跟踪算法能够有效应对船舶部分遮挡、船舶形变、光线不足、小目标等复杂情况.

摘要： 针对提高车联识别率的问题,提出了采用基于视频的虚拟线圈的车辆计数方法代替传统的物理识别检测方法。首先,设计了基于机器视觉的智能交通灯,此交通灯是结合车辆识别技术识别车辆;其次,利用匈牙利算法来检测车流量和匹配车辆;最后,采用卡尔曼滤波预测车的下一个位置。实验结果表明,此交通灯的设计,使车辆识别具有较高的准确率,并且相比于开启线程去追踪,用卡尔曼滤波预测在内存的利用率上要更高,不会出现飘框现象。系统具备较高的识别率,可以根据车流量来动态计算红绿灯时间。

摘要： 针对离散车间实时动态任务分配结果欠理想的问题,提出了改进的注水算法。该算法加入了加工速率和费用因子,协调了加工速率和费用以及加工工件之间的关系,实现了不同代价的工件分配,对分配结果进行了调整,满足了离散分配的要求。改进的注水算法能够对临时新增的工件进行实时动态的分配。提出的算法与匈牙利算法、两阶段优化方法以及注水算法进行了对比,实验结果表明,改进的注水算法在加工时间和加工费用上具有一定的优势,其运算复杂度仅与加工中心的数量有关。

摘要： 为提高多目标跟踪的实时性、解决形变和遮挡后的身份切换问题,提出一种融合改进的通道注意力机制的单步双分支多目标跟踪算法。以深度聚合网络为框架,通过改进通道注意力机制,充分利用多层次特征并考虑特征通道依赖关系;联合训练目标检测分支与重识别分支,增强检测鲁棒性和模型抗遮挡能力;利用外观、运动以及IOU信息进行数据关联。实验结果表明,使用该算法有效缓解了多目标跟踪遇到的目标形变和遮挡问题带来的影响,性能和效率得到大幅提升。

摘要： 本文根据城市商业网点规划理论，通过实例，基于匈牙利算法并利用WinQSB2.0软件对城市商业网点最优选择间题进行模拟仿真计算。为城市商业网点的布设提供了一种新的科学计算方法，在一定程度上拓宽了商贸流通管理的研究视角。然而，需要说明的是，由于城市商业网点布设间题的复杂性、不确定性、高度的非线性和人们认识能力的局限性，因此，城市商业网点的布设问题不是一次性完成的过程，而是一个连续的，基于原型、非线性、迭代的动态过程，总之，该问题的研究是一项复杂的系统工程。无论是在理论上还是在方法技术方面仍需要开展系统的深入思考。综上所述，城市商业网点布设间题的解决，需要科学的理论和方法去指导，有关问题尚需深入探讨和研究。

摘要： 集装箱码头是集装箱海陆运输的重要接口，随着码头吞吐量的日益增长,集装箱码头正在面临越来越大的作业压力.为了维持码头的服务水平,码头往往购入更多的内集卡;然而,考虑到码头作业量的波动性特点,在多个码头之间分享内集卡也是保持码头服务水平的一种有效方法.与购入新集卡相比,在码头间分享内集卡不需要额外投入;但是,为了实现集卡在码头间的分享,仍需要一种有效的调度方法.针对内集卡在码头之间的调度问题,提出了一个综合考虑码头需求、集卡工时和调运距离的多目标混合整数规划模型,并且运用匈牙利算法对模型进行了求解.作为求解的准备工作，对问题模型进行了一些改动，主要包括对码头需求进行了进一步的细分，以及根据目标函数对代价矩阵的取值方式进行了定义。通过实际算例,验证了本文提出的模型和算法可以快速找到最优的集卡调度方案。

摘要： 研究任意阶置换的漂移分布具有重要的实用价值.借助求解指派问题的匈牙利算法，基于矩阵优化的模型，可推导出计算任意阶置换漂移分布的递推公式.整个算法简洁实用，所定义最优化变换的新概念可以推广.

摘要： 针对单处理器处理复杂多样的雷达任务效果欠佳问题,本文提出了在分布式异构系统中利用改进指派问题匈牙利算法并行调度雷达任务的算法.在原始指派问题基础上,改进算法采用实时检测处理节点任务信息状态的方法,当检测到有处理节点空闲时,对空闲和任务堆积量较小的节点分配任务,对任务堆积量较大的处理节点暂时不分配任务,定义M为任务堆积量的阈值.利用Matlab对处理速度差别不同的节点机组进行仿真,并与原始指派算法对比,改进算法明显缩短了任务处理时间,改进了系统环境负载平衡,且对处理速度差别较大的节点机组效果更好.

摘要： 基于空天一体化传感网环境提出一种网络化任务指派方法，给出了临时作战联盟的观念。以构建联盟和重建联盟两大模块实现空天作战资源的协同与组网。这种指派方法对传统的树形任务指派方法进行了改进，使其更加适合现代一体化作战趋势。在联盟重组中结合目标威胁化排序和任务效能评估，实现作战联盟的实时动态性组网。指派模型主要用到合同网法和多Agent规划的思想，并以匈牙利算法为核心算法。通过VC++编程仿真验证了上述模型的可靠性和有效性。

摘要： 在多传感器多目标跟踪领域中,数据关联是按一定规则连接具有共同目标的决策过程.通过整数规划将数据关联问题转化为多维分配问题.该文利用改进的拉格朗日松弛算法把多维分配问题降为一系列二维分配问题;引入匈牙利算法求解二维分配问题的最优解以获得最佳关联结果.仿真结果证明该文算法计算量小,关联正确率高.

摘要： 任务分配问题是一个被广泛研究的问题，在运筹学理论和工程应用中都有很高的价值。匈牙利算法是任务分配问题的一种有效的求解方法。尽管任务分配问题得到了广泛的研究，但是已有文献缺乏对各种算法的求解效率进行全面的对比。本文首先概述任务分配问题及其基本性质，然后综述任务分配问题的研究历程，并在现有的算法分类的基础上完善了分类，最后对比两种较新的算法和匈牙利算法所能求解实际工程问题中任务分配问题的规模和求解效率，说明在求解平衡的任务分配问题时，匈牙利算法的性能比这两种新算法的性能要好;在求解非平衡的任务分配问题时，竞标算法具有很大的优势。

摘要： 中继合作传输是一种实现空间分集、抵抗信道衰落的有效传输方式.本文研究非再生中继合作OFDM系统中的最优功率分配问题.首先通过单对合作子载波的功率分配引出等效信道增益的概念,再以此为基础利用匈牙利算法找到最佳合作子载波配对方式,最后分别利用灌水法和贪婪法得到连续和离散速率分配时的功率分配.仿真结果表明,本文提出的功率分配方法的功率效率远高于非合作情况,也好于随机合作子载波选择机制,且随速率要求的增大,优势更加明显.

摘要： 提出了一种基于图元匹配的在线草图识别方法.草图用图元组合描述,定义了图元匹配代价矩阵,度量两个草图间各图元的匹配代价,并给出该矩阵的计算方法,在指派问题模型下得到图元间的匹配对应关系,最后得出两个草图的整体匹配代价.实验表明,本方法能达到92.5％的首位识别率和0.647秒的平均耗时,适用于规则绘制的草图.

摘要： 提出了一种基于图元匹配的在线草图识别方法.草图用图元组合描述,定义了图元匹配代价矩阵,度量两个草图间各图元的匹配代价,并给出该矩阵的计算方法,在指派问题模型下得到图元间的匹配对应关系,最后得出两个草图的整体匹配代价.实验表明,本方法能达到92.5％的首位识别率和0.647秒的平均耗时,适用于规则绘制的草图.

摘要： 本发明公开了一种预分配结合匈牙利算法的多机器人任务分配方法，包括以下步骤：对多机器人系统建模；建立所有机器人承担不同任务的效益值矩阵；优化多机器人系统；对效益值矩阵进行简化；根据每个任务所需机器人的数量对效益值矩阵进行变形；对任务进行预分配，并进一步简化效益值矩阵；利用匈牙利算法进行任务分配，获得最终的分配矩阵T，完成任务分配。本发明以多机器人多任务分配系统为对象，采用预分配结合匈牙利算法的策略进行分配，有效地解决了多机器人多任务系统的分配与优化问题，缓解了在效益矩阵复杂时运用单一匈牙利算法可能造成的时间消耗过大、甚至算法无限循环的问题，具有有效简化模型表示方式、加快模型分析速度的优点。

摘要： 本发明提出了一种基于匈牙利算法的水下传感器网络优化部署方法。水下传感器网络广泛应用于水质监测，水下资源探测等领域。传感器节点的部署位置极大影响了网络的监测效果。在水下传感器节点进行初始部署后，由于水流的影响，会使传感器节点偏离初始位置，影响网络的覆盖率。因而，需要一种有效的方法对水下传感器网络进行重部署。首先，根据曲流移动模型建立水下传感器网络节点移动模型，然后利用匈牙利算法对节点进行重新部署，与直接移动传感器节点相比，本发明提出的方法可有效减少传感器移动距离，实现对整个网络的优化重部署，可灵活有效的解决复杂水域的水质监测问题。

摘要： 本申请公开了一种基于匈牙利算法的MIMO发射机混合预编码器设计方法及装置，包括：根据已知的信道矩阵信息，以最小化混合预编码器和全数字预编码器的距离来实现频谱效率的优化，利用交替优化的策略实现混合预编码器的设计。具体为：首先利用注水算法计算出频谱效率最高的全数字预编码器，再对模拟预编码器和数字预编码器进行初始化，而后开始迭代更新：先基于匈牙利算法更新模拟预编码器的设计；再根据最小二乘法更新数字预编码器的设计；而后，我们检验是否达到终止更新的条件，若达到条件则利用有限功率约束进行归一化，完成设计，否则进行下一轮更新。该方法能够实现动态子连接结构的混合预编码器设计，且能够达到较高的频谱效率与能量效率。

摘要： 本发明涉及一种匈牙利算法下基于空间约束的成本矩阵优化方法，首先获取保存好的所有被跟踪目标的外观特征向量集合，然后获取该帧中所有行人检测的结果，并将他们结合构造初始的成本矩阵；接着根据之前被跟踪的目标的信息利用卡尔曼滤波来估计该目标的当前位置，根据估计位置和检测结果的相对关系来修改成本矩阵的权重，用于后续的指派任务；最后利用匈牙利算法获得成本矩阵的最优指派，据此将检测结果进行分配，并且更新和保存被跟踪目标的外貌特征。本发明能够根据视频场景来有效改善匈牙利算法的匹配效果，去除一些不合理的匹配。

摘要： 本申请公开了一种基于语义分割和匈牙利算法的视频编解码系统和方法。该方法包括：使用语义分割将图像的前景部分和背景部分分离，其中前景部分为图像的运动实体；如果背景部分的亮度变化和角度调整不超过阈值，则不对其进行编解码；使用匈牙利算法对前景部分进行匹配以在当前帧与前一帧之间建立对应关系；以及对经匹配的前景部分进行光流运动估计和残差计算。该系统包括：帧内编码子系统；以及帧间编码子系统，其中帧内编码子系统包括：I帧编码模块、I帧评估模块、语义分割模块、以及实体编码模块；其中帧间编码子系统包括：匈牙利匹配模块、光流运动估计模块、特征提取模块、以及残差计算模块。

摘要： 本发明公开了一种基于摄像头与毫米波雷达融合的改进匈牙利算法目标跟踪匹配方法，包括系统采用的传感器，所述系统采用的传感器发送到融合中心的目标集合为Φradar,refr、Φcamera,refc，其中角标radar表示来自传感器毫米波雷达，角标refr表示参考坐标系是来自毫米波雷达；目标跟踪匹配方法包括以下步骤：S1、对多传感器数据进行时间配准；S2、对多传感器数据进行空间配准；S3、传感器目标－系统航迹匹配；本发明提高了匈牙利匹配算法的正确率；因为分解并降低了矩阵维度，提高了匈牙利匹配的速度；匈牙利匹配和卡尔曼滤波的目标跟踪融合匹配效果稳定，可适用于多类传感器的融合匹配工作。

摘要： 本申请公开了一种基于匈牙利算法的MIMO发射机混合预编码器设计方法及装置，包括：根据已知的信道矩阵信息，以最小化混合预编码器和全数字预编码器的距离来实现频谱效率的优化，利用交替优化的策略实现混合预编码器的设计。具体为：首先利用注水算法计算出频谱效率最高的全数字预编码器，再对模拟预编码器和数字预编码器进行初始化，而后开始迭代更新：先基于匈牙利算法更新模拟预编码器的设计；再根据最小二乘法更新数字预编码器的设计；而后，我们检验是否达到终止更新的条件，若达到条件则利用有限功率约束进行归一化，完成设计，否则进行下一轮更新。该方法能够实现动态子连接结构的混合预编码器设计，且能够达到较高的频谱效率与能量效率。

摘要： 本发明提出了一种基于匈牙利算法的水下传感器网络优化部署方法。水下传感器网络广泛应用于水质监测，水下资源探测等领域。传感器节点的部署位置极大影响了网络的监测效果。在水下传感器节点进行初始部署后，由于水流的影响，会使传感器节点偏离初始位置，影响网络的覆盖率。因而，需要一种有效的方法对水下传感器网络进行重部署。首先，根据曲流移动模型建立水下传感器网络节点移动模型，然后利用匈牙利算法对节点进行重新部署，与直接移动传感器节点相比，本发明提出的方法可有效减少传感器移动距离，实现对整个网络的优化重部署，可灵活有效的解决复杂水域的水质监测问题。

摘要： 本发明涉及一种匈牙利算法下基于空间约束的成本矩阵优化方法，首先获取保存好的所有被跟踪目标的外观特征向量集合，然后获取该帧中所有行人检测的结果，并将他们结合构造初始的成本矩阵；接着根据之前被跟踪的目标的信息利用卡尔曼滤波来估计该目标的当前位置，根据估计位置和检测结果的相对关系来修改成本矩阵的权重，用于后续的指派任务；最后利用匈牙利算法获得成本矩阵的最优指派，据此将检测结果进行分配，并且更新和保存被跟踪目标的外貌特征。本发明能够根据视频场景来有效改善匈牙利算法的匹配效果，去除一些不合理的匹配。

摘要： 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波与匈牙利算法的道路3D车辆跟踪方法及系统，属于智能汽车感知技术领域，包括步骤1、建立检测模块对当前帧t进行目标检测，获取第t帧的目标检测集合；步骤2、建立3D卡尔曼滤波器模型对当前帧t进行目标状态预测；步骤3、建立数据关联模块，利用匈牙利算法将检测结果与预测的跟踪目标相匹配；步骤4、建立3D卡尔曼滤波器模型根据关联结果更新目标状态。步骤5、建立轨迹管理模块对轨迹进行更新。本发明提出的将结合卡尔曼滤波状态更新和匈牙利算法应用于智能车辆的3D目标跟踪，可以快速的发现、定位和跟踪目标车辆，并且跟踪精度非常高。