
转让方法;指定分配方法
The state assignment method and step are introduced further by the interlink states chains.
并进一步介绍了利用相邻状态链进行状态分配的方法和步骤。
This paper describes an efficient empirical traffic flow assignment method, I, e. usual route algorithm.
本文提出了一种有效的交通流量的经验分配方法——习惯路径算法。
BY taking trippers chooses on LRI into analysis, the traditional multi-path traffic assignment method is improved.
通过分析延迟反应信息影响下行驶者出行路径选择规律,对传统多路径交通分配方法进行了修正。
Non-blocking assignment method was used to implement the butterfly algorithm of IDCT transform, which is pipelined with blocks.
IDCT变换的蝶形算法采用非阻塞赋值的方式实现,并实现块级的流水处理;
The indexes are assigned by expert experience method and average assignment method, and it is got the weight table of evaluation index.
通过专家经验法和平均赋值法对指标进行赋值,得到评价指标权重表。
"Assignment method"(分配方法)是一种系统化的资源分配技术,主要用于将有限资源(如人力、任务或设备)以最优方式匹配到特定目标场景。该方法起源于运筹学领域,现广泛应用于物流管理、生产调度、项目管理等多个学科。
在数学框架中,分配方法通常被建模为线性规划问题或组合优化问题。其标准形式可表示为: $$ begin{aligned} &text{最小化 } sum{i=1}^n sum{j=1}^n c{ij}x{ij} &text{约束条件: } &sum{i=1}^n x{ij} = 1 quad (j=1,...,n) &sum{j=1}^n x{ij} = 1 quad (i=1,...,n) &x{ij} in {0,1} end{aligned} $$ 其中$c{ij}$代表将资源$i$分配给任务$j$的成本系数。
近年研究聚焦于处理不确定条件下的分配问题,例如:
这些进展在2024年国际运筹学大会上获得学界认可。当前前沿研究已实现将传统分配方法与深度强化学习的融合应用。
“Assignment method” 是一种数学或运筹学中用于解决分配问题(Assignment Problem)的优化方法,其核心目标是将有限资源(如任务、工作、员工等)以最优方式分配给需求方,通常追求成本最小化或效率最大化。
定义与场景
它常用于以下场景:将 ( n ) 个任务分配给 ( n ) 个执行者(如员工、机器),每个任务与执行者的组合有特定成本或收益。目标是找到总成本最低或总收益最高的分配方案。
经典算法:匈牙利算法
最常见的解决方法是匈牙利算法(Hungarian Algorithm),其步骤包括:
数学表示
假设成本矩阵为 ( C = [c{ij}]{n times n} ),其中 ( c{ij} ) 表示将任务 ( i ) 分配给执行者 ( j ) 的成本。目标是找到排列 ( sigma ) 使得总成本最小:
$$
min sum{i=1}^n c_{i,sigma(i)}
$$
应用领域
若有3名员工和3项任务,成本矩阵如下: $$ C = begin{bmatrix} 2 & 3 & 1 4 & 5 & 2 1 & 2 & 3 end{bmatrix} $$ 通过匈牙利算法,可能的最优分配是:员工1→任务3(成本1),员工2→任务1(成本4),员工3→任务2(成本2),总成本为7。
如果需要具体算法步骤或实际案例的进一步解释,可以补充提问。
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