轉讓方法；指定分配方法
The state assignment method and step are introduced further by the interlink states chains.
并進一步介紹了利用相鄰狀态鍊進行狀态分配的方法和步驟。
This paper describes an efficient empirical traffic flow assignment method, I, e. usual route algorithm.
本文提出了一種有效的交通流量的經驗分配方法——習慣路徑算法。
BY taking trippers chooses on LRI into analysis, the traditional multi-path traffic assignment method is improved.
通過分析延遲反應信息影響下行駛者出行路徑選擇規律，對傳統多路徑交通分配方法進行了修正。
Non-blocking assignment method was used to implement the butterfly algorithm of IDCT transform, which is pipelined with blocks.
IDCT變換的蝶形算法采用非阻塞賦值的方式實現，并實現塊級的流水處理；
The indexes are assigned by expert experience method and average assignment method, and it is got the weight table of evaluation index.
通過專家經驗法和平均賦值法對指标進行賦值，得到評價指标權重表。
"Assignment method"（分配方法）是一種系統化的資源分配技術，主要用于将有限資源（如人力、任務或設備）以最優方式匹配到特定目标場景。該方法起源于運籌學領域，現廣泛應用于物流管理、生産調度、項目管理等多個學科。
在數學框架中，分配方法通常被建模為線性規劃問題或組合優化問題。其标準形式可表示為： $$ begin{aligned} &text{最小化 } sum{i=1}^n sum{j=1}^n c{ij}x{ij} &text{約束條件: } &sum{i=1}^n x{ij} = 1 quad (j=1,...,n) &sum{j=1}^n x{ij} = 1 quad (i=1,...,n) &x{ij} in {0,1} end{aligned} $$ 其中$c{ij}$代表将資源$i$分配給任務$j$的成本系數。
近年研究聚焦于處理不确定條件下的分配問題，例如：
這些進展在2024年國際運籌學大會上獲得學界認可。當前前沿研究已實現将傳統分配方法與深度強化學習的融合應用。
“Assignment method” 是一種數學或運籌學中用于解決分配問題（Assignment Problem）的優化方法，其核心目标是将有限資源（如任務、工作、員工等）以最優方式分配給需求方，通常追求成本最小化或效率最大化。
定義與場景
它常用于以下場景：将 ( n ) 個任務分配給 ( n ) 個執行者（如員工、機器），每個任務與執行者的組合有特定成本或收益。目标是找到總成本最低或總收益最高的分配方案。
經典算法：匈牙利算法
最常見的解決方法是匈牙利算法（Hungarian Algorithm），其步驟包括：
數學表示
假設成本矩陣為 ( C = [c{ij}]{n times n} )，其中 ( c{ij} ) 表示将任務 ( i ) 分配給執行者 ( j ) 的成本。目标是找到排列 ( sigma ) 使得總成本最小：
$$
min sum{i=1}^n c_{i,sigma(i)}
$$
應用領域
若有3名員工和3項任務，成本矩陣如下： $$ C = begin{bmatrix} 2 & 3 & 1 4 & 5 & 2 1 & 2 & 3 end{bmatrix} $$ 通過匈牙利算法，可能的最優分配是：員工1→任務3（成本1），員工2→任務1（成本4），員工3→任務2（成本2），總成本為7。
如果需要具體算法步驟或實際案例的進一步解釋，可以補充提問。
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