Munkres Python 包未生成最大总数

如何解决Munkres Python 包未生成最大总数

我目前正在编写一个算法来根据兼容性评分匹配用户。所以每个用户都有一个与其他每个用户的兼容性分数。目标是最大化总兼容性分数。我正在使用 munkres python 包来获取索引，然后过滤重复项。 （即如果用户 1 与用户 2 匹配，我们将删除用户 2 和用户 1 的匹配）。

这是一个示例矩阵：（在用户无法与自己匹配的地方不允许使用。）

matrix = [[disALLOWED,2,5,7,13,10],[2,disALLOWED,25,14],[5,21,100,17],[7,70,2],[13,200],[10,14,17,200,disALLOWED]]

这是我尝试过的。它适用于我给出的这个较小的矩阵示例，但没有给出较大数据集的最佳分数。我知道总分不是最优的，因为未优化的算法（简单地对分数进行排序并按顺序匹配每个用户）会产生更高的分数。

def optimize(matrix):
    optimal_matrix = make_cost_matrix(matrix,lambda cost: (sys.maxsize - cost) if
                                    (cost != disALLOWED) else disALLOWED)

    m = Munkres()
    indexes = m.compute(optimal_matrix)
    
    matches = []
    for row,column in indexes:
        value = matrix[row][column]
        match = [row,column,value]
        matches.append(match)

    matches.sort(key=thirdValue,reverse=True)

    seen = []
    total = 0
    for match in matches:

        if match[0] not in seen and match[1] not in seen:
            total += match[2]
            seen.append(match[0])
            seen.append(match[1])
    print(total)

是否有某种矩阵会破坏我的代码？任何帮助或指示将不胜感激。

解决方法

匈牙利算法适用于“二部”图，但您没有二部图。二部图是其中有两组不同节点的图。例如：将工人分配给工作。集合中的节点不相互连接；可以将工人分配给工作，或将工作分配给工人，但工人不会分配给工人，也不会将工作分配给工作。在您的情况下，您正在尝试将用户分配给其他用户。也就是说，你只有一套，而不是两套。

通过标记对角线 DISALLOWED，您可以防止用户与自己匹配，但并不能阻止用户与多个其他用户匹配。例如，只有四个用户都具有相同的兼容性：

	A	B	C	D
A		0	0	0
B	0		0	0
C	0	0		0
D	0	0	0

A 与 C 匹配
B 搭配 D
C与B匹配
D 与 A 匹配

是匈牙利算法的有效结果，但对您的情况无效。我不知道这是怎么回事，但它可能发生，所以你需要使用不同的算法。