Венгерский алгоритм: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
[непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Daryin (обсуждение | вклад) |
ASA (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | == Свойства и структура | + | == Свойства и структура алгоритма == |
=== Общее описание алгоритма === | === Общее описание алгоритма === | ||
'''Венгерский алгоритм'''<ref>Kuhn, H W. “The Hungarian Method for the Assignment Problem.” Naval Research Logistics Quarterly 2, no. 1 (March 1955): 83–97. doi:10.1002/nav.3800020109.</ref><ref>Kuhn, H W. “Variants of the Hungarian Method for Assignment Problems.” Naval Research Logistics Quarterly 3, no. 4 (December 1956): 253–58. doi:10.1002/nav.3800030404.</ref><ref>Munkres, James. “Algorithms for the Assignment and Transportation Problems.” Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics 5, no. 1 (March 1957): 32–38. doi:10.1137/0105003.</ref> предназначен для решения [[Задача о назначениях|задачи о назначениях]]. По заданной квадратной матрице цен алгоритм находит оптимальное распределение задач по агентам, так что все задачи распределены и каждому агенту досталась ровно одна задача. Сложность оригинального алгоритма <math>O(n^4)</math>, но может быть уменьшена<ref>Tomizawa, N. “On Some Techniques Useful for Solution of Transportation Network Problems.” Networks 1, no. 2 (1971): 173–94. doi:10.1002/net.3230010206.</ref> до <math>O(n^3)</math>. | '''Венгерский алгоритм'''<ref>Kuhn, H W. “The Hungarian Method for the Assignment Problem.” Naval Research Logistics Quarterly 2, no. 1 (March 1955): 83–97. doi:10.1002/nav.3800020109.</ref><ref>Kuhn, H W. “Variants of the Hungarian Method for Assignment Problems.” Naval Research Logistics Quarterly 3, no. 4 (December 1956): 253–58. doi:10.1002/nav.3800030404.</ref><ref>Munkres, James. “Algorithms for the Assignment and Transportation Problems.” Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics 5, no. 1 (March 1957): 32–38. doi:10.1137/0105003.</ref> предназначен для решения [[Задача о назначениях|задачи о назначениях]]. По заданной квадратной матрице цен алгоритм находит оптимальное распределение задач по агентам, так что все задачи распределены и каждому агенту досталась ровно одна задача. Сложность оригинального алгоритма <math>O(n^4)</math>, но может быть уменьшена<ref>Tomizawa, N. “On Some Techniques Useful for Solution of Transportation Network Problems.” Networks 1, no. 2 (1971): 173–94. doi:10.1002/net.3230010206.</ref> до <math>O(n^3)</math>. | ||
− | === Математическое описание === | + | === Математическое описание алгоритма === |
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
=== Макроструктура алгоритма === | === Макроструктура алгоритма === | ||
− | === | + | === Схема реализации последовательного алгоритма === |
=== Последовательная сложность алгоритма === | === Последовательная сложность алгоритма === | ||
Строка 13: | Строка 13: | ||
=== Информационный граф === | === Информационный граф === | ||
− | === | + | === Ресурс параллелизма алгоритма === |
− | === | + | === Входные и выходные данные алгоритма === |
− | === Свойства алгоритма=== | + | === Свойства алгоритма === |
− | == Программная реализация | + | |
+ | == Программная реализация алгоритма == | ||
=== Особенности реализации последовательного алгоритма === | === Особенности реализации последовательного алгоритма === | ||
− | === | + | === Локальность данных и вычислений === |
− | === Возможные способы и особенности реализации | + | ==== Локальность реализации алгоритма ==== |
+ | ===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности ===== | ||
+ | ===== Количественная оценка локальности ===== | ||
+ | === Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма === | ||
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации === | === Масштабируемость алгоритма и его реализации === | ||
+ | ==== Масштабируемость алгоритма ==== | ||
+ | ==== Масштабируемость реализации алгоритма ==== | ||
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | === Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | ||
=== Выводы для классов архитектур === | === Выводы для классов архитектур === | ||
Строка 30: | Строка 36: | ||
<references /> | <references /> | ||
+ | |||
+ | [[Категория:Начатые статьи]] |
Версия 14:40, 29 июля 2015
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Венгерский алгоритм[1][2][3] предназначен для решения задачи о назначениях. По заданной квадратной матрице цен алгоритм находит оптимальное распределение задач по агентам, так что все задачи распределены и каждому агенту досталась ровно одна задача. Сложность оригинального алгоритма [math]O(n^4)[/math], но может быть уменьшена[4] до [math]O(n^3)[/math].
1.2 Математическое описание алгоритма
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
1.4 Макроструктура алгоритма
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Последовательная сложность алгоритма [math]O(n^4)[/math], но может быть уменьшена до [math]O(n^3)[/math].
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Локальность данных и вычислений
2.2.1 Локальность реализации алгоритма
2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности
2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.4.1 Масштабируемость алгоритма
2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма
2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
2.6 Выводы для классов архитектур
2.7 Существующие реализации алгоритма
- Java: JGraphT (класс
KuhnMunkresMinimalWeightBipartitePerfectMatching
), сложность [math]O(n^3)[/math].
3 Литература
- ↑ Kuhn, H W. “The Hungarian Method for the Assignment Problem.” Naval Research Logistics Quarterly 2, no. 1 (March 1955): 83–97. doi:10.1002/nav.3800020109.
- ↑ Kuhn, H W. “Variants of the Hungarian Method for Assignment Problems.” Naval Research Logistics Quarterly 3, no. 4 (December 1956): 253–58. doi:10.1002/nav.3800030404.
- ↑ Munkres, James. “Algorithms for the Assignment and Transportation Problems.” Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics 5, no. 1 (March 1957): 32–38. doi:10.1137/0105003.
- ↑ Tomizawa, N. “On Some Techniques Useful for Solution of Transportation Network Problems.” Networks 1, no. 2 (1971): 173–94. doi:10.1002/net.3230010206.