文件名称：图像矩阵matlab代码-fastAuction:FlorianBernard的Bertsekas拍卖算法的原始MEX实现的C++接口
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 15:20:19
系统开源
图像矩阵matlab代码拍卖算法的C ++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP） 这是弗洛里安·伯纳德（Florian Bernard）原始MEX代码[1]的C ++接口，该代码实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法[2]。 我们通过解决使用SuiteSparse Matrix Collection（以前称为佛罗里达大学稀疏矩阵集合）构造的稀疏矩阵来说明C ++和MEX代码的用法。 要解决这些示例LAP，请按照以下步骤操作。 （1）从的网站上下载UFget，并将UFget添加到Matlab的搜索路径中。 （2）要使用Florian的MEX代码解决我们的示例LAP，请运行 cd Matlab main 该文件将每个样本矩阵的稀疏模式写入文本文件 Data/UFmat_XXXX.dat （XXXX是四位数字的矩阵ID），将Florian的实现auctionAlgorithmSparseMex.cpp构建到MEX函数中，并调用它来解决我们的示例LAP。 （3）在Data目录中生成LAP文本文件后，我们可以通过以下方式运行C ++代码： cd src make run 并在终端中解决这
【文件预览】：
fastAuction-master
----src()
--------main.cc(2KB)
--------auction.h(1KB)
--------misc.cc(2KB)
--------auction.cc(9KB)
--------Makefile(420B)
--------misc.h(742B)
----FlorianFastAuction()
--------sparseAssignmentProblemAuctionAlgorithm.m(5KB)
--------auctionAlgorithmSparseMex.cpp(7KB)
--------license.txt(1KB)
----Matlab()
--------produceDataFiles.m(1KB)
--------main.m(350B)
--------LAPresults.csv(11KB)
--------solveSampleMatrices.m(1KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(38B)