(1) 효율성 매트릭스 (cij) 행 (또는 열) 의 각 요소에서 해당 행 (또는 열) 의 가장 작은 요소를 뺀 후 새 매트릭스 (bij) 를 얻을 경우 (bij) 를 효율성 매트릭스로 할당하는 문제는 원래 문제와 동일한 최적의 솔루션을 가집니다.
위 변환 이후 (bij) 의 각 행과 열에는 하나 이상의 요소가 포함되어 있으며, 서로 다른 행의 서로 다른 열에 있는 요소는 별도의 요소라고 합니다.
(2) (bij) 에 N 개의 독립적인 요소가 있는 경우 X 에서 (bij) 에 해당하는 요소 위치의 요소를 1 로 설정하고 다른 위치의 요소를 으로 설정하면 X 가 할당 문제에 대한 최적의 솔루션입니다.
(3) 행렬의 독립 요소의 최대 수는 모든 요소를 덮어쓸 수 있는 최소 선 수와 같습니다. < P > 헝가리 방법의 알고리즘 단계는 다음과 같습니다.
(1) 각 열당 하나 이상의 요소가 "" 이 되도록 할당 문제에 대한 계수 매트릭스를 변환합니다. < P > 1 계수 행렬의 각 행 요소에서 해당 행의 최소 요소를 빼도록 합니다.
② 계수 행렬의 각 열 요소에서 해당 열의 가장 작은 요소를 빼도록 합니다.
(2) 첫 번째 행부터 행에 요소가 하나뿐인 경우 요소를 괄호로 묶고, 괄호가 있는 요소가 있는 열에 선을 그려 열을 덮습니다. 행에 요소가 없거나 요소가 두 개 이상 있는 경우 (이미 그어진 것은 포함되지 않음) 다음 행으로 넘어가 마지막 행까지 진행합니다
(3) 행에 요소가 하나만 있는 경우 첫 번째 행부터 시작합니다. 이 요소를 괄호로 묶습니다 (마찬가지로, 그려진 요소를 고려하지 않음). 괄호가 있는 요소가 있는 행에 선을 그려 열을 덮습니다. 행에 요소가 없거나 요소가 두 개 이상 있는 경우 다음 행으로 넘어가 마지막 행까지 진행합니다.
(4) 위 단계를 반복합니다. (1) 과 (2) 세 가지 상황이 발생할 수 있습니다.
① 효율성 매트릭스에는 각 줄에 괄호가 있는 요소가 있습니다. 이러한 요소에 해당하는 경우 < P > 를 사용하면 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다.
② 괄호가 있는 요소 수가 M 보다 적지만 그려지지 않은 요소 사이에 닫힌 루프가 있는 경우 닫힌 루프의 경로를 따라 각 간격의 요소에 괄호를 추가한 다음 괄호가 있는 모든 요소가 있는 행 (또는 열) 에 선을 그리면 최적의 솔루션을 얻을 수 있습니다.
③ 행렬의 모든 요소는 그어지거나 괄호가 붙습니다. 그러나 괄호가 있는 요소는 m 보다 적으면 (5). < P > (5) 정리에 따라 다음과 같이 변환됩니다. < P > 1 행렬이 직선으로 덮이지 않는 숫자에서 가장 작은 K 를 찾습니다.
② 행렬의 I 행에 직선 커버리지가 있을 때 UI = ; 직선 커버가 없을 때. Ui = k;
③ 행렬의 J 열에 직선 커버리지가 있을 때 VJ =-K; 직선 적용 범위 없음, VJ = ;
④ 원래 행렬의 각 요소 Aij 에서 각각 Ui 와 VJ 를 뺀 다음 (2) 로 돌아가서 행렬의 각 행에 괄호가 있는 요소가 있을 때까지 반복합니다. 최적의 분배 방안을 찾는 것이다. [1]
실제 태스크 발령에서는 개인 (또는 장비) 수가 태스크 수와 동일하지 않은 경우도 있을 수 있으며, 개인당 하나의 태스크 (개인 수가 태스크 수보다 적은 경우) 만 완료하도록 요구하거나, 일부 인력은 일시적으로 태스크 (개인 수가 초과 태스크 수인 경우) 를 예약하지 않을 수 있으며, 이러한 문제를 불균형 발령이라고 할 수 있습니다 즉, 원래 행렬에 행이나 열을 추가하여 정사각형으로 만들고, 매우 작은 문제에 추가된 요소는 원래 행렬에서 가장 큰 요소의 값과 같이 충분히 커야 하며, 큰 문제에 추가된 요소는 충분히 작아야 합니다. 만약 값을 취할 수 있다면.