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| author | Roy Seitz <roy.seitz@ost.ch> | 2021-09-09 09:11:08 +0200 |
|---|---|---|
| committer | Roy Seitz <roy.seitz@ost.ch> | 2021-09-09 09:11:08 +0200 |
| commit | 61e38c4688746920c0b73f4ced0742ef48993f6e (patch) | |
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Merge branch 'master' of github.com:AndreasFMueller/SeminarMatrizen
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| -rw-r--r-- | buch/papers/munkres/teil2.tex | 2 | ||||
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2 files changed, 3 insertions, 2 deletions
diff --git a/buch/papers/munkres/teil2.tex b/buch/papers/munkres/teil2.tex index e4e968a..9ad64b4 100644 --- a/buch/papers/munkres/teil2.tex +++ b/buch/papers/munkres/teil2.tex @@ -5,13 +5,13 @@ % \section{Schwierigkeit der Lösung \label{munkres:section:teil2}} -\rhead{Schwierigkeit der Lösung} Eine Permutation ist eine Anordnung von Objekten in einer bestimmten Reihenfolge oder eine Umordnung von Objekten aus einer vorgegebenen Reihung. Ist eine optimale Zuordnung gefunden, so steht in jeder Zeile und jeder Spalte der Matrix genau ein Element, das zur optimalen Lösung gehört, eine solche Gruppe von Positionen wird auch als Transversale der Matrix bezeichnet. \index{Transversale einer Matrix}% Die Problemstellung kann auch so formuliert werden, dass man die Zeilen- oder die Spaltenvektoren so umordnet soll, dass die Summe der Elemente in der Hauptdiagonale maximal wird. +\rhead{Schwierigkeit der Lösung} In einer $n\times n$-Matrix gibt es genau so viele Möglichkeiten, die Zeilen- bzw.~Spaltenvektoren zu ordnen, wie es Permutationen von $n$ Elementen gibt, also $n!$. Ausser bei kleinen Matrizen ist es daher nahezu aussichtslos, die optimale Lösung durch Berechnung aller Möglichkeiten zu finden. Schon bei einer $10\times 10$-Matrix gibt es nahezu 3.63 Millionen ($10!=3628800$) zu berücksichtigende Permutationen. diff --git a/buch/papers/munkres/teil3.tex b/buch/papers/munkres/teil3.tex index 500216a..ed8902c 100644 --- a/buch/papers/munkres/teil3.tex +++ b/buch/papers/munkres/teil3.tex @@ -5,7 +5,6 @@ % \section{Der Munkres-Algorithmus oder die ungarische Methode \label{munkres:section:teil3}} -\rhead{Ungarische Methode} Mit der ungarischen Methode können also Optimierungsprobleme gelöst werden, die bei gewichteten Zuordnungen in bipartiten Graphen entstehen. @@ -13,6 +12,8 @@ Mit ihr kann die eindeutige Zuordnung von Objekten aus zwei Gruppen so optimiert werden, dass die Gesamtkosten minimiert werden bzw.~der Gesamtgewinn maximiert werden kann. +\rhead{Ungarische Methode} + \subsection{Geschichte \label{munkres:subsection:malorum}} Die Ungarische Methode wurde 1955 von Harold Kuhn entwickelt und veröffentlicht. |