Ungarische Methode

Die Ungarische Methode, auch Kuhn-Munkres-Algorithmus genannt, ist ein Algorithmus zum Lösen gewichteter Zuordnungsprobleme auf bipartiten Graphen. Diese Problemklasse kann als Spezialfall der Linearen Optimierung formuliert werden, die ungarische Methode ist dann eine angepasste primal-duale Lösungsmethode. Die originale Implementierung hatte eine Komplexität von $O(n^{4})$ , durch geeignete Datenstrukturen und optimierte Unterroutinen konnte diese auf $O(n^{3})$ gesenkt werden.

Die Ungarische Methode wurde 1955 von Harold W. Kuhn unter Einbeziehung vorheriger Ideen der ungarischen Mathematiker Dénes Kőnig und Jenő Egerváry entwickelt und von James Munkres 1957, einer Analyse der Laufzeit folgend, verbessert.

Aufgabenstellung

Es sind zwei Gruppen von Objekten gegeben, meist gleicher Anzahl und grob als „Quellen“ S (nach engl.: „source“) und „Ziele“ T (nach engl.: „target“) bezeichnet, zwischen denen eine eineindeutige Zuordnung herzustellen ist, d. h. jeder Quelle wird höchstens ein Ziel und jedem Ziel höchstens eine Quelle zugeordnet. Dabei hat jede (zulässige) Zuordnung einer „Quelle“ s zu einem „Ziel“ t einen Preis oder einen Gewinn c(s,t). Das Ziel des Algorithmus ist es, je nach Problemtyp, den Gesamtpreis (= Summe der Einzelpreise) der Zuordnung zu minimieren oder den Gesamtgewinn (= Summe der Einzelgewinne) der Zuordnung zu maximieren. Dabei ist immer eine maximale Anzahl an Paaren zu bilden.

Anschauliche Beispiele

Übliche Beispiele sind

das Heiratsproblem, bei dem die zwei Gruppen aus heiratswilligen Frauen bzw. Männern bestehen und einer Verbindung ein „Sympathiemaß“ als Gewinngröße zugeordnet wird. Ziel ist dann, möglichst viele Paare bei einer maximalen „Sympathiesumme“ zu finden.
das Auktionsmodell, bei dem eine Anzahl Kunstgegenstände oder sonstigen Waren auf eine gleiche Anzahl Kunstliebhaber oder allgemeiner Käufer zu verteilen ist, wobei jeder Kunstliebhaber zu den ihn interessierenden Gegenständen eine Preisvorstellung hat. Ziel der Auktion ist es, einen maximalen Gesamtpreis zu erzielen.
das Jobproblem, worin eine Anzahl von Arbeitsaufträgen auf eine gleiche Anzahl Arbeiter oder Maschinen zu verteilen ist. Dabei kann die Bewertung entweder die Eignung eines Arbeiters für den Auftrag darstellen, oder die Kosten, einen Auftrag auf einer Maschine auszuführen.

Mathematische Modellierung

Es gibt zwei äquivalente abstrakte Modellierungen des Zuordnungsproblems. Zum einen können Quellen und Ziele als Knoten eines bipartiten Graphen aufgefasst werden, dessen Kanten die zulässigen Zuordnungen sind. Jede Kante wird mit der Bewertung dieser Zuordnung gewichtet.

Eine zweite Darstellung sammelt die Daten des Zuordnungsproblems in einer quadratischen Matrix. Jeder Zeile entspricht dabei eine Quelle, jeder Spalte ein Ziel (oder umgekehrt), und jede Matrixkomponente enthält die Bewertung der Zuordnung ihrer Quelle zu ihrem Ziel. Diese Matrix ist gleichzeitig auch eine gewichtete Adjazenzmatrix des kantengewichteten bipartiten Graphen. Fehlende Kanten des Graphen, d. h. unzulässige Zuordnungen, werden durch sehr kleine negative Zahlen oder den künstlichen Wert $-\infty$ in der Matrix dargestellt.

Unterschiedliche Anzahl von Quellen und Zielen

Es gibt aber auch Fälle, in welchen das Ausgangsproblem keine quadratische Form besitzt: $n$ Mitarbeiter machen $k$ Eignungstests für $k$ zu besetzende Positionen ( $k<n$ ). In diesen Fällen löst man das Problem entweder durch die graphentheoretische Version der Ungarischen Methode oder man macht die Matrix künstlich quadratisch, indem $n-k$ Dummy-Positionen („keine Position“) eingeführt werden. Dummy-Positionen werden üblicherweise mit der größten vorhandenen Zahl aus der Matrix besetzt.

Matrix-Transversale

Ist eine maximale Zuordnung (maximales Matching) 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. Deshalb kann die Problemstellung auch anders formuliert werden: Ordne die Zeilen- oder die Spaltenvektoren so um, dass die Summe der Elemente in der Hauptdiagonale maximal wird. Hieraus wird sofort ersichtlich, dass es in einer $n$ × $n$ -Matrix genau so viele Möglichkeiten gibt, die Zeilen- bzw. Spaltenvektoren zu ordnen, wie es Permutationen von n Elementen gibt, also $n!$ . Außer bei kleinen Matrizen ist es nahezu aussichtslos, die optimale Lösung durch Berechnung aller Möglichkeiten zu finden. Schon bei einer 10×10-Matrix gibt es nahezu 3,63 Millionen (3.628.800) zu berücksichtigender Permutationen.

11 Rechenschritte ohne Formeln

Wird ein Minimum gesucht (wie in den Beispielen unten), dann überspringe diesen Schritt. Finde die „größte Zahl“ in der Matrix. Bilde eine neue Matrix und befülle sie mit den Differenzen aus der „größten Zahl“ und dem alten Element an dieser Stelle. Wenn kein Fehler gemacht wurde, so hat die neue Matrix nur positive Werte, und an den Stellen, an denen die „größte Zahl“ stand, stehen nun Nullen.
Bilde die Spaltenminima (s. Beispiel 1 Matrix 1).
Subtrahiere von jedem Element einer Spalte das jeweilige Spaltenminimum (s. Beispiel 1 Matrix 2).
Bilde die neuen Zeilenminima.
Subtrahiere von jedem Element einer Zeile das jeweilige Zeilenminimum (s. Beispiel 1 Matrix 3).
Suche eine Kombination von Nullen derart, dass in jeder Zeile und in jeder Spalte genau eine Null ausgewählt ist. Dazu ein Tipp: Steht in einer Zeile oder Spalte nur eine einzige Null, so muss sie natürlich in die Lösung. Markiere zuerst diese Nullen, dann findet man den Rest der zulässigen Zuordnungen etwas leichter.
Gibt es eine solche Kombination von Nullen, repräsentieren die Plätze der Nullen dieser Kombination die optimalen Zuordnungen, und das Verfahren ist beendet. (Das ist in Beispiel 1 der Fall, weshalb sich in Beispiel 1 die nun folgenden Rechenschritte erübrigen).
Gibt es keine solche Kombination von Nullen, weil in bestimmten Zeilen oder Spalten keine Nullen gefunden werden können, die die Bedingung des Punktes 6 nicht verletzen, dann finde die minimale Zahl an (horizontalen und vertikalen) Linien, mit welchen sämtliche Nullen der Matrix gestrichen werden können. Wenn dabei in einer $n\times n$ -Matrix wenigstens $n$ Striche erforderlich sind, um alle Nullen zu streichen, dann steht in dieser Matrix bereits die optimale Lösung.
Finde das Minimum der Koeffizienten, die nicht gestrichen sind.
Nun wird eine neue $n\times n$ -Matrix angefertigt und die Koeffizienten aus der Ursprungsmatrix übertragen. Koeffizienten, die durch genau eine Linie gestrichen worden waren, sind dabei unverändert in die neue Matrix zu übernehmen. Bei zuvor nicht gestrichenen Koeffizienten ist dabei das im vorherigen Punkt ermittelte Minimum zu subtrahieren. Ist ein Koeffizient dagegen durch zwei Linien gestrichen, so ist das zuvor ermittelte Minimum zu addieren.
Gehe zu Punkt 6, transformiere die Matrix und versuche erneut, eine zulässige Kombination von Nullen in der neuen Matrix zu finden.

Bemerkung: Aus Symmetriegründen sind in den Punkten 2 bis 5 die Begriffe „Zeilen“ und „Spalten“ gegeneinander austauschbar.

Beispiel 1

Vater vernimmt Streit aus dem Kinderzimmer. Seine vier Kinder Anna, Berta, Chiara und David zanken sich wieder einmal um die Spielsachen: Eisenbahn, Kaufmannsladen, Puppe und den Zoo. Da es zu keiner friedlichen Einigung kommt, schreitet Vater ein und befragt die Kinder nach der Rangordnung ihrer Vorlieben bezüglich der vier Spielzeuge. Aus diesen Rangordnungen bildet Vater eine 4×4-Matrix und versucht, durch geschickte Zuordnung der Spielzeuge zu den Kindern die „Summe der Tränen“ zu minimieren. Er kann sich bei diesem Vorhaben der Ungarischen Methode bedienen, wie folgende Abbildung zeigt.

Zeilen: Spielzeuge E, K, P und Z

Spalten: Kinder A, B, C und D

Spaltenelemente: Rangordnung der Vorlieben der Kinder A, B, C, D für Spielzeuge E, K, P, Z: 1 bedeutet höchste, 4 bedeutet geringste Vorliebe.

Rangordnung der Präferenzen
	A	B	C	D	min
E	1	1	1	2	1
K	3	2	4	1	1
P	4	4	2	4	2
Z	2	3	3	3	2
min	1	1	1	1

Reduktion der Spaltenelemente um das Spaltenminimum
	A	B	C	D	min
E	0	0	0	1	0
K	2	1	3	0	0
P	3	3	1	3	1
Z	1	2	2	2	1
min	0	0	0	0

Reduktion der Zeilenelemente um das Zeilenminimum
	A	B	C	D	min
E	0	0	0	1	0
K	2	1	3	0	0
P	2	2	0	2	0
Z	0	1	1	1	0
min	0	0	0	0

optimale Zuordnung
Kind	Spielzeug	Präferenz
A	Z	2
B	E	1
C	P	2
D	K	1

Die optimale Zuordnung der Spielzeuge zu den Kindern, die die „Gesamtfrustration“ im Kinderzimmer minimiert, lautet:

Anna bekommt den Zoo, Berta die Eisenbahn, Chiara die Puppe, David spielt mit dem Kaufmannsladen.

In diesem Fall wäre jede alternative Zuordnung schlechter.

Die ideale Rangsumme wäre 4, wenn jedes Kind sein Lieblingsspielzeug bekäme. Diese Zuordnung ist aber nicht möglich, sonst hätte es keinen Streit gegeben. Das ginge nur, wenn in jeder Zeile und Spalte der Ausgangsmatrix nur je eine 1 stünde. Die minimale Rangsumme beträgt daher 6.

Beispiel 2

Es sollen drei Werkstücke auf jeweils einer von drei zur Verfügung stehenden Maschinen bearbeitet werden. Gesucht ist die optimale (gesamtkostenminimale) Zuordnung der Werkstücke zu den Maschinen. Gegeben ist dann eine Matrix $A$ für die Bearbeitungskosten von Werkstück $i$ auf Maschine $j$ .

Auch zur Lösung einiger Fälle des Briefträgerproblems (chinese postman problem) kann die Ungarische Methode eingesetzt werden.

Methode mit Formeln

Gegeben ist die quadratische Matrix $C=(c_{ij})$ der Größe $n\times n$ . Ohne Beschränkung der Allgemeinheit werde eine Zuordnung $j\to s_{j},\ j=1,\ldots ,n$ mit minimaler Gesamtsumme $\textstyle \sum _{j=1}^{n}c_{s_{j},j}$ gesucht, wobei die $s_{j}$ eine Permutation von $\{1,\ldots ,n\}$ sind.

Soll die Summe maximiert werden, dann kann $C$ durch $-C$ ersetzt werden.

Die Grundlage dieses Verfahrens ist, dass sich die optimale Zuordnung unter bestimmten Änderungen der Matrix nicht ändert, sondern nur der Optimalwert. Diese Änderungen sind durch Knotenpotentiale bzw. duale Variablen $u_{1},u_{2},\dots ,u_{n}$ für die Zeilen und $v_{1},v_{2},\dots ,v_{n}$ für die Spalten angegeben. Die modifizierte Matrix hat dann die Komponenten ${\tilde {c}}_{i,j}=c_{ij}-u_{i}-v_{j}$ . In der Summe über jede kantenmaximale Zuordnung kommt jedes Knotenpotential genau einmal vor, so dass die Änderung der Zielfunktion eine Konstante ist.

Sind die Einträge von $C$ nichtnegativ, und sind alle Knotenpotentiale ebenfalls nichtnegativ, so nennt man die modifizierte Matrix ${\tilde {C}}$ auch eine Reduktion. Ziel ist, in der reduzierten Matrix möglichst viele Komponenten auf den Wert Null zu bringen und unter diesen die Zuordnung zu konstruieren.

Handrechnung

Subtrahiere von $C$ in jeder Zeile und Spalte das Minimum.
Kennzeichne möglichst viele Nullen in der reduzierten Matrix mit einem Stern ( $\star$ ), sofern weder in der Zeile noch in der Spalte bereits ein Stern steht.
Konnten $n$ Sterne gesetzt werden, dann kennzeichnen diese eine optimale Zuordnung. Die Berechnung ist damit abgeschlossen.
Setze für jede Spalte, die einen Stern enthält, eine Randmarkierung (Pluszeichen).
Ermittle das Minimum $h$ der nicht randmarkierten Elemente.
Bei $h>0$ addiere $h$ zu allen doppelt randmarkierten Elementen und subtrahiere $h$ von allen nicht randmarkierten Elementen.
Kennzeichne eine nicht randmarkierte Null mit einem Strich.
Steht in der Zeile dieser Null bereits ein Stern, so lösche die Randmarkierung des Sterns, setze für diese Zeile eine Randmarkierung und gehe zum Schritt 5.
Kennzeichne die Null mit einem Stern.
Steht innerhalb dieser Spalte ein anderer Stern, etwa in einer Zeile $i$ , so lösche diesen Stern, wähle in Zeile $i$ die mit Strich versehene Null und gehe zu Schritt 9.
Lösche sämtliche Striche und Zeilenmarkierungen und gehe zu Schritt 3.

Bei jedem Sprung von Schritt 11 zu Schritt 3 ist ein Gegenstand mehr zugeordnet. Wegen der aufwendigen Minimumsuche in Schritt 5 und der Matrixänderungen in Schritt 6 ist die Komplexität dieses Verfahrens ${\mathcal {O}}(n^{4})$ .

Beispiel

Gelöschte Spaltenmarkierungen werden mit $\oplus$ dargestellt. Die bereits gemäß Schritt 1 reduzierte Matrix sei

$\left[{\begin{array}{*{4}c}0&0&0&0\\0&1&3&3\\0&5&5&9\\0&1&3&7\end{array}}\right]$ . Schritte 2 und 4 ergeben $\left[{\begin{array}{*{4}c}0&\star &0&0\\\star &1&3&3\\0&5&5&9\\0&1&3&7\\+&+\end{array}}\right]$ . Schritte 5–8 liefern $\left[{\begin{array}{*{5}c}0&\star &0'&0&+\\\star &1&3&3\\0&5&5&9\\0&1&3&7\\+&\oplus \end{array}}\right]$ . Nun wird $h=1$ . Schritt 6 bringt $\left[{\begin{array}{*{5}c}1&\star &0'&0&+\\\star &0&2&2\\0&4&4&8\\0&0&2&6\\+&\oplus \end{array}}\right]$ . Schritte 7–11 liefern $\left[{\begin{array}{*{4}c}1&0&\star &0\\\star &0&2&2\\0&4&4&8\\0&\star &2&6\\+\end{array}}\right]$ . Schritte 3–8 ergeben $\left[{\begin{array}{*{5}c}1&0&\star &0'&+\\\star &0&2&2\\0&4&4&8\\0&\star &2&6\\+&+&\oplus \end{array}}\right]$ . Jetzt wird $h=2$ . Schritt 6 liefert $\left[{\begin{array}{*{5}c}3&2&\star &0'&+\\\star &0&0&0\\0&4&2&6\\0&\star &0&4\\+&+&\oplus \end{array}}\right]$ . Mit Schritten 7 und 8 kann man $\left[{\begin{array}{*{5}c}3&2&\star &0'&+\\\star &0&0'&0&+\\0&4&2&6\\0&\star &0&4\\\oplus &+&\oplus \end{array}}\right]$ erhalten. Schritte 5–10 bringen $\left[{\begin{array}{*{5}c}3&2&\star &0'&+\\0&0&0'&0&+\\\star &4&2&6\\0&\star &0&4\\\oplus &+&\oplus \end{array}}\right]$ . In $\left[{\begin{array}{*{5}c}3&2&0&\star &+\\0&0&\star &0&+\\\star &4&2&6\\0&\star &0&4\\\oplus &+&\oplus \end{array}}\right]$ sieht man das Ergebnis der weiteren Neu-Zuordnung laut Schritten 9 und 10, und dieses ist optimal.

Maschinelle Lösung

Für die Zuordnung der Sterne und das Speichern der Strich-Markierungen werden zwei Vektoren $s,z\in \mathbb {N} ^{n}$ benötigt. Dabei bedeutet $s_{j}=0$ , dass in Spalte $j$ noch kein Stern steht, während $z_{i}=0$ heißt, dass in der $i$ -ten Zeile keine Null mit Strich steht. Andernfalls geben $s_{j}$ und $z_{i}$ die Position des Sterns oder Strichs in Spalte $j$ bzw. Zeile $i$ an. Zeile $i$ ist genau dann randmarkiert, wenn $z_{i}>0$ ist. Spalte $j$ ist genau dann randmarkiert, wenn $s_{j}>0\land z_{s_{j}}=0$ gilt.

Um die Komplexität gering zu halten und auf ${\mathcal {O}}(n^{3})$ zu senken, werden für die maschinelle Rechnung zusätzliche Vektoren $u,v\in \mathbb {R} ^{n}$ für die Knotenpotentiale sowie ein Vektor $m\in \mathbb {R} ^{n}$ zur schnelleren Minimumsuche in Schritt 5 benutzt. $m$ enthalte für jede Zeile das Minimum der nicht randmarkierten Elemente. Somit wird $h=\min \limits _{i}m_{i}$ , wobei randmarkierte Zeilen auszuschließen sind. Die Initialisierung dieses Vektors $m$ kann in Schritt 3 oder 4 erfolgen. Schritt 1 wird wie folgt ersetzt:

Für

j=1,\ldots ,n

setze

v_{j}:=\min \limits _{i}c_{ij}

.

Für

i=1,\ldots ,n

setze

u_{i}:=\min \limits _{j}(c_{ij}-v_{j})

.

In den Schritten 2–10 wird jeweils mit den reduzierten Gewichten ${\tilde {c}}_{ij}=c_{ij}-u_{i}-v_{j}$ gerechnet. Insbesondere reduziert sich Schritt 6 bei $h>0$ zu

Für

j=1,\ldots ,n

:

a) Falls Spalte

j

nicht randmarkiert ist, addiere

h

zu

v_{j}

.

b) Falls Zeile

j

randmarkiert ist, subtrahiere

h

von

u_{j}

.

c) Subtrahiere

h

von

m_{j}

(zumindest in unmarkierten Zeilen).

Falls in Schritt 8 eine Spaltenmarkierung aufzuheben ist, so erfordert die Anpassung von $m$ nur linearen Aufwand, nämlich Vergleich mit den Einträgen der betreffenden Spalte und ggf. deren Übernahme nach $m$ .

Hilfsverfahren für komplexe Aufgabenstellungen

Beispiel 2 ist bequem in wenigen Sekunden zu lösen. Der Komplexitätsgrad des Auffindens der $n$ unabhängigen Nullen (Rechenschritte Punkt 6) wächst mit der Dimension der $n$ × $n$ -Matrix allerdings rasch an. Ohne die entsprechende Software findet man mit einem händischen Verfahren bisweilen relativ lange keine Lösung. Zu einer Lösung, die in vielen Fällen bereits die Optimallösung darstellt, kommt man mit der Methode von Habr, die sich in einer Tabellenkalkulation einfacher programmieren lässt als die Ungarische Methode ab Rechenschritt 8. Die optimale Lösung andererseits durch zufällige Suche von Sets zulässiger Kombinationen zu finden, ist bei größeren Matrizen höchst unwahrscheinlich; für eine $n$ × $n$ -Matrix gibt es genau $n!$ zulässiger Sets. Bereits bei einer 15×15-Matrix beträgt die Anzahl zulässiger Sets 1,3 Billionen. In der Regel sind höchstens einige, mindestens aber eine davon optimal. Je komplexer die Aufgabenstellungen sind, umso mehr muss auch der Aufwand zur Auffindung der optimalen Lösung in das Kalkül einbezogen werden. In der Praxis gibt man sich daher häufig mit suboptimalen Lösungen nahe dem vermuteten Optimum zufrieden, weil man die Gewähr hat, dass man diese viel rascher findet, was die Einbußen, die durch die Auswahl einer nicht ganz optimalen Lösung entstehen, oft mehr als wettmacht.

Die Frequenzmethode nach Habr et al.

Der Grundgedanke dieser Methode ist mit jenem der Varianzanalyse verwandt, indem jeder Wert einer Matrix nach seinen Abweichungen von den Mittelwerten beurteilt wird. Da es hier aber wichtig ist, zu wissen, ob der Wert über oder unter einem Mittelwert liegt, wird hier nicht mit Quadraten von Differenzen, sondern mit den Differenzen selbst gearbeitet. Von jedem Wert der Ausgangsmatrix $X$ wird der Mittelwert der betreffenden Zeile und der Mittelwert der betreffenden Spalte subtrahiert und der Mittelwert der gesamten Matrix addiert, so dass man zu einer neuen Matrix $Y$ gelangt, deren Mittelwerte über die Zeilen, die Spalten sowie über die Matrix allesamt den Wert Null haben:

$y(ij)=x(ij)-\mu (x(i.))-\mu (x(.j))+\mu (x(ij))$

Diese Umformung relativiert den Wert einer Zelle der Matrix über seinen Rang in Zeile, Spalte und Gesamtmatrix; in der Optimierungsrechnung sind Differenzen bedeutungsvoller als absolute Werte.

Je negativer ein Wert $y(ij)$ ist, umso mehr wird er in der Einzelbetrachtung zum Optimum gehören. Nun werden jene möglichst negativen Werte gesucht, deren Summe minimal ist oder zumindest möglichst niedrig liegt. Auch hier ist zu beachten, dass je Zeile und Spalte nur je ein Wert erlaubt ist. Es kann vorkommen, dass auch positive Werte in die Zuordnung einbezogen werden müssen.

Die Methode von Habr ist nicht wie die ungarische Methode an quadratische Matrizen gebunden. Sie löst Beispiel 1 mit nur 1 Matrixumformung:

Methode von Habr

Rangordnung der Präferenzen
Matrix x
	A	B	C	D	$\mu$
E	1	1	1	2	1,25
K	3	2	4	1	2,50
P	4	4	2	4	3,50
Z	2	3	3	3	2,75
$\mu$	2,5	2,5	2,5	2,5	2,5

Matrix y
	A	B	C	D	$\mu$
E	−0,25	−0,25	−0,25	0,75	0,00
K	0,5	−0,5	1,5	−1,5	0,00
P	0,5	0,5	−1,5	0,5	0,00
Z	−0,75	0,25	0,25	0,25	0,00
$\mu$	0	0	0	0	0,00

Die minimale Summe beträgt −4.

Einzelnachweise

↑ H. W. Kuhn (1955): The Hungarian method for the assignment problem. Naval Research Logistics Quarterly 2, S. 83–97.
↑ J. Munkres (1957): Algorithms for the Assignment and Transportation Problems, Journal of the Society of Industrial and Applied Mathematics, Vol. 5 Nr. 1, S. 32–38.
↑ WikiHow.com: https://www.wikihow.com/Use-the-Hungarian-Algorithm

Literatur

R.E. Burkard, M. Dell'Amico, S. Martello: Assignment Problems (Revised reprint). SIAM, Philadelphia PA. 2012. ISBN 978-1-611972-22-1
G. Grosche, V. Ziegler, D. Ziegler (Herausgeber): Ergänzende Kapitel zu I. N. Bronstein, K. A. Semendjajew: Taschenbuch der Mathematik. 6. Aufl., BSB B. G. Teubner Verlagsgesellschaft, Leipzig 1990, Abschn. 9.1.
Habr, Jaroslav: Die Frequenzmethode zur Lösung der Transportprobleme und verwandter linearer Programmierungsprobleme, in: Wissenschaftliche Zeitung der Universität Dresden 10 (1961), H. 5, S. 1069–1071.
Habr, Jaroslav: The Use of Approximation Methods in Linear Programming, in: Proceedings of the IFIP-Congress 62. Amsterdam 1962, S. 80–82.
E. Seiffart, K. Manteuffel: Lineare Optimierung. 4. Aufl., BSB B. G. Teubner Verlagsgesellschaft, Leipzig 1988, Abschn. 4.2.

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[1] H. W. Kuhn (1955): The Hungarian method for the assignment problem. Naval Research Logistics Quarterly 2, S. 83–97.

[2] J. Munkres (1957): Algorithms for the Assignment and Transportation Problems, Journal of the Society of Industrial and Applied Mathematics, Vol. 5 Nr. 1, S. 32–38.

[3] WikiHow.com: https://www.wikihow.com/Use-the-Hungarian-Algorithm