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1.2 国内外研究现状与发展趋势[15]
1.3 基本概念及符号说明
1.3.1 基本概念
匹配(Match)[1]：图 中的一个子集 ，若它的元素均为边，且 中的元素互不相邻，则称 是 的一个匹配。
被匹配(Be Matched)[1]： 中的边的两个顶点称为在 下被匹配。
饱和的( Saturated)[1]：若 被 匹配，则称 是 饱和的。
完美匹配(Perfect Match)[1]：若 中的每一个顶点均 饱和，则称 是 的完美匹配。
子图(Sub-graph)[1]：若 ， ，且 为 在 上的限制。则称 为 的子图。
完全图(Complete Graph)[1]：如果简单图 中每一对不同顶点恰有一条边连接，那么称 为完全图。
二部图(Bipartite Graph)[1]：设 和 是 的顶点子集，使 ， 且 的每一条边的一个端点在 中，另一个端点在 中，则称 为二部图，记作 。
完全二部图(Complete Bipartite Graph)[1]：如果 中的顶点与 中的每一个顶点都邻接，那么该图称为完全二部图。
增广路（ Augmenting）[1]：若 是图 中一条连通两个未匹配顶点的路径，并且属于 的边和不属于 的边(即已匹配和待匹配的边)在 上交替出现，那么称 为相对于 的一条增广路径。
度数（Degree）[2]：已知图 ，称与 关联的边的数目（一条环要计算两次）为 的度数（degree），记为 。
正则图( Regular Simple Graph)[2]：若对 均有 ，则称 为 正则图。
覆盖（Cover）[3]：设 是拓扑空间 的子集族，称 是 的一个覆盖，如果对任意 ， 至少包含在 的一个成员之中。
1.3.2 符号说明
：表示指派问题的人数
：表示需要完成的任务数
：表示指派第 人去完成第 项任务所消耗的资源
：表示决策变量
： 元素的数目
：覆盖所有0元素的最少直线数
：是足够大的常数
：隶属矩阵