指派问题也是0-1规划，线性规划用的也是scipy.optimize的库函数，查看scipy.optimize官网linear_sum_assignment。

示例：

开销矩阵
$$\left[\begin{array}{ccc}4& 1& 3\\ 2& 0& 5\\ 3& 2& 2\end{array}\right]$$
选每行最小开销并求和，第一行[4 1 3]就选第二列的1，第二行[2 0 5]就选第一列的2，第三行[3 2 2]就选第三列的2，那么开销的和就是5。

上代码：

from scipy.optimize import linear_sum_assignment
 
cost =np.array([[4,1,3],[2,0,5],[3,2,2]])
row_ind,col_ind=linear_sum_assignment(cost)
print(row_ind)#开销矩阵对应的行索引
print(col_ind)#对应行索引的最优指派的列索引
print(cost[row_ind,col_ind])#提取每个行索引的最优指派列索引所在的元素，形成数组
print(cost[row_ind,col_ind].sum())#数组求和

输出：

[0 1 2]
[1 0 2]
[1 2 2]
5