QpmtnCmax — различия между версиями
|  (→Доказательство корректности алгоритма) | м (rollbackEdits.php mass rollback) | ||
| (не показаны 24 промежуточные версии 8 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | < | + | <tex dpi = "200">Q \mid pmtn \mid C_{max}</tex> | 
| − | < | + | {{Задача | 
| − | + | |definition= | |
| − | + | Дано <tex>m</tex> станков с разной скоростью выполнения работ, работающих параллельно, и <tex>n</tex> работ. Работа может быть прервана в любой момент и продолжена позже на любой машине. Необходимо минимизировать время выполнения всех работ. | |
| − | + | }} | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| ==Алгоритм построения расписания== | ==Алгоритм построения расписания== | ||
| − | Перед выполнением алгоритма, упорядочим все работы по убыванию их времени  | + | ===Описание алгоритма=== | 
| + | Перед выполнением алгоритма, упорядочим все работы по убыванию их времени выполнения:<tex> p_1 \geqslant p_2 \geqslant p_3 \ldots \geqslant p_n</tex>, а все машины в порядке убывания скоростей: <tex> s_1 \geqslant s_2 \geqslant s_3 \ldots \geqslant s_m</tex>. Введем следующие обозначения: | ||
| − | <tex> P_i = p_1 +  | + | *<tex>P_i = p_1 + \ldots + p_i</tex>, <tex>i = 1 \ldots n</tex> {{---}} сумма первых <tex>i</tex> работ | 
| + | *<tex>S_j = s_1 + \ldots + s_j</tex>, <tex>j = 1 \ldots m</tex> {{---}} сумма скоростей первых <tex>j</tex> станков | ||
| − | <tex>  | + | Необходимое условие для выполнения всех работ в интервале <tex>[0 \ldots T]</tex>: | 
| − | + | <tex> P_n = p_1 + \ldots + p_n \leqslant s_1T + \ldots + s_mT = S_mT</tex> или <tex>\dfrac{P_n}{S_m} \leqslant T</tex> | |
| − | + | Кроме того, должно выполняться условие <tex>\dfrac{P_j}{S_j} \leqslant T</tex> для всех <tex> j = 1 \ldots m - 1 </tex>, так как это нижняя оценка времени выполнения работ <tex> J_1 \ldots J_j</tex>. Исходя из этого получаем нижнюю границу <tex>C_{max}</tex> : | |
| − | <tex>  | + | <tex>C_{max} = \max | 
| + | \left \{\begin{array}{ll} \dfrac{P_n}{S_m}  \\ | ||
| + | \max\limits_{j=1 \ldots m-1} \dfrac{P_j}{S_j} \end{array} \right.  | ||
| + | </tex> | ||
| − | + | Перейдем к описанию алгоритма. Будем назвать <tex>\mathrm{level}</tex>-ом работы <tex> p_i(t) </tex> невыполненную часть работы <tex> p_i </tex> в момент времени <tex> t </tex>. | |
| − | <tex>C_{max}</tex>  | + | Далее построим расписание, которое достигает нашей оценки <tex>C_{max}</tex>, с помощью <tex>\mathrm{level}</tex>-алгоритма. | 
| − | + | ===Псевдокод=== | |
| + | Функция <tex>\mathrm{level}</tex> принимает на вход два массива — массив с объемами работ и массив скоростей обработки станков, и возвращает вектор четвёрок, где первый элемент является номером станка, второй — номером работы, а два оставшихся время начала и окончания обработки этой работы на этом станке. | ||
| + |    '''function''' level(p : '''int[n]''', s : '''int[m]''') : '''vector<int, int, int, int>''' | ||
| + |       '''vector<int, int, int, int>''' ans | ||
| + |       '''int''' t = 0 | ||
| + |       '''int''' k = n  <font color=green> // количество еще не выполненных работ </font> | ||
| + |       sort(p)  <font color=green> // сортируем время обработки работ по убыванию </font> | ||
| + |       sort(s)  <font color=green> // сортируем станки по убыванию скоростей </font> | ||
| + |       '''while''' k > 0 | ||
| + |          '''int[]''' to = assign(p, k, m)  <font color=green> // получаем распределение работ по станкам </font> | ||
| + |          Найдем минимальное dt1 отличное от нуля такое, что (p[i] - s[to[i]] * dt1) = 0 | ||
| + |          Найдем минимальное dt2 такое, что p[i] > p[j] и (p[i] - s[to[i]] * dt2 = p[j] - s[to[j]] * dt2)  <font color=green> // то есть такое минимальное время, через которое, </font> | ||
| + |                                                                                                          <font color=green> // оставшийся объем каких-нибудь двух работ сравняется </font> | ||
| + |          '''int''' dt = min(dt1, dt2) | ||
| + |          '''for''' j = 0 '''to''' n - 1 | ||
| + |             '''if''' p[j] > 0 | ||
| + |                '''if''' to[j] <tex> \neq </tex> -1  <font color=green> // рассматриваем работы которые обрабатываются в данном распределении</font> | ||
| + |                   ans.push(to[j], j, t, t + dt) | ||
| + |                   p[j] -= s[to[i]] * dt | ||
| + |                   '''if''' p[j] == 0 | ||
| + |                      k-- | ||
| + |          t += dt  <font color=green> // поиск следующего момента времени, в который нужно будет перераспределить машины/работы </font> | ||
| + |       '''return''' ans | ||
| − | + | Функция <tex>\mathrm{assign}</tex> принимает на вход массив с объемами работ и возвращает массив с распределением работ. | |
| + |    '''function''' assign(p : '''int[n]''', k : '''int''', m : '''int''') : '''int[]''' | ||
| + |       '''int[n]''' to  <font color=green> // j работа обрабатывается на to[j] станке </font> | ||
| + |       fill(to, -1) | ||
| + |       '''set<int>''' s  <font color=green> // множество уже распределенных работ </font> | ||
| + |       '''int''' i = 0 | ||
| + |       '''while''' i < m '''and''' i < k | ||
| + |          Находим первый j такой что p[j] максимальный и s не содержит j | ||
| + |          s.add(j) | ||
| + |          m[j] = i++ | ||
| + |       '''return''' to | ||
| − | <tex> | + | ===Асимптотика=== | 
| + | <tex>\mathrm{level}</tex>-алгоритм вызывает функцию <tex>\mathrm{assign}(t) </tex> в самом худшем случае <tex>O(n)</tex> раз. Функция <tex>\mathrm{assign}(t) </tex> выполняется за <tex>O(nm)</tex>. Итоговое время работы <tex>O(n^2m)</tex>. | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | + | ===Доказательство корректности алгоритма=== | |
| + | {{Теорема | ||
| + | |statement=Расписание, построенное данным алгоритмом, является корректным и оптимальным. | ||
| + | |proof=Так как нижняя граница <tex>C_{max}</tex>: | ||
| − | + | <tex>C_{max} = \max | |
| − | + | \left \{\begin{array}{ll} \dfrac{P_n}{S_m}  \\ | |
| − | + | \max\limits_{j=1 \ldots m-1} \dfrac{P_j}{S_j} \end{array} \right.  | |
| − | + | </tex> | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | + | то достаточно показать, что составленное расписание достигает этой оценки. | |
| − | |||
| − | <tex> | + | Будем считать, что в начале алгоритма все работы упорядочены, как было сказано ранее: <tex> p_1(0) \geqslant p_2(0) \geqslant \ldots \geqslant p_n(0) </tex>. Это утверждение не меняется на протяжении всего выполнения алгоритма, для любого момента времени. Получаем: <tex> p_1(t) \geqslant p_2(t) \geqslant \ldots \geqslant p_n(t) </tex>. Докажем что алгоритм составляет расписание в соответствии с этим свойством. Чтобы доказать этот факт, будем считать что в любой момент времени <tex>T</tex> нет простоев машин, когда есть хотя бы одна невыполненная работа. Получаем: | 
| − | + | <tex>  T(s_1 + \ldots + s_m) = p_1 + p_2 + \ldots + p_n </tex> или <tex> T = \dfrac{P_n}{S_m} </tex> | |
| − | + | Таким образом необходимая оценка достигается нашим алгоритмом. | |
| − | <tex>  | + | Допустим хотя бы одна машина простаивает, в момент когда есть невыполненные работы, получим следующее неравенство для времен окончания работ (обозначим далее как <tex> f_i </tex>) на станках <tex>M_1 \ldots M_m</tex>, пронумерованных по убыванию скоростей: | 
| − | + | <tex> f_1 \geqslant f_2 \geqslant \ldots \geqslant f_m </tex> | |
| − | + | Докажем написанное выше неравенство: | |
| − | <tex>  | + | Предположим, что <tex> f_i < f_{i+1} </tex> для некоторого <tex> 1 \leqslant i \leqslant m-1 </tex>. Тогда <tex>\mathrm{level}</tex> последней работы, выполнявшейся на станке <tex> M_i </tex> в момент времени <tex> f_i - \varepsilon </tex> (где <tex> \varepsilon > 0</tex> достаточно мал) меньше, чем <tex>\mathrm{level}</tex> последней работы на станке <tex> M_{i+1} </tex>. Пришли к противоречию, так как при распределении, работы с наибольшим <tex>\mathrm{level}</tex> выставлялись на самые быстрые станки. | 
| − | + | Пусть <tex> T </tex> = <tex> f_1 = f_2 = f_3 = \ldots = f_j > f_{j+1}</tex> ,где <tex> j < m </tex>. Чтобы работы завершились в момент времени <tex> T </tex>, необходимо начать их в момент времени 0, поскольку если это не выполняется, то у нас найдется работа <tex> J_i </tex> , которая начинается позже <tex> t = 0 </tex> и заканчивается в <tex> T </tex>. Это означает, что в момент времени <tex> 0 </tex> начинаются как минимум <tex> m </tex> работ. Пусть первые <tex> m </tex> работ стартовали вместе на всех машинах. Мы получаем <tex> p_1(0) \geqslant p_2(0) \geqslant \ldots \geqslant p_m(0) \geqslant p_i(0) </tex>, из чего следует, что <tex> p_1(T - \varepsilon) \geqslant \ldots \geqslant p_m(T - \varepsilon) \geqslant p_i(T - \varepsilon) > 0 </tex> для любого <tex> \varepsilon </tex>, удовлетворяющего условию <tex> 0 \leqslant \varepsilon < T - t </tex>. Таким образом, до момента времени <tex> T </tex> нет простаивающих машин. Пришли к противоречию. Получаем <tex> T = \dfrac{P_j}{S_j} </tex>. | |
| + | }} | ||
| − | ==Пример== | + | ===Пример=== | 
| [[Файл:Qpmtncmax.png|600px|thumb|right|Картинка к примеру]] | [[Файл:Qpmtncmax.png|600px|thumb|right|Картинка к примеру]] | ||
| − | Пусть у нас есть 6 работ и 3 станка. Покажем работу алгоритма для данного случая. | + | Пусть у нас есть <tex>6</tex> работ и <tex>3</tex> станка. Покажем работу алгоритма для данного случая. | 
| + | |||
| + | В начальный момент времени начинаем обрабатывать работы с наибольшим временем выполнения <tex>J_1</tex>, <tex>J_2</tex> и <tex>J_3</tex> на станках <tex>M_1</tex>, <tex>M_2</tex> и <tex>M_3</tex> соответственно. В момент времени <tex>T_1</tex> <tex>\mathrm{level}</tex> <tex>1</tex>-ой работы и <tex>2</tex>-ой работы совпадает. С этого момента начинаем обрабатывать работы <tex>J_1</tex> и <tex>J_2</tex> синхронно на станках: <tex>M_1</tex> и <tex>M_2</tex>. В момент времени <tex>T_2</tex> работа <tex>J_3</tex> опускается до уровня работы <tex>J_4</tex>.Работы <tex>J_3</tex> и <tex>J_4</tex> выполняем одновременно на одном станке <tex>M_3</tex>. В момент времени <tex>T_3</tex> начинаем выполнять первые четыре работы на всех станках одновременно, далее просто добавятся работы <tex>J_5</tex> и <tex>J_6</tex>, и все работы закончатся одновременно. | ||
| − | + | ==См. также== | |
| + | * [[QpmtnSumCi|<tex>Q \mid pmtn \mid \sum C_i</tex>]] | ||
| − | == | + | ==Источники информации== | 
| − | + | * Peter Brucker. «Scheduling Algorithms» {{---}} «Springer», 2006 г. {{---}} 124 {{---}} 129 стр. {{---}} ISBN 978-3-540-69515-8 | |
| − | + | [[Категория: Алгоритмы и структуры данных]] | |
| − | + | [[Категория: Теория расписаний]] | |
Текущая версия на 19:31, 4 сентября 2022
| Задача: | 
| Дано станков с разной скоростью выполнения работ, работающих параллельно, и работ. Работа может быть прервана в любой момент и продолжена позже на любой машине. Необходимо минимизировать время выполнения всех работ. | 
Содержание
Алгоритм построения расписания
Описание алгоритма
Перед выполнением алгоритма, упорядочим все работы по убыванию их времени выполнения:, а все машины в порядке убывания скоростей: . Введем следующие обозначения:
- , — сумма первых работ
- , — сумма скоростей первых станков
Необходимое условие для выполнения всех работ в интервале :
или
Кроме того, должно выполняться условие для всех , так как это нижняя оценка времени выполнения работ . Исходя из этого получаем нижнюю границу :
Перейдем к описанию алгоритма. Будем назвать -ом работы невыполненную часть работы в момент времени .
Далее построим расписание, которое достигает нашей оценки , с помощью -алгоритма.
Псевдокод
Функция принимает на вход два массива — массив с объемами работ и массив скоростей обработки станков, и возвращает вектор четвёрок, где первый элемент является номером станка, второй — номером работы, а два оставшихся время начала и окончания обработки этой работы на этом станке.
  function level(p : int[n], s : int[m]) : vector<int, int, int, int>
     vector<int, int, int, int> ans
     int t = 0
     int k = n   // количество еще не выполненных работ 
     sort(p)   // сортируем время обработки работ по убыванию 
     sort(s)   // сортируем станки по убыванию скоростей 
     while k > 0
        int[] to = assign(p, k, m)   // получаем распределение работ по станкам 
        Найдем минимальное dt1 отличное от нуля такое, что (p[i] - s[to[i]] * dt1) = 0
        Найдем минимальное dt2 такое, что p[i] > p[j] и (p[i] - s[to[i]] * dt2 = p[j] - s[to[j]] * dt2)   // то есть такое минимальное время, через которое, 
                                                                                                         // оставшийся объем каких-нибудь двух работ сравняется 
        int dt = min(dt1, dt2)
        for j = 0 to n - 1
           if p[j] > 0
              if to[j]  -1   // рассматриваем работы которые обрабатываются в данном распределении
                 ans.push(to[j], j, t, t + dt)
                 p[j] -= s[to[i]] * dt
                 if p[j] == 0
                    k--
        t += dt   // поиск следующего момента времени, в который нужно будет перераспределить машины/работы 
     return ans
Функция принимает на вход массив с объемами работ и возвращает массив с распределением работ.
  function assign(p : int[n], k : int, m : int) : int[]
     int[n] to   // j работа обрабатывается на to[j] станке 
     fill(to, -1)
     set<int> s   // множество уже распределенных работ 
     int i = 0
     while i < m and i < k
        Находим первый j такой что p[j] максимальный и s не содержит j
        s.add(j)
        m[j] = i++
     return to
Асимптотика
-алгоритм вызывает функцию в самом худшем случае раз. Функция выполняется за . Итоговое время работы .
Доказательство корректности алгоритма
| Теорема: | 
| Расписание, построенное данным алгоритмом, является корректным и оптимальным. | 
| Доказательство: | 
| Так как нижняя граница : 
 то достаточно показать, что составленное расписание достигает этой оценки. Будем считать, что в начале алгоритма все работы упорядочены, как было сказано ранее: . Это утверждение не меняется на протяжении всего выполнения алгоритма, для любого момента времени. Получаем: . Докажем что алгоритм составляет расписание в соответствии с этим свойством. Чтобы доказать этот факт, будем считать что в любой момент времени нет простоев машин, когда есть хотя бы одна невыполненная работа. Получаем: или Таким образом необходимая оценка достигается нашим алгоритмом. Допустим хотя бы одна машина простаивает, в момент когда есть невыполненные работы, получим следующее неравенство для времен окончания работ (обозначим далее как ) на станках , пронумерованных по убыванию скоростей: 
 Докажем написанное выше неравенство: Предположим, что для некоторого . Тогда последней работы, выполнявшейся на станке в момент времени (где достаточно мал) меньше, чем последней работы на станке . Пришли к противоречию, так как при распределении, работы с наибольшим выставлялись на самые быстрые станки.Пусть = ,где . Чтобы работы завершились в момент времени , необходимо начать их в момент времени 0, поскольку если это не выполняется, то у нас найдется работа , которая начинается позже и заканчивается в . Это означает, что в момент времени начинаются как минимум работ. Пусть первые работ стартовали вместе на всех машинах. Мы получаем , из чего следует, что для любого , удовлетворяющего условию . Таким образом, до момента времени нет простаивающих машин. Пришли к противоречию. Получаем . | 
Пример
Пусть у нас есть работ и станка. Покажем работу алгоритма для данного случая.
В начальный момент времени начинаем обрабатывать работы с наибольшим временем выполнения , и на станках , и соответственно. В момент времени -ой работы и -ой работы совпадает. С этого момента начинаем обрабатывать работы и синхронно на станках: и . В момент времени работа опускается до уровня работы .Работы и выполняем одновременно на одном станке . В момент времени начинаем выполнять первые четыре работы на всех станках одновременно, далее просто добавятся работы и , и все работы закончатся одновременно.
См. также
Источники информации
- Peter Brucker. «Scheduling Algorithms» — «Springer», 2006 г. — 124 — 129 стр. — ISBN 978-3-540-69515-8

