Обсуждение участницы:Анна — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Описание алгоритма)
 
(не показано 25 промежуточных версий 2 участников)
Строка 1: Строка 1:
<tex dpi = "200"> O \mid p_{i,j} = 1 \mid \sum T_{i} </tex>
 
{{Задача
 
|definition=
 
Дано <tex>m</tex> одинаковых станков, которые работают параллельно, и <tex>n</tex> работ, которые необходимо выполнить в произвольном порядке на всех станках. Любая работа на любом станке выполняется единицу времени. Для каждой работы есть время окончания <tex>d_i</tex> {{---}} время, до которого она должна быть выполнена. Необходимо минимизировать суммарную [[Классификация_задач#Критерий оптимизации|медлительность]].
 
}}
 
== Описание алгоритма ==
 
=== Идея ===
 
Будем полагать, что работы заданы в порядке неубывания их дедлайнов, то есть <tex>d_1 \leqslant d_2 \leqslant \ldots \leqslant d_n</tex>.
 
{{Лемма
 
|statement=
 
Пусть есть работы <tex>1 \ldots n</tex> с дедлайнами <tex>d_1 \leqslant d_2 \leqslant \ldots \leqslant d_n</tex>. Тогда существует оптимальное расписание, в котором времена завершения работ идут в том же порядке, то есть <tex>C_1 \leqslant C_2 \leqslant \ldots \leqslant C_n</tex>.
 
|proof=
 
Рассмотрим две работы <tex>i</tex> и <tex>j</tex> из какого-либо оптимального расписания такие, что <tex>C_i > C_j</tex> и <tex>d_i < d_j</tex>. Поменяем эти работы в расписании местами, то есть <tex>C'_i = C_j</tex> и <tex>C'_j = C_i</tex>. Если они обе успевали выполниться вовремя, то это свойство сохранится, так как <tex>d_i < d_j</tex>, значит по-прежнему <tex>T_i = 0</tex> и <tex>T_j = 0</tex>, то есть значение целевой функции мы не ухудшили и расписание осталось оптимальным. Если обе работы не успевали выполниться вовремя, то когда мы поменяем их местами ничего не изменится, то есть значение целевой функции останется прежним, так как мы не меняли значения времен окончаний, а только поменяли их местами. Если работа <tex>j</tex> успевала выполниться, а  <tex>i</tex> {{---}} нет, то мы снова не ухудшим значение целевой функции. Покажем это. До того, как мы поменяли работы местами, было <tex>T_i + T_j = C_i - d_i</tex>, так как <tex>T_j = 0</tex>. После того, как мы поменяли работы местами, <tex>T_i + T_j = C'_i - d_i + C'_j - d_j =  C_j - d_i + C_i - d_j = C_i - d_i + (C_j - d_j)</tex>. Но так как работа <tex>j</tex> успевает выполниться до дедлайна, то <tex>C_j - d_j \leqslant 0</tex>.
 
}}
 
Далее будем рассматривать только оптимальное расписание со свойством <tex>C_1 \leqslant C_2 \leqslant \ldots \leqslant C_n</tex>.
 
 
{{Теорема
 
{{Теорема
|statement=
+
|statement= Задача о проверке на пустоту пересечения двух КС-грамматик неразрешима.
Всегда существует оптимально расписание такое, что в нем <tex>C_i \leqslant m + i - 1</tex> для любого <tex>i = 1 \ldots n</tex>, где <tex>m</tex> {{---}} количество станков.
+
|proof=  
|proof=
+
Пусть <tex>A = \{ (G_1, G_2) \mid L(G_1) \cap L(G_2) = \varnothing \}</tex>. Сведем [[Примеры неразрешимых задач: проблема соответствий Поста|проблему соответствий Поста]] к <tex>\overline{A}</tex>, таким образом показав, что дополнение проблемы неразрешимо. Так как рекурсивные языки [[Замкнутость разрешимых и перечислимых языков относительно теоретико-множественных и алгебраических операций|замкнуты относительно дополнения]], то из неразрешимости дополнения проблемы будет следовать неразрешимость самой проблемы.
Рассмотрим оптимальное расписание <tex>S^*</tex>, в котором для любого <tex>i = 1 \ldots k - 1</tex> выполняется <tex>C_i \leqslant m + i - 1</tex>, но <tex>C_k > m + k - 1</tex>, где <tex>k</tex> максимально. Для начала покажем, что <tex>k</tex> не меньше <tex>2</tex>. Пусть есть оптимальное расписание, у которого <tex>C_1 > m</tex>. Это значит, что есть период времени <tex>t</tex> такой, что первая работа выполняется в момент <tex>t</tex> и не выполняется в <tex>t - 1</tex>. Поменяем эти периоды времени местами. То есть все работы, которые выполнялись в момент <tex>t - 1</tex>, будут выполняться на тех же станках, но в момент <tex>t</tex>, и наоборот. Значение <tex>C_i</tex> для каждой работы <tex>i</tex> не увеличится, так как <tex>C_1</tex> было минимальным из них, а значит ни одна работа не могла быть закончена раньше периода времени <tex>t</tex>. Будем продолжать этот процесс, пока не будет выполнено равенство <tex>C_1 = m</tex>.<br>
+
 
Теперь пусть <tex>C_k = m + k + t</tex>, где <tex>t \geqslant 0</tex>. Будем называть ''итерацией обработки'' работы обработку на одной машине. Разобьем все работы на три множества:
+
Для любого экземпляра ПСП <tex>(x_1, x_2, ..., x_n)</tex> и <tex>(y_1, y_2, ..., y_n)</tex> над алфавитом <tex>\Sigma</tex> можно подобрать символ <tex>\# \notin \Sigma</tex>. Для каждого экземпляра построим грамматики:
* множество <tex>A</tex> будет содержать все итерации обработки работ <tex>i = 1 \ldots k - 1</tex>
+
* <tex>G_1 : S \rightarrow aSa \mid a\#a</tex> для всех <tex>a \in \Sigma</tex>. Тогда <tex>L(G_1) = \{ w\#w^R \mid w \in \Sigma^* \}</tex>, где обозначение <tex>w^R</tex> {{---}} разворот <tex>w</tex>.
* множество <tex>B</tex> {{---}} все итерации, запланированные в расписании <tex>S^*</tex> строго после момента времени <tex>k + m + t</tex>
+
* <tex>G_2 : S \rightarrow x_iSy^R_i \mid x_i\#y^R_i</tex> для всех <tex>i = 1, 2, \dots n</tex>. Тогда <tex>L(G_2) = \{ x_{i_1} x_{i_2} \dots x_{i_m} \# (y_{i_1} y_{i_2} \dots y_{i_m})^R \mid i_1, i_2, \dots i_m \in \{ 1, 2, \dots n \}, m \geqslant 1 \}</tex>.
* множество <tex>C</tex> {{---}} итерации обработки работ <tex>i = k + 1 \ldots n</tex>, которые в <tex>S^*</tex> запланированы на время <tex>k + m + t</tex>
+
 
Таким образом, мы имеем три непересекающихся множества, которые вместе с работой <tex>k</tex> покрывают все итерации всех работ.
+
Если данный экземпляр ПСП имеет решение, то <tex>L(G_2)</tex> содержит хотя бы одну строку вида <tex>w\#w^R</tex>, поэтому <tex>L(G_1) \cap L(G_2) \ne \varnothing</tex>, и наоборот, если он не имеет решения, то <tex>L(G_2)</tex> не содержит строк такого вида, соответственно <tex>L(G_1) \cap L(G_2) = \varnothing</tex>.
 +
 
 +
Таким образом мы свели проблему соответствий Поста к <tex>\overline{A}</tex>, следовательно, задача о проверке на пустоту пересечения двух КС-грамматик неразрешима.
 
}}
 
}}
=== Псевдокод ===
+
Из неразрешимости вышеприведенной задачи следует неразрешимость ряда других задач. Рассмотрим несколько примеров.
  
=== Асимптотика ===
+
По двум КС-грамматикам <tex>G_1</tex> и <tex>G_2</tex> можно построить КС-грамматику для [[Замкнутость КС-языков относительно различных операций#.D0.9A.D0.BE.D0.BD.D0.BA.D0.B0.D1.82.D0.B5.D0.BD.D0.B0.D1.86.D0.B8.D1.8F|конкатенации]] задаваемых ими языков <tex>L(G_1)L(G_2)</tex>. По аналогии с этим мы можем рассматривать язык <tex>L(G_1)\#L(G_2)\#</tex>, где <tex>\#</tex> {{---}} новый символ, не встречающийся в алфавите. Заметим, что пересечение языков непусто, то есть <tex>L(G_1) \cap L(G_2) \ne \varnothing </tex>, тогда и только тогда, когда <tex>L(G_1)\#L(G_2)\#</tex> содержит [[Алгоритм Ландау-Шмидта#.D0.9E.D0.BF.D1.80.D0.B5.D0.B4.D0.B5.D0.BB.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D1.8F|тандемный повтор]].
  
== Доказательство корректности ==
+
Аналогично можно заметить, что пересечение <tex>L(G_1) \cap L(G_2) \ne \varnothing </tex> тогда и только тогда, когда <tex>L(G_1)\#L(G_2)^R</tex> содержит палиндром.
  
== См. также ==
+
Таким образом, мы имеем:
* [[O2Cmax|<tex>O2 \mid \mid C_{max}</tex>]]
+
{{Утверждение
* [[Opi1sumu|<tex>O \mid p_{ij} = 1 \mid \sum U_i</tex>]]
+
|statement= Пусть дана грамматика <tex>G</tex>, <tex>L(G) = L</tex>. Тогда следующие задачи неразрешимы:
* [[Opij1di|<tex> O \mid p_{i, j} = 1, d_i \mid - </tex>]]
+
# Содержит ли <tex>L</tex> тандемный повтор.
* [[Opij1sumwu|<tex> O \mid p_{i, j} = 1 \mid - \sum w_{i} U_{i}</tex>]]
+
# Содержит ли <tex>L</tex> палиндром.
== Источники информации ==
+
}}
* Peter Brucker «Scheduling Algorithms», fifth edition, Springer {{---}} с. 171-174 ISBN 978-3-540-69515-8
 
 
 
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
 
[[Категория: Теория расписаний]]
 

Текущая версия на 16:16, 4 января 2017

Теорема:
Задача о проверке на пустоту пересечения двух КС-грамматик неразрешима.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Пусть [math]A = \{ (G_1, G_2) \mid L(G_1) \cap L(G_2) = \varnothing \}[/math]. Сведем проблему соответствий Поста к [math]\overline{A}[/math], таким образом показав, что дополнение проблемы неразрешимо. Так как рекурсивные языки замкнуты относительно дополнения, то из неразрешимости дополнения проблемы будет следовать неразрешимость самой проблемы.

Для любого экземпляра ПСП [math](x_1, x_2, ..., x_n)[/math] и [math](y_1, y_2, ..., y_n)[/math] над алфавитом [math]\Sigma[/math] можно подобрать символ [math]\# \notin \Sigma[/math]. Для каждого экземпляра построим грамматики:

  • [math]G_1 : S \rightarrow aSa \mid a\#a[/math] для всех [math]a \in \Sigma[/math]. Тогда [math]L(G_1) = \{ w\#w^R \mid w \in \Sigma^* \}[/math], где обозначение [math]w^R[/math] — разворот [math]w[/math].
  • [math]G_2 : S \rightarrow x_iSy^R_i \mid x_i\#y^R_i[/math] для всех [math]i = 1, 2, \dots n[/math]. Тогда [math]L(G_2) = \{ x_{i_1} x_{i_2} \dots x_{i_m} \# (y_{i_1} y_{i_2} \dots y_{i_m})^R \mid i_1, i_2, \dots i_m \in \{ 1, 2, \dots n \}, m \geqslant 1 \}[/math].

Если данный экземпляр ПСП имеет решение, то [math]L(G_2)[/math] содержит хотя бы одну строку вида [math]w\#w^R[/math], поэтому [math]L(G_1) \cap L(G_2) \ne \varnothing[/math], и наоборот, если он не имеет решения, то [math]L(G_2)[/math] не содержит строк такого вида, соответственно [math]L(G_1) \cap L(G_2) = \varnothing[/math].

Таким образом мы свели проблему соответствий Поста к [math]\overline{A}[/math], следовательно, задача о проверке на пустоту пересечения двух КС-грамматик неразрешима.
[math]\triangleleft[/math]

Из неразрешимости вышеприведенной задачи следует неразрешимость ряда других задач. Рассмотрим несколько примеров.

По двум КС-грамматикам [math]G_1[/math] и [math]G_2[/math] можно построить КС-грамматику для конкатенации задаваемых ими языков [math]L(G_1)L(G_2)[/math]. По аналогии с этим мы можем рассматривать язык [math]L(G_1)\#L(G_2)\#[/math], где [math]\#[/math] — новый символ, не встречающийся в алфавите. Заметим, что пересечение языков непусто, то есть [math]L(G_1) \cap L(G_2) \ne \varnothing [/math], тогда и только тогда, когда [math]L(G_1)\#L(G_2)\#[/math] содержит тандемный повтор.

Аналогично можно заметить, что пересечение [math]L(G_1) \cap L(G_2) \ne \varnothing [/math] тогда и только тогда, когда [math]L(G_1)\#L(G_2)^R[/math] содержит палиндром.

Таким образом, мы имеем:

Утверждение:
Пусть дана грамматика [math]G[/math], [math]L(G) = L[/math]. Тогда следующие задачи неразрешимы:
  1. Содержит ли [math]L[/math] тандемный повтор.
  2. Содержит ли [math]L[/math] палиндром.