Изменения

Эта статья о задачах Flow shop. Для начала дадим определение этого типа задач:{{Определение|definition == Описание =='''Flow shop''' ('''Рассмотрим пример: <tex>F_F \mid p_{ij} = 1 \mid C_{mmax}</tex>''' в нотации Грэхема): В системе находится m машин, работающих параллельно. Машины упорядочены. Каждая работа должна быть выполнена последовательно на всех машинах с первой по последнюю.}}

Рассмотрим примерДопустим, у нас <tex>n</tex> работ и <tex>m</tex> машин. В начальный момент времени мы можем начать обрабатывать любую работу на первой машине. В следующий момент на первой машине можно обрабатывать следующую работу, а на второй перейдёт предыдущая работа с первой машины, и так далее. Таким образом, на выполнение всех работ у нас уйдёт <tex>n + m - 1</tex> единиц времени. Проиллюстрируем это диаграммой Гантта для случая <tex>n = 6, m = 5</tex>: {| class = "wikitable" style="width: 55%; height: 200px"! !!0!!1!!2!!3!!5!!6!!7!!8!!9!!10|-align="center"!<tex>M_1</tex>|1|2|3|4|5|6|—|—|—|—|-align="center"!<tex>M_2</tex>|—|1|2|3|4|5|6|—|—|—|-align="center"!<tex>M_3</tex>|—|—|1|2|3|4|5|6|—|—|-align="center"!<tex>M_4</tex>|—|—|—|1|2|3|4|5|6|—|-align="center"!<tex>M_5</tex>|—|—|—|—|1|2|3|4|5|6|} Заметим, что в данном случае <tex>p_{ij}</tex> может быть равно не только единице, но и любой константе. {{Теорема|statement = Любая задача вида <tex>F \mid p_{ij} = 1 \mid ? </tex> сводится к соответствующей задаче вида <tex>1 \mid p_{ij} = 1 \mid ?</tex>. |proof = Поскольку работа всегда заканчивает выполняться на последней машине, нас интересуют только времена завершения работ на последней машине. Также очевидно, что последняя машина может начать работать только в момент времени <tex> m - 1 </tex>. Оказывается, что любое решение задачи <tex> 1 \mid p_{ij} = 1 \mid ? </tex> с дедлайнами, уменьшенными на <tex> m - 1 </tex> можно преобразовать в оптимальное расписание для задачи <tex>F \mid p_{ij} = 1 \mid ? </tex>. Докажем это. Возьмем оптимальное расписание для соответствующей задачи с одним станком, выполним работы в этом порядке на первой машине, затем на второй машине, начиная с момента времени <tex> 1 </tex>, и так далее, до выполнения на последней машине, начиная с <tex> m - 1 </tex>. Это расписание корректно и соблюдает все дедлайны. Поскольку целевая функция совпадает с соответствующей функцией для задачи на одном станке, оно оптимально и для данной задачи.}} Примером применения этой теоремы может служить следующая [[Fpij1sumwu|задача: <tex>F \mid p_{ij} = 1 \mid \sum w_iu_i</tex>]]. Задачи с произвольными временами выполнения работ почти все являются [[Классы_NP,_coNP,_Σ₁,_Π₁#.D0.9E.D0.BF.D1.80.D0.B5.D0.B4.D0.B5.D0.BB.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D1.8F.2C_.D1.81.D0.B2.D1.8F.D0.B7.D1.8C_.CE.A3.E2.82.81_.D0.B8_NP | NP-трудными]]. == Задача Джонсона о двух станках <tex>F_2 \mid \mid C_{max}</tex> == Это единственная из flow shop задач с произвольными временами выполнения работ, которая решается за полиномиальное время. Приведём здесь решение задачи без доказательства<ref> Доказательство описано в книге [http://books.google.ru/books?id=FrUytMqlCv8C&printsec=frontcover&dq=scheduling+algorithms&hl=ru&sa=X&ei=0MPMT4HqKYSk4gSBm6gp&sqi=2&ved=0CDEQ6AEwAA#v=onepage&q=scheduling%20algorithms&f=false Scheduling Algorithms, Peter Brucker] на страницах 174 {{---}} 178.</ref>. Оптимальное расписание для первой и второй машины будет совпадать. Таким образом, нам требуется найти порядок, в котором будут выполняться работы на каждой машине. ===Алгоритм===Обозначим за <tex>p_1</tex> время выполнения работы на первом станке, за <tex>p_2</tex> время выполнения работы на втором станке. Будем использовать следующий алгоритм: возьмём два пустых списка и будем рассматривать работы в порядке возрастания <tex>\min(p_1, p_2)</tex>, то есть, минимума из времён выполнения данной работы на первой и второй машине. Если у работы <tex>p_1 \leqslant p_2</tex>, то добавим её в конец первого списка. В противном случае, добавим её в начало второго списка. Итоговое расписание — это конкатенация первого и второго списков. ===Псевдокод===Для представления работы в памяти будем использовать следующую структуру: '''struct''' Job: '''int''' <tex>p_1</tex> <font color = green>// Время выполнения на первом станке</font> '''int''' <tex>p_2</tex> <font color = green>// Время выполнения на втором станке</font> Приведём реализацию самого алгоритма:*<tex> \mathtt{J}</tex> {{---}} список работ, которые надо выполнить,*<tex> \mathtt{List1}</tex>, <tex> \mathtt{List2} </tex> {{---}} списки, в которые будем записывать порядок выполнения работ.  <font color = green>// Функция принимает список работ J и возвращает список с расписанием работ.</font> '''function''' scheduling(<tex>J</tex>: '''List<Job>'''): '''List<int>''' <tex> \mathtt{List1} = \varnothing </tex> <tex>\mathtt{List2} = \varnothing </tex> '''while''' <tex>J \ne \varnothing </tex> <tex>I</tex> = работа с минимальным значением <tex>\min(p_1, \ \ p_2)</tex> '''if''' <tex>p_1 \leqslant p_2</tex> <tex> \mathtt{List1} = \mathtt{List1} \cup I </tex> '''else''' <tex>\mathtt{List2} = I \cup \mathtt{List2} </tex> <tex>J = J \setminus I </tex> '''return''' <tex>\mathtt{List1} \cup \mathtt{List2} </tex> == Задача Джонсона о двух станках с прерываниями <tex>F_2 \mid pmtn \mid C_{max}</tex> =={{Теорема|statement= Оптимальное решение этой задачи совпадает с решением задачи <tex>F_2 \mid \mid C_{max}</tex>, приведённой выше.|proof = Пусть у нас есть оптимальное расписание для задачи <tex>F_2 \mid pmtn \mid C_{max}</tex>. Покажем, что его за конечное число шагов можно преобразовать к расписанию без прерываний, не изменив при это значение <tex>C_{max}</tex>.

Рассмотрим первую машину. Допустим у нас , что некоторая работа <tex>nJ </tex> работ и выполняется в <tex>m2 </tex> машинили более разных промежутка времени. В начальный Тогда передвинем более ранний промежуток вправо по оси времени так, чтоб он заканчивался в тот момент времени мы можем начать обрабатывать любую работу , когда начинается второй промежуток, при этом работы, которые были между этими двумя промежутками, сдвинем влево на первом станкедлину первого промежутка. В следующий момент Расписание при этом осталось корректным, так как работы на машинах по-прежнему не пересекаются, и каждая работа на первом второй машине можно обрабатывать следующую работуделается после того, а как она сделана на второй перейдёт предыдущая первой: работа с перовой машины. И так далее. Таким образом на выполнение всех работ у нас уйдёт <tex>n + m - 1J </tex> времениможет начать выполняться на второй машине только после того, как она целиком выполнится на первой, то есть уже после конца второго промежутка; а время окончания выполнения остальных работ на первой машине неувеличилось. Проиллюстрируем это диаграммой Гантта для случая Важно, что подобная операция не увеличивает <tex>n = 6, m = 5C_{max} </tex>: (по горизонтали время, по вертикали машины, в ячейке номер выполняемой работы) '''0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10''' ------------------------------------------- '''M_1''' | 1 2 3 4 5 6 - - - - '''M_2''' | - 1 2 3 4 5 6 - - - '''M_3''' | - - 1 2 3 4 5 6 - - '''M_4''' | - - - 1 2 3 4 5 6 - '''M_5''' | - - - - 1 2 3 4 5 6.

ЗаметимБудем повторять эту операцию до тех пор, что в данном случае <tex>p_{ij}</tex> может быть равно пока на первой машине все работы не только единицестанут выполняться без прерываний. Так как количество прерываний конечно, но и константеа такая операция уменьшает их количество на один, этот процесс конечен.

Так Теперь избавимся от прерываний на второй машине. Точно так жерассмотрим работу, поскольку работа заканчивает выполняться всегда разбитую на последней машинедва или более промежутка. Передвинем более поздний промежуток к концу более раннего, то а работы между ними сдвинем вправо. Доказательство корректности измененного расписания аналогично доказательству для решения задач с <tex>p_{ij} = const</tex> нас интересует порядок выполнения работ только первой машины. Будем повторять данную операцию, пока на последнем второй машинеприсутствуют прерывания.