Участник:Qtr/1 — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Более простой случай)
м
 
Строка 16: Строка 16:
 
Предполагаем, что перед началом выполнения алгоритма выполняется, что <tex> 1 \leqslant d_{1} \leqslant d_{2} \leqslant ... \leqslant d_{n} </tex>. Все работы, дедлайн которых равен <tex> 0 </tex>, мы в любом случае выполнить без штрафа не успеем, поэтому их изначально можно отнести к просроченным.
 
Предполагаем, что перед началом выполнения алгоритма выполняется, что <tex> 1 \leqslant d_{1} \leqslant d_{2} \leqslant ... \leqslant d_{n} </tex>. Все работы, дедлайн которых равен <tex> 0 </tex>, мы в любом случае выполнить без штрафа не успеем, поэтому их изначально можно отнести к просроченным.
  
<tex> s </tex> {{---}} множество непросроченных работ, <tex> t </tex> {{---}} текущее время.
+
В псевдокоде используются переменные:
 +
*<tex> s </tex> {{---}} множество непросроченных работ,  
 +
*<tex> t </tex> {{---}} текущее время.
  
 
  '''Set'''<'''int'''> p1sumwu('''int''' <tex>w[n]</tex>, '''int''' <tex>d[n]</tex>):
 
  '''Set'''<'''int'''> p1sumwu('''int''' <tex>w[n]</tex>, '''int''' <tex>d[n]</tex>):
Строка 47: Строка 49:
  
 
*<tex> l < k </tex>
 
*<tex> l < k </tex>
Так как работа <tex> k </tex> не содержится в <tex> S </tex>, то либо она не была добавлена при ее рассмотрении, либо была заменена работой, рассмотренной позднее. В любом случае это означает, что <tex> w_{k} \leqslant w_{l} </tex>. Так же по определению <tex> k </tex> все работы <tex> i \in S^* : i < k </tex> должны содержаться и в <tex> S </tex>. Но тогда заменив в оптимальном расписании <tex> k </tex> на <tex> l </tex>, мы сохраним корректность расписания и не увеличим минимизируемую функцию.
+
 
 +
:Так как работа <tex> k </tex> не содержится в <tex> S </tex>, то либо она не была добавлена при ее рассмотрении, либо была заменена работой, рассмотренной позднее. В любом случае это означает, что <tex> w_{k} \leqslant w_{l} </tex>. Так же по определению <tex> k </tex> все работы <tex> i \in S^* : i < k </tex> должны содержаться и в <tex> S </tex>. Но тогда заменив в оптимальном расписании <tex> k </tex> на <tex> l </tex>, мы сохраним корректность расписания и не увеличим минимизируемую функцию.
 +
 
 
*<tex> k < l </tex>
 
*<tex> k < l </tex>
Так как мы рассматриваем работы в порядке неубывания их дедлайнов, то, следовательно, <tex> d_{k} \leqslant d_{l} </tex>, и замена работы <tex> k </tex> на <tex> l </tex> в оптимальном расписании <tex> S^* </tex> не может сделать его некорректным. Тогда для доказательства нам осталось показать, что <tex> w_{k} \leqslant w_{l} </tex>.
 
  
Пусть <tex> k_{i_{0}} = k </tex> {{---}} работа, замененная работой <tex> i_{0} </tex> в процессе построения <tex> S </tex>, и пусть <tex> k_{i_{1}}, ..., k_{i_{r}} </tex> {{---}} последовательность работ, которые были исключены из <tex> S </tex> после замены <tex> k </tex>, причем работа <tex> k_{i_{v}} </tex> была заменена работой <tex> i_{v} </tex>. <tex> i_{0} < i_{1} < ... < i_{r} </tex>. Будем говорить, что "работа <tex> i_{v} </tex> подавляет <tex> i_{m} </tex>", где <tex> m < v </tex>, если <tex> k_{i_{v}} \leqslant i_{m} </tex>. В таком случае получаем, что <tex> w_{k_{i_{v}}} \geqslant w_{k_{i_{m}}}</tex>, потому что в противном случае работа <tex> k_{i_{v}} </tex> была бы исключена из <tex> S </tex> раньше чем <tex> k_{i_{m}} </tex>.  
+
:Так как мы рассматриваем работы в порядке неубывания их дедлайнов, то, следовательно, <tex> d_{k} \leqslant d_{l} </tex>, и замена работы <tex> k </tex> на <tex> l </tex> в оптимальном расписании <tex> S^* </tex> не может сделать его некорректным. Тогда для доказательства нам осталось показать, что <tex> w_{k} \leqslant w_{l} </tex>.
 +
 
 +
:Пусть <tex> k_{i_{0}} = k </tex> {{---}} работа, замененная работой <tex> i_{0} </tex> в процессе построения <tex> S </tex>, и пусть <tex> k_{i_{1}}, ..., k_{i_{r}} </tex> {{---}} последовательность работ, которые были исключены из <tex> S </tex> после замены <tex> k </tex>, причем работа <tex> k_{i_{v}} </tex> была заменена работой <tex> i_{v} </tex>. <tex> i_{0} < i_{1} < ... < i_{r} </tex>. Будем говорить, что "работа <tex> i_{v} </tex> подавляет <tex> i_{m} </tex>", где <tex> m < v </tex>, если <tex> k_{i_{v}} \leqslant i_{m} </tex>. В таком случае получаем, что <tex> w_{k_{i_{v}}} \geqslant w_{k_{i_{m}}}</tex>, потому что в противном случае работа <tex> k_{i_{v}} </tex> была бы исключена из <tex> S </tex> раньше чем <tex> k_{i_{m}} </tex>.  
  
Если в последовательности <tex> i_{0} < i_{1} < ... < i_{r} </tex> существует подпоследовательность <tex> j_{0} = i_{0} < j_{1} < ... < j_{s} </tex> такая, что <tex> j_{v + 1} </tex> подавляет <tex> j_{v} </tex> для всех <tex> v = 0,1, ..., s - 1 </tex> и <tex> j_{s - 1} < l \leqslant j_{s} </tex>, то получаем, что <tex> w_{l} \geqslant w_{k_{j_{s}}} \geqslant ... \geqslant w_{k_{j_{0}}} = w_{k} </tex>, что доказывает оптимальность расписания <tex> S </tex>.
+
:Если в последовательности <tex> i_{0} < i_{1} < ... < i_{r} </tex> существует подпоследовательность <tex> j_{0} = i_{0} < j_{1} < ... < j_{s} </tex> такая, что <tex> j_{v + 1} </tex> подавляет <tex> j_{v} </tex> для всех <tex> v = 0,1, ..., s - 1 </tex> и <tex> j_{s - 1} < l \leqslant j_{s} </tex>, то получаем, что <tex> w_{l} \geqslant w_{k_{j_{s}}} \geqslant ... \geqslant w_{k_{j_{0}}} = w_{k} </tex>, что доказывает оптимальность расписания <tex> S </tex>.
  
Покажем, что отсутствие такой подпоследовательности приведет нас к противоречию, из чего будет следовать ее существование.
+
:Покажем, что отсутствие такой подпоследовательности приведет нас к противоречию, из чего будет следовать ее существование.
  
Предположим, что такой подпоследовательности не существует. Тогда найдем наименьшее <tex> t </tex> такое, что не существует работы <tex> i_{v} : v > t </tex>, которая бы подавляла работу <tex> i_{t} </tex>, и <tex> i_{t} </tex> было бы меньше <tex> l </tex>. По определению <tex> l </tex> и <tex> i_{t} </tex> и из факта, что <tex> i_{t} < l </tex>, получаем, что после добавления во множество <tex> S </tex> работы <tex> i_{t} </tex>, ни одна из работ, рассмотренных ранее, не будет удалена из <tex> S </tex>, а так же все эти работы содержатся и в оптимальном расписании <tex> S^* </tex>, поскольку <tex> i_t < l </tex>.
+
:Предположим, что такой подпоследовательности не существует. Тогда найдем наименьшее <tex> t </tex> такое, что не существует работы <tex> i_{v} : v > t </tex>, которая бы подавляла работу <tex> i_{t} </tex>, и <tex> i_{t} </tex> было бы меньше <tex> l </tex>. По определению <tex> l </tex> и <tex> i_{t} </tex> и из факта, что <tex> i_{t} < l </tex>, получаем, что после добавления во множество <tex> S </tex> работы <tex> i_{t} </tex>, ни одна из работ, рассмотренных ранее, не будет удалена из <tex> S </tex>, а так же все эти работы содержатся и в оптимальном расписании <tex> S^* </tex>, поскольку <tex> i_t < l </tex>.
  
Пусть <tex> S_t </tex> это множество <tex> S </tex> после замены работы <tex> k_{i_t} </tex> на <tex> i_t </tex>. Если <tex> k_{i_t} > k </tex>, то в оптимальном расписании <tex> S^* </tex> мы можем заменить работу <tex> k </tex> на <tex> k_{i_t} </tex>, поскольку <tex> d_{k_{i_t}} \geqslant d_k </tex>. Но так как <tex> S_t \subset S^* </tex>, то все работы из множества <tex> S_t \cup \{k_{i_t}\} </tex> могут быть выполнены до их дедлайнов, что противоречит построению <tex> S </tex>. Следовательно, <tex> k_{i_t} < k </tex>. Тогда аналогично предыдущему случаю получаем, что все работы из множества <tex> S_t \cup \{k\} </tex> могут быть выполнены вовремя. Кроме того, все работы из <tex> \{ j \in S_t | j < k \} \cup \{k_{i_t}\} </tex> так же могут быть выполнены вовремя, что следует из построения <tex> S_t </tex>. Но тогда получается, что все работы и из множества <tex> S_t \cup \{k_{i_t}\} </tex> так же могут быть выполнены вовремя, что опять приводит нас к противоречию с построением <tex> S </tex>.
+
:Пусть <tex> S_t </tex> это множество <tex> S </tex> после замены работы <tex> k_{i_t} </tex> на <tex> i_t </tex>. Если <tex> k_{i_t} > k </tex>, то в оптимальном расписании <tex> S^* </tex> мы можем заменить работу <tex> k </tex> на <tex> k_{i_t} </tex>, поскольку <tex> d_{k_{i_t}} \geqslant d_k </tex>. Но так как <tex> S_t \subset S^* </tex>, то все работы из множества <tex> S_t \cup \{k_{i_t}\} </tex> могут быть выполнены до их дедлайнов, что противоречит построению <tex> S </tex>. Следовательно, <tex> k_{i_t} < k </tex>. Тогда аналогично предыдущему случаю получаем, что все работы из множества <tex> S_t \cup \{k\} </tex> могут быть выполнены вовремя. Кроме того, все работы из <tex> \{ j \in S_t | j < k \} \cup \{k_{i_t}\} </tex> так же могут быть выполнены вовремя, что следует из построения <tex> S_t </tex>. Но тогда получается, что все работы и из множества <tex> S_t \cup \{k_{i_t}\} </tex> так же могут быть выполнены вовремя, что опять приводит нас к противоречию с построением <tex> S </tex>.
 
}}
 
}}
  
 
== Время работы ==
 
== Время работы ==
 
Время работы алгоритма зависит от того, насколько быстро мы будем добавлять и удалять работы из множества <tex> S </tex>, а также как быстро мы будем искать работу с минимальным весом. Если в качестве множества <tex> S </tex> использовать структуру данных, умеющую выполнять данные операции за <tex> O(\log n) </tex>, то время работы всего алгоритма будет составлять <tex> O(n\log n) </tex>. Например, такими структурами данных являются [[Двоичная куча | двоичная куча]] и [[Красно-черное дерево | красно-черное дерево]].
 
Время работы алгоритма зависит от того, насколько быстро мы будем добавлять и удалять работы из множества <tex> S </tex>, а также как быстро мы будем искать работу с минимальным весом. Если в качестве множества <tex> S </tex> использовать структуру данных, умеющую выполнять данные операции за <tex> O(\log n) </tex>, то время работы всего алгоритма будет составлять <tex> O(n\log n) </tex>. Например, такими структурами данных являются [[Двоичная куча | двоичная куча]] и [[Красно-черное дерево | красно-черное дерево]].
 +
 +
==Cм. также ==
 +
* [[1ripipsumwu|<tex> 1 \mid r_i,p_i=p \mid \sum w_i U_i</tex>]]
 +
* [[Ppi1sumwu|<tex>P \mid p_i=1 \mid \sum w_i U_i</tex>]]
 +
* [[Fpij1sumwu|<tex>F \mid p_{ij} = 1 \mid \sum w_iU_i</tex>]]
  
 
== Источники информации ==
 
== Источники информации ==

Текущая версия на 00:02, 8 июня 2016

[math] 1 \mid p_{i}=1 \mid \sum\nolimits w_iU_i[/math]


Задача:
Дано [math] n [/math] работ и [math] 1 [/math] станок. Для каждой работы известны её дедлайн [math] d_{i} [/math] и вес [math] w_{i} [/math]. Время выполнения всех работ [math] p_i [/math] равно [math] 1 [/math]. Требуется минимизировать [math]\sum w_{i} U_{i}[/math], то есть суммарный вес всех просроченных работ.


Алгоритм[править]

Идея алгоритма состоит в том, чтобы на шаге [math] k [/math] строить оптимальное расписание для первых [math] k [/math] работ с наименьшими дедлайнами.

Будем считать, что работы отсортированны в порядке неуменьшения их дедлайнов. Пусть мы уже рассмотрели первые [math] k [/math] работ, тогда множество [math] S_{k} [/math] содержит только те работы, которые мы успеваем выполнить в порядке неуменьшения их дедлайнов при оптимальном составлении расписания . Рассмотрим работу [math] k + 1 [/math]. Если мы успеваем выполнить данную работу до ее дедлайна, то добавим ее во множество [math] S_{k} [/math], тем самым получив [math] S_{k + 1} [/math]. Если же [math] k + 1 [/math] работу выполнить до дедлайна мы не успеваем, то найдем в [math] S_{k} [/math] работу [math] l [/math] с наименьшим весом [math] w_{l} [/math] и заменим ее на работу [math] k + 1 [/math].

Таким образом, рассмотрев все работы, мы получим [math] S_{n} [/math] — множество работ, которые мы успеваем выполнить до наступления их дедлайнов, причем вес просроченных работ будет наименьшим. От порядка выполнения просроченных работ ничего не зависит, поэтому расположить в расписании их можно произвольным образом.

Псевдокод[править]

Предполагаем, что перед началом выполнения алгоритма выполняется, что [math] 1 \leqslant d_{1} \leqslant d_{2} \leqslant ... \leqslant d_{n} [/math]. Все работы, дедлайн которых равен [math] 0 [/math], мы в любом случае выполнить без штрафа не успеем, поэтому их изначально можно отнести к просроченным.

В псевдокоде используются переменные:

  • [math] s [/math] — множество непросроченных работ,
  • [math] t [/math] — текущее время.
Set<int> p1sumwu(int [math]w[n][/math], int [math]d[n][/math]):
  int [math] t = 1[/math]
  Set<int> [math]s[/math] = [math]\{\}[/math]
  for [math] i = 1 [/math] to [math] n [/math]
     [math] s = s \cup \{i\} [/math]
     if [math] d_{i}  \geqslant t [/math]     
        [math] t = t + 1 [/math]
     else
        найти такое [math] k [/math], что [math] w_{k} = \min \{ w_{j} \mid j \in s\} [/math]
        [math] s = s \setminus \{k\} [/math]    
  return [math]s[/math]

Доказательство корректности[править]

Утверждение:
Алгоритм строит корректное расписание.
[math]\triangleright[/math]
Если мы успеваем выполнить очередную работу, то, очевидно, от ее добавления, расписание не может стать некорректным. В противном случае мы пытаемся заменить одну работу из множества [math] S [/math] на текущую. Но это так же не может сделать наше расписание некорректным. Это следует из того, что мы рассматриваем работы в порядке неуменьшениях их дедлайнов. Пусть мы заменяем работу [math] k [/math] на работу [math] i [/math]. Но [math] d_{k} \leqslant d_{i} [/math], следовательно, если мы успевали выполнить работу [math] k [/math], то успеем выполнить и работу [math] i [/math].
[math]\triangleleft[/math]


Утверждение:
Построенное данным алгоритмом расписание оптимально.
[math]\triangleright[/math]

Пусть [math] S^* [/math] множество непросроченных работ в оптимальном расписании. Также пусть [math] l [/math] — первая работа из множества [math] S [/math], которая не входит в [math] S^* [/math], а [math] k [/math] — первая работа из [math] S^* [/math], не содержащаяся в [math] S [/math]. Мы можем предполагать существование этих работ, потому что [math] S^* [/math] не может содержать [math] S [/math] как подмножество, иначе это противоречило бы построению [math] S [/math]. С другой стороны, если [math] S^* \subseteq S [/math], то [math] S [/math] должно быть тоже оптимальным, и правильность алгоритма доказана.

Для доказательства покажем, что мы можем заменить работу [math] k [/math] на работу [math] l [/math] в оптимальном расписании, не увеличивая минимизируемую функцию.

Рассмотрим два случая:

  • [math] l \lt k [/math]
Так как работа [math] k [/math] не содержится в [math] S [/math], то либо она не была добавлена при ее рассмотрении, либо была заменена работой, рассмотренной позднее. В любом случае это означает, что [math] w_{k} \leqslant w_{l} [/math]. Так же по определению [math] k [/math] все работы [math] i \in S^* : i \lt k [/math] должны содержаться и в [math] S [/math]. Но тогда заменив в оптимальном расписании [math] k [/math] на [math] l [/math], мы сохраним корректность расписания и не увеличим минимизируемую функцию.
  • [math] k \lt l [/math]
Так как мы рассматриваем работы в порядке неубывания их дедлайнов, то, следовательно, [math] d_{k} \leqslant d_{l} [/math], и замена работы [math] k [/math] на [math] l [/math] в оптимальном расписании [math] S^* [/math] не может сделать его некорректным. Тогда для доказательства нам осталось показать, что [math] w_{k} \leqslant w_{l} [/math].
Пусть [math] k_{i_{0}} = k [/math] — работа, замененная работой [math] i_{0} [/math] в процессе построения [math] S [/math], и пусть [math] k_{i_{1}}, ..., k_{i_{r}} [/math] — последовательность работ, которые были исключены из [math] S [/math] после замены [math] k [/math], причем работа [math] k_{i_{v}} [/math] была заменена работой [math] i_{v} [/math]. [math] i_{0} \lt i_{1} \lt ... \lt i_{r} [/math]. Будем говорить, что "работа [math] i_{v} [/math] подавляет [math] i_{m} [/math]", где [math] m \lt v [/math], если [math] k_{i_{v}} \leqslant i_{m} [/math]. В таком случае получаем, что [math] w_{k_{i_{v}}} \geqslant w_{k_{i_{m}}}[/math], потому что в противном случае работа [math] k_{i_{v}} [/math] была бы исключена из [math] S [/math] раньше чем [math] k_{i_{m}} [/math].
Если в последовательности [math] i_{0} \lt i_{1} \lt ... \lt i_{r} [/math] существует подпоследовательность [math] j_{0} = i_{0} \lt j_{1} \lt ... \lt j_{s} [/math] такая, что [math] j_{v + 1} [/math] подавляет [math] j_{v} [/math] для всех [math] v = 0,1, ..., s - 1 [/math] и [math] j_{s - 1} \lt l \leqslant j_{s} [/math], то получаем, что [math] w_{l} \geqslant w_{k_{j_{s}}} \geqslant ... \geqslant w_{k_{j_{0}}} = w_{k} [/math], что доказывает оптимальность расписания [math] S [/math].
Покажем, что отсутствие такой подпоследовательности приведет нас к противоречию, из чего будет следовать ее существование.
Предположим, что такой подпоследовательности не существует. Тогда найдем наименьшее [math] t [/math] такое, что не существует работы [math] i_{v} : v \gt t [/math], которая бы подавляла работу [math] i_{t} [/math], и [math] i_{t} [/math] было бы меньше [math] l [/math]. По определению [math] l [/math] и [math] i_{t} [/math] и из факта, что [math] i_{t} \lt l [/math], получаем, что после добавления во множество [math] S [/math] работы [math] i_{t} [/math], ни одна из работ, рассмотренных ранее, не будет удалена из [math] S [/math], а так же все эти работы содержатся и в оптимальном расписании [math] S^* [/math], поскольку [math] i_t \lt l [/math].
Пусть [math] S_t [/math] это множество [math] S [/math] после замены работы [math] k_{i_t} [/math] на [math] i_t [/math]. Если [math] k_{i_t} \gt k [/math], то в оптимальном расписании [math] S^* [/math] мы можем заменить работу [math] k [/math] на [math] k_{i_t} [/math], поскольку [math] d_{k_{i_t}} \geqslant d_k [/math]. Но так как [math] S_t \subset S^* [/math], то все работы из множества [math] S_t \cup \{k_{i_t}\} [/math] могут быть выполнены до их дедлайнов, что противоречит построению [math] S [/math]. Следовательно, [math] k_{i_t} \lt k [/math]. Тогда аналогично предыдущему случаю получаем, что все работы из множества [math] S_t \cup \{k\} [/math] могут быть выполнены вовремя. Кроме того, все работы из [math] \{ j \in S_t | j \lt k \} \cup \{k_{i_t}\} [/math] так же могут быть выполнены вовремя, что следует из построения [math] S_t [/math]. Но тогда получается, что все работы и из множества [math] S_t \cup \{k_{i_t}\} [/math] так же могут быть выполнены вовремя, что опять приводит нас к противоречию с построением [math] S [/math].
[math]\triangleleft[/math]

Время работы[править]

Время работы алгоритма зависит от того, насколько быстро мы будем добавлять и удалять работы из множества [math] S [/math], а также как быстро мы будем искать работу с минимальным весом. Если в качестве множества [math] S [/math] использовать структуру данных, умеющую выполнять данные операции за [math] O(\log n) [/math], то время работы всего алгоритма будет составлять [math] O(n\log n) [/math]. Например, такими структурами данных являются двоичная куча и красно-черное дерево.

Cм. также[править]

Источники информации[править]

  • Peter Brucker. «Scheduling Algorithms» — «Springer», 2006 г. — 96 стр. — ISBN 978-3-540-69515-8