J2pij1Lmax — различия между версиями
System29a (обсуждение | вклад) |
System29a (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{в разработке}} | {{в разработке}} | ||
− | Дано n работ i = 1,...,n и две машины, обозначенные как A и B. i-тая работа состоит из n_i операций O_{ij} (j = 1,..n_i), которые должны быть выполнены последовательно и, при этом, если O_{ij} операция была совершена на машине A (B), то операция O_{i,j-1} должна быть совершена на машине B (A). Таким образом, i-тая работа может характеризоваться двумя значениями: количество операций n_i и машина, на которой была совершена первая операция. Пусть r = \Sum(i=1..n) N_i {{---}} общее количество операций. | + | Дано <tex>n</tex> работ <tex>i = 1,...,n</tex> и две машины, обозначенные как A и B. <tex>i</tex>-тая работа состоит из <tex>n_i</tex> операций <tex>O_{ij} (j = 1,..n_i)</tex>, которые должны быть выполнены последовательно и, при этом, если <tex>O_{ij} </tex>операция была совершена на машине <tex>A (B)</tex>, то операция <tex>O_{i,j-1}</tex> должна быть совершена на машине <tex>B (A)</tex>. Таким образом, <tex>i</tex>-тая работа может характеризоваться двумя значениями: количество операций <tex>n_i</tex> и машина, на которой была совершена первая операция. Пусть <tex>r = \Sum(i=1..n) N_i</tex> {{---}} общее количество операций. |
− | Допустим, самым ранним моментом, когда операция может начать выполняться, будет момент времени 0, а верхняя граница момента начала выполнения последней операции обозначим за t_{max}. К примеру, мы можем выбрать t_{max} = r. Тогда расписание можно представить как два массива A(t) и B(t) (t = 0,...,t_{max}), где A(t) = | + | Допустим, самым ранним моментом, когда операция может начать выполняться, будет момент времени 0, а верхняя граница момента начала выполнения последней операции обозначим за <tex>t_{max}</tex>. К примеру, мы можем выбрать <tex>t_{max} = r</tex>. Тогда расписание можно представить как два массива <tex>A(t)</tex> и <tex>B(t) (t = 0,...,t_{max})</tex>, где <tex>A(t) = O_{ij}</tex>, если операция <tex>O_ij</tex> должна выполниться на машине <tex>A</tex> в момент времени <tex>t</tex> и <tex>A(t) =</tex><tex> (пусто)</tex>, если машина <tex>A</tex> простаивает в этот момент. Будем называть <tex>(пусто)</tex> пустой операцией. И для каждой операции <tex>O_{ij}</tex>, выполняющейся на машине <tex>A</tex> существует <tex>t</tex>, для которого <tex>A(t) = O_{ij}</tex>. Аналогично для <tex>B_i</tex>. Расписание достижимо тогда и только тогда, когда из <tex>A(t) (B(t)) = O_{ij} , 1 < j \le n_i</tex> следует <tex>O_{i,j-1} = B(s) (A(s))</tex> для некоторого <tex>s < t</tex>, и первая операция для каждой работы запланирована на нужной машине. Перестановку всех операций будем называть списком. Для данный списка <tex>L</tex> осуществимое расписание может быть создано следующим способом: планируем выполнять операции в порядке, соответствующим <tex>L</tex>, причем каждую операцию стараемся выполнить как можно раньше. Подобное расписание будем называть соответствующим <tex>L</tex> расписанием. |
− | С_i {{---}} время окончания работы i в достижимом расписании y = (A(t), B(t)) можно рассчитать как: | + | <tex>С_i</tex> {{---}} время окончания работы <tex>i</tex> в достижимом расписании <tex>y = (A(t), B(t))</tex> можно рассчитать как: |
− | C_i = max{t + 1 | A(t) или B(t) {{---}} операция i-той работы} | + | <tex>C_i = max{t + 1 | A(t)</tex> или <tex>B(t)</tex> {{---}} операция <tex>i</tex>-той работы} |
− | Задача заключается в том, что для данного каждой работе i дедлайна d_i \ge 0 мы хотим найти достижимое расписание с наименьшими максимальным временем опоздания: | + | Задача заключается в том, что для данного каждой работе <tex>i</tex> дедлайна <tex>d_i \ge 0</tex> мы хотим найти достижимое расписание с наименьшими максимальным временем опоздания: |
− | max{C_i - d_i | i = 1, ..., n} | + | <tex>max{C_i - d_i | i = 1, ..., n}</tex> |
Следующий алгоритм решает эту задачу: | Следующий алгоритм решает эту задачу: | ||
* Введём для каждой операции <tex>O_{ij}</tex> величину <tex>l(O_{ij}) = d_i - n_i + j</tex> | * Введём для каждой операции <tex>O_{ij}</tex> величину <tex>l(O_{ij}) = d_i - n_i + j</tex> | ||
− | * Создадим список всех операций L, упорядоченный в порядке неубывания значений l(O_{ij}) | + | * Создадим список всех операций <tex>L</tex>, упорядоченный в порядке неубывания значений <tex>l(O_{ij})</tex> |
− | * Найдем соответствующее списку L расписание. | + | * Найдем соответствующее списку <tex>L</tex> расписание. |
Этот алгоритм может быть реализованным с асимптотикой <tex>O(r \log r)</tex>. | Этот алгоритм может быть реализованным с асимптотикой <tex>O(r \log r)</tex>. | ||
Однако, мы будем использовать эвристику с хешами и улучшим асимптотику алгоритма до <tex>O(r)</tex>. | Однако, мы будем использовать эвристику с хешами и улучшим асимптотику алгоритма до <tex>O(r)</tex>. | ||
+ | |||
+ | Мы предполагаем, что <tex>d_i \ge 0</tex> для <tex>i = 1,...,n</tex> и хотя бы для одной работы <tex>i</tex> <tex>d_i = 0</tex>. Иначе, вычтем из всех <tex>d_i</tex> минимальное значение по <tex>d_i</tex> | ||
+ | |||
+ | Так как <tex>C_i \ge 1</tex> для всех <tex>i = 1,...,n</tex> и <tex>d_i = 0</tex> справедливо <tex>L_i = C_i - d_i \ge 1</tex> как минимум для одной работы <tex>i</tex>. К тому же, можно предположить, что <tex>C_i \le r</tex>. Таким образом, работы с <tex>d_i > r - 1</tex>, то есть c <tex>L_i = C_i - d_i < 1</tex> можно смело игнорировать. Они не влияют на значение улучшаемой функции <tex>max(L_i)</tex>, так как для некого <tex>i L_i \ge 1</tex> Можно выполнять эти работы в любом порядке после всех остальных. Для оставшихся операций <tex>O_{ij}</tex> мы имеем: | ||
+ | |||
+ | <tex>-r + 1 \le l(O_{ij}) = d_i - n_i + j \le r - 1</tex> | ||
+ | |||
+ | Каждую операцию мы кладём в соответствующую корзину <tex>L(k)</tex>, где <tex>k = l(O_{ij}) = d_i - n_i + j(-r + 1 \le k \le r - 1)</tex>. На втором шаге мы планируем операции соответственно возрастающему по номеру корзины <tex>k</tex> порядку, где операции из одной корзины могут выполнятся в произвольном порядке. | ||
+ | |||
+ | Давайте детально рассмотрим алгоритм. <tex>T1</tex> и <tex>T2</tex> обозначают первый период времени <tex>t \ge 0</tex>, когда соответсвующие машины <tex>A</tex> и <tex>B</tex> бездействуют. <tex>LAST(i)</tex> обозначает время окончания последней запланированной операции <tex>i</tex>-той работы. <tex>Z</tex> {{---}} множество работ, где <tex>d_i \ge r</tex> | ||
+ | main() | ||
+ | for k:= -r + 1 to r - 1 do | ||
+ | L(k) := (empty); | ||
+ | Z := (empty); | ||
+ | for i:= 1 to n do | ||
+ | if d_i < r then | ||
+ | for j := 1 to n_i do | ||
+ | добавить O_{ij} в L(d_i - n_i + j) | ||
+ | else | ||
+ | добавить работу i в Z | ||
+ | for i := 1 to n do | ||
+ | LAST(i) := 0; | ||
+ | T1 := 0; | ||
+ | T2 := 0; | ||
+ | for k := -r + 1 to r - 1 do | ||
+ | while L(k) \ne (empty) do | ||
+ | Выбрать задание O_{ij} из L(k) | ||
+ | L(k) := L(k)\{O_{ij}}; | ||
+ | schedule(O_{ij}) | ||
+ | while z \ne (empty) do | ||
+ | Выбрать работу i из Z | ||
+ | Z := Z\{i}; | ||
+ | for j := 1 to n_i | ||
+ | schedule(O_{ij}) | ||
+ | |||
+ | schedule(O_{ij}) | ||
+ | if \mu_{ij} = A then do | ||
+ | if T1 < LAST(i) then do | ||
+ | t := LAST(i) | ||
+ | A(t) := O_{ij} | ||
+ | else | ||
+ | t := T1; | ||
+ | A(t) := O_{ij}; | ||
+ | while A(T_1) \ne (empty) do | ||
+ | T1 := T1 + 1; | ||
+ | else | ||
+ | if T2 < LAST(i) then do | ||
+ | t := LAST(i) | ||
+ | B(t) := O_{ij} | ||
+ | else | ||
+ | t := T2; | ||
+ | A(t) := O_{ij}; | ||
+ | while B(T_2) \ne (empty) do | ||
+ | T2 := T2 + 1; | ||
+ | LAST(i) := t + 1 | ||
+ | |||
+ | Очевидно, что количество шагов алгоритма ограничено <tex>O(r)</tex> |
Версия 20:48, 21 июня 2012
Дано
работ и две машины, обозначенные как A и B. -тая работа состоит из операций , которые должны быть выполнены последовательно и, при этом, если операция была совершена на машине , то операция должна быть совершена на машине . Таким образом, -тая работа может характеризоваться двумя значениями: количество операций и машина, на которой была совершена первая операция. Пусть — общее количество операций.Допустим, самым ранним моментом, когда операция может начать выполняться, будет момент времени 0, а верхняя граница момента начала выполнения последней операции обозначим за
. К примеру, мы можем выбрать . Тогда расписание можно представить как два массива и , где , если операция должна выполниться на машине в момент времени и , если машина простаивает в этот момент. Будем называть пустой операцией. И для каждой операции , выполняющейся на машине существует , для которого . Аналогично для . Расписание достижимо тогда и только тогда, когда из следует для некоторого , и первая операция для каждой работы запланирована на нужной машине. Перестановку всех операций будем называть списком. Для данный списка осуществимое расписание может быть создано следующим способом: планируем выполнять операции в порядке, соответствующим , причем каждую операцию стараемся выполнить как можно раньше. Подобное расписание будем называть соответствующим расписанием. — время окончания работы в достижимом расписании можно рассчитать как:или — операция -той работы}
Задача заключается в том, что для данного каждой работе
дедлайна мы хотим найти достижимое расписание с наименьшими максимальным временем опоздания:
Следующий алгоритм решает эту задачу:
* Введём для каждой операциивеличину * Создадим список всех операций , упорядоченный в порядке неубывания значений * Найдем соответствующее списку расписание.
Этот алгоритм может быть реализованным с асимптотикой
. Однако, мы будем использовать эвристику с хешами и улучшим асимптотику алгоритма до .Мы предполагаем, что
для и хотя бы для одной работы . Иначе, вычтем из всех минимальное значение поТак как
для всех и справедливо как минимум для одной работы . К тому же, можно предположить, что . Таким образом, работы с , то есть c можно смело игнорировать. Они не влияют на значение улучшаемой функции , так как для некого Можно выполнять эти работы в любом порядке после всех остальных. Для оставшихся операций мы имеем:
Каждую операцию мы кладём в соответствующую корзину
, где . На втором шаге мы планируем операции соответственно возрастающему по номеру корзины порядку, где операции из одной корзины могут выполнятся в произвольном порядке.Давайте детально рассмотрим алгоритм.
и обозначают первый период времени , когда соответсвующие машины и бездействуют. обозначает время окончания последней запланированной операции -той работы. — множество работ, где main() for k:= -r + 1 to r - 1 do L(k) := (empty); Z := (empty); for i:= 1 to n do if d_i < r then for j := 1 to n_i do добавить O_{ij} в L(d_i - n_i + j) else добавить работу i в Z for i := 1 to n do LAST(i) := 0; T1 := 0; T2 := 0; for k := -r + 1 to r - 1 do while L(k) \ne (empty) do Выбрать задание O_{ij} из L(k) L(k) := L(k)\{O_{ij}}; schedule(O_{ij}) while z \ne (empty) do Выбрать работу i из Z Z := Z\{i}; for j := 1 to n_i schedule(O_{ij})schedule(O_{ij}) if \mu_{ij} = A then do if T1 < LAST(i) then do t := LAST(i) A(t) := O_{ij} else t := T1; A(t) := O_{ij}; while A(T_1) \ne (empty) do T1 := T1 + 1; else if T2 < LAST(i) then do t := LAST(i) B(t) := O_{ij} else t := T2; A(t) := O_{ij}; while B(T_2) \ne (empty) do T2 := T2 + 1; LAST(i) := t + 1
Очевидно, что количество шагов алгоритма ограничено