[math] O \mid p_{i,j} = 1 \mid \sum w_{i} U_{i} [/math]
| Задача: |
| Дано [math]m[/math] одинаковых станков, которые работают параллельно, и [math]n[/math] работ, которые необходимо выполнить в произвольном порядке на всех станках. Любая работа на любом станке выполняется за единицу времени. Для каждой работы есть время окончания [math]d_i[/math] — время, до которого она должна быть выполнена. Требуется минимизировать [math]\sum w_{i} U_{i}[/math], то есть суммарный вес всех просроченных работ. |
Описание алгоритма
Для решения этой задачи, мы должны найти множество [math]S[/math], что [math]\sum\limits_{i \notin S} {w_{i} U_{i}}[/math] минимальна. Будем решать эту задачу с помощью динамического программирования с использованием утверждений из решении задачи [math] O \mid p_{i,j} = 1, d_i \mid - [/math].
Рассмотрим работы в порядке не убывания дедлайнов: [math]d_{1} \leqslant d_{2} \leqslant \ldots \leqslant d_{n}[/math]. Пусть мы нашли решение для работ [math]1, 2, \ldots, i-1[/math]. Очевидно, что [math]S \subseteq \{1, \ldots i-1\}[/math].
Пусть [math]h^S[/math] — вектор соответствующий множеству [math]S[/math] из задачи [math] O \mid p_{i,j} = 1, d_i \mid - [/math]. Тогда, для добавления работы [math]i[/math] в множество [math]S[/math] должно выполняться неравенство: [math]m(d_i-m)-(km-\sum\limits_{j=1}^m {h^S(d_i-m+j)})+x(d_i) \geqslant m[/math], где [math]k=|S|[/math] и [math]x(d_i)[/math] — номер периода времени [math]t[/math], чтобы [math]d_i-m+1 \leqslant t \leqslant d_i[/math] и [math]h^S(t) \lt m[/math]. Чтобы проверить это неравенство, нам нужно [math]m[/math] чисел [math]h^S(t), t=d_i-m+1, \ldots, d_i[/math].
Определим переменные:
[math]k_j=\left\{ \begin{matrix}
h^S(d_i-m+j) & j \in \{1,\ldots ,m\} \\
0 & j \notin \{1, \ldots , m\} \\
\end{matrix} \right.[/math]
[math]l_j=\left\{\begin{matrix}
1 & j \in \{1, \ldots, m\}; & k_j \lt m \\
0 & otherwise \\
\end{matrix} \right.[/math].
Тогда можно заметить, что [math]x(d_i)=\sum\limits_{j=1}^m {l_j}[/math].
Упростим исходное неравенство: [math]m(d_i-m)-(km-\sum\limits_{j=1}^m {k_j})+\sum\limits_{j=1}^m {l_j} \geqslant m[/math] или [math]m(d_i-m-k)+ \sum\limits_{j=1}^m {(k_j+l_j)} \geqslant m[/math].
Для динамического программирования определим [math]f_i(k,k_1 \ldots , k_m)[/math] для минимизации [math]\sum\limits_{j=i}^n {w_jU_j}[/math], где [math]k=|S|, S \subseteq \{1, \ldots , i-1\}[/math] и [math]k_j=h^S(d_i-m+j)[/math] где [math]j=1, \ldots , m[/math].
Пусть [math]p=d_{i+1}-d_i[/math], тогда определим рекуррентное выражение для [math]f_i(k,k_1 \ldots , k_m)[/math]:
[math]f(k,k_1 \ldots , k_m)=\left\{\begin{matrix}
f_{i+1}(k,k_{1+p},k_{2+p}, \ldots, k_{m+p})+w_i, & m(d_i-m-k)+ \sum\limits_{j=1}^m {(k_j+l_j)} \lt m \\
\min(f_{i+1}(k,k_{1+p},k_{2+p}, \ldots ,k_{m+p})+w_i ; f_{i+1}(k+1,k_{1+p}+l_{1+p},k_{2+p}+l_{2+p}, \ldots ,k_{m+p}+l_{m+p})), & m(d_i-m-k)+ \sum\limits_{j=1}^m {(k_j+l_j)} \geqslant m\\
\end{matrix} \right.[/math]
и начальное условие: [math]f_{n+1}(k,k_1,\ldots ,k_m)=0 [/math] для [math]k,k_1,\ldots ,k_m = 0,1,\ldots ,m[/math].
Ответ на задачу будет находиться в [math]f_1(0,0,\ldots,0)[/math]
Время работы
Для определения времени работы алгоритма надо заметить, что [math]i,k=0,\ldots n[/math], [math]k_j=0,\ldots m[/math] где [math]j=1,\ldots m[/math]. Из рекуррентной формулы очевидно, что подсчет одного значение [math]f_i(k,k_1, \ldots ,k_m)[/math] нужно [math]O(m)[/math] времени. Значит алгоритм работает за [math]O(n^2m^{m+1})[/math] или [math]O(n^2)[/math] для фиксированного [math]m[/math].
См. также
Источники информации
- Peter Brucker. «Scheduling Algorithms» — «Springer», 2006 г. — c. 168 - 171. ISBN 978-3-540-69515-8
