264
правки
Изменения
→Пример 2
А именно, покажем, что решение задачи состоит в сопоставлении <tex>n</tex> различным заданиям различных времен начала выполнения работы. Если сопоставляем работе <tex>i</tex> время <tex>t</tex>, то вклад в целевую функцию будет <tex> f_i(t + 1) </tex>.
Далее будет показано, что при построении оптимального расписания нам нужно будет рассмотреть всего <tex>n</tex> различных времен начала работ. Следовательно, подобная задача может быть решена за <tex>\mathcal{O}(n^3)</tex>.
Поскольку <tex>f_i</tex> {{---}} монотонно неубывающие функции, то это значит, что в оптимальном расписании работы должны начинать исполняться как можно раньше. Первые <tex>n</tex> самых ранних для начала исполнения времен <tex>t_i</tex> могут быть вычислены следующим алгоритмом :
}}
==Частный случай==
В случае, когда все времена появлений заданий различны, оптимальное решение может быть посчитано за <tex>\mathcal{O}(n\log n) </tex>.
Поскольку любое задание выполняется за единицу времени, а все функции <tex>f_i</tex> являются неубывающими, то будет достаточно отсортировать работы по возрастанию времен появления и выполнять каждую работу как только она появится. Поскольку все <tex>r_i</tex> различны, то промежутки выполнения работ не будут пересекаться {{---}} расписание будет корректным.
<tex>r_4 = 1, f_4 = 2^t </tex>
Отсортируем задания по неубыванию <tex>r_i</tex>, а дальше будем выполнять задания их по мере появления. В полученном расписании работы будут идти в порядке <tex>4, 2, 1, 3</tex> и давать в ответе <tex>2^{1 + 1} + (2 + 1)^2 + 5(3 + 1) + (4 + 1) + 4 = 42 </tex>, что является оптимальным результатом. ===Пример 2==Рассмотрим простой пример.=Пусть у нас есть три задания, и каждое из них имеет время появления <tex>r_i = 0.</tex> Заданы функции <tex>f_i</tex>:
<tex>f_1(t) = t^2 </tex>
<tex>f_2(t) = t^3 </tex>
<tex>f_3(t) = \mathrm{e} 3 ^ t </tex> Поступить как в предыдущем примере и просто отсортировать работы мы теперь не можем {{---}} не понятно, в каком порядке сортировать задания с одинаковым временем появления.
Тогда нужно по приведенному в начале алгоритму посчитать времена, когда мы можем начать выполнять задания. В результате получим: <tex>t_1 = 0, t_2 = 1, t_3 = 2</tex>.
Тогда, согласно алгоритму, задача сведется к следующей задаче о назначениях:
\hline
\hline
0 & 1 & 1 & $\mathrmmathbf{e1}$ & 3 \\1 & 4 & 8 & $\mathrmmathbf{e9} ^ 2$ \\2 & 9 & 27 & $\mathrmmathbf{e9} ^ 3$& 27 & 27\\
\hline
\end{tabular}
</tex>
В результате работы [[Венгерский алгоритм решения задачи о назначениях | Венгерского алгоритма]] будет выбрано расписаниевыбран порядок работ <tex>2, 3, 1</tex>, что даст лучший результат {{---}} <tex>19</tex>. На этом примере хорошо видно, что решение, выбирающие в котором сначала каждый момент времени <tex>t_i</tex> несделанную работу с минимальным значением <tex>f_i(t_i + 1)</tex> будет идти третьядавать плохой результат. ===Пример 3===Пусть у нас есть четыре задания, определенные следующим образом: <tex>r_1 = 0, f_1(t) = t^2 </tex> <tex>r_2 = 0, f_2(t) = 2t </tex> <tex>r_3 = 1, f_3(t) = 2 ^ t </tex> <tex>r_4 = 5, f_3(t) = t + 2 </tex> Работы уже отсортированы, поэтому посчитаем времена <tex>t_i</tex> для выполнения заданий. Получим: <tex>t_1 = 0, t_2 = 1, t_3 = 2, t_4 = 4</tex>. Таблица, затем втораянеобходимая для решения задачи, будет построена так, а затем первая что если работас номером <tex>i</tex> ещё не доступна в момент времени <tex>t_j</tex>, то в соответствующей ячейке будет стоять <tex>\infty</tex>. <tex>\begin{tabular}{c||cccc}$t_i$ $\backslash$ i & 1 & 2 & 3 & 4 \\\hline\hline0 & $\mathbf{1}$ & 2 & $\infty$ & $\infty$ \\1 & 4 & 4 & $\mathbf{4}$ & $\infty$ \\2 & 9 & $\mathbf{6}$ & 8& $\infty$ \\4 & 25 & 10 & 32 & $\mathbf{7}$ \\\hline\end{tabular} </tex> В результате будет выбран порядок работ <tex>1, 3, 2, 4</tex>, и все работы выполнятся за <tex>18</tex> единиц времени.
== См. также ==
