Участник:Dominica

[math]1 \mid\mid \sum w_i U_i[/math]

Утверждение:

Критерии Делоне для ребер и треугольников равносильны.

[math]\triangleright[/math]

Из треугольника в ребра: если для каждого треугольника выполнен критерий, то для каждого ребра можно рассматривать плоскость при любом треугольнике при ребре. Обратно: Рассмотрим треугольник [math]ABC[/math], для каждого из ребра можно провести плоскость и они образуют трехмерный угол, снаружи которого нет точек. В пересечении угла и плосокости [math]ABC[/math] образуется тетраэдр. Если в нем есть точки, то точки есть внутри треугольника, тогда это не триангуляция [math]\implies[/math] точек в тетраэдре нет [math]\implies[/math] плоскостью [math]ABC[/math] можно отделить пространство с точками [math]\implies[/math] выполняется глобальный критерий.

[math]\triangleleft[/math]

Будем называть хорошими те рёбра, для которых выполняется локальный критерий Делоне.

Лемма (4):

Из двух рёбер, которые можно провести для пары треугольников, как минимум одно хорошее.

НЯ! Эта статья полна любви и обожания. Возможно, стоит добавить ещё больше?

Задача:

Есть один станок и [math]n[/math] работ. Для каждой работы заданы время выполнения [math] p_i,[/math] дедлаин [math]d_i[/math] и стоимось выполнения этой работы [math]w_i \geqslant 0[/math]. Необходим минимизировать [math]\sum w_i U_i[/math].

Решение

Применим для решения данной задачи динамическое программирование.

Обозначим [math]T = \sum\limits_{i=1}^n p_i[/math]. Для всех [math]t = 0, 1, \ldots, T [/math] и [math]j = 1, \ldots, n[/math] будем рассчитывать [math]F_j(t)[/math] — значение целевой функции, при условии, что были рассмотрены первые [math]j[/math] работ и общее время выполнения тех из них, что будут закончены вовремя, не превышает времени [math]t[/math].

1. Если [math]0 \leqslant t \leqslant d_j [/math] и работа [math]j[/math] успевает выполниться вовремя в расписании, соответствующем [math]F_j(t)[/math], то [math]F_j(t) = F_{j- 1}(t - p_j)[/math], иначе [math]F_j(t) = F_{j- 1}(t) + w_i[/math].
2. Если [math]t \gt d_j[/math], то [math]F_j(t) = F_{j}(d_j)[/math], поскольку все работы с номерами [math]j = 1, \ldots, j[/math], законченные позже, чем [math] d_j \geqslant \ldots \geqslant d_1 [/math], будут выполнены с опозданием.

Отсюда, получим соотношение:

[math] F_j(t) = \left \{\begin{array}{ll} \min(F_{j-1}(t-p_j), F_{j-1}(t) + w_j), & 0 \leqslant t \leqslant d_j \\ F_j(d_j), & d_j \lt t \lt T \end{array} \right. [/math]

В качестве начальных условий следует взять [math]F_j(t) = \infty [/math] при [math]t \lt 0, j = 0,\ldots, n [/math] и [math]F_0(t) = 0 [/math] при [math]t \geqslant 0 [/math].

Ответом на задачу будет [math]F_n(d_n)[/math].

Приведенный ниже алгоритм вычисляет [math]F_j(t)[/math] для [math]j = 0,\ldots, n [/math] и [math]t = 0,\ldots, d_j [/math]. За [math]p_{max}[/math] обозначим самое большое из времен выполнения заданий.

 отсортиртировать работы по неубыванию времен дедлайнов [math]d_i[/math]
 [math]t_1[/math] = [math]r_1[/math]
 for [math]t = -p_{max}[/math] to [math]-1[/math]
   for [math]j = 0[/math] to [math]n[/math]
     F_j(t) = \infty
 for [math]t = 0[/math] to [math]T[/math]
   F_0(t) = 0
 for [math]j = 1[/math] to [math]n[/math]
   for [math]t = 0[/math] to [math]d_j[/math]
     if [math] F_{j-1}(t) + w_j  \lt  F_{j-1}(t-p_j) [/math]   
        [math] F_j(t) = F_{j-1}(t) + w_j [/math]
     else
       [math]  F_j(t) = F_{j-1}(t-p_j) [/math]
   for [math]t = d_j + 1[/math] to [math]T[/math]
     [math] F_j(t) = F_{j}(d_j) [/math]

Время работы данного алгоритма — [math]O(n \sum\limits_{i=1}^n p_i)[/math].

Для того, чтобы найти само расписание, по доказанной ниже лемме, нам достаточно найти множество работ, которые будут выполнены с опозданием. Это может быть сделано следующим способом:

 t = d_n
 L = \varnothing
 for [math]j = n[/math] downto [math]1[/math]
   [math]t = \min(t, d_j)[/math]
   if [math] F_j(t) = F_{j-1}(t) + w_j [/math] 
     [math] L = L \cup \{j\} [/math] </tex>
   else
     [math] t = t - p_j [/math]

Доказательство корректности и оптимальности

Лемма:

Пусть все работы отсортированы в порядке неубывания дедлайнов [math]d_i[/math]. Тогда существует оптимальное расписание вида [math]i_1, i_2, \ldots, i_s, i_{s+1}, \ldots, i_n [/math], такое, что [math]i_1 \lt i_2 \lt \ldots \lt i_s [/math] — номера работ, которые успеют выполниться вовремя, а [math]i_{s+1}, \ldots, i_n [/math] — номера просроченных работ.

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Пусть у нас есть некоторое оптимальное раписание [math]S[/math]. Получим необходимое нам расписание путем переставления некоторых работ. Если работа с номером [math] i[/math] выполнится в [math]S[/math] с опозданием, то переставим эту работу в конец. При этом, так как работа просрочна в оптимальном расписании [math]S[/math], при такой перестановке не произойдет увеличения целевой функции. Если работы с номерами [math]i[/math] и [math]j[/math] в расписании [math]S[/math] выполняются вовремя, но при этом [math]d_i \lt d_j [/math], но [math]j[/math] стоит в [math]S[/math] раньше [math]i[/math]. Тогда переставим работу с номером [math]j[/math] так, чтобы она выполнялась после работы [math]i[/math]. Таким образом, каждая из работ, находившихся в [math]S[/math] между [math]j[/math] и [math]i[/math], включая [math]i[/math], будет выполняться в новом расписании на [math]p_j[/math] единиц времени раньше. Эта перестановка не повлияет на оптимальнось расписания: Ни одна из работ, котарая успевала выполниться в расписании [math]S[/math], не попадет в список просроченных работ при переставлении её на более раннее время. Число работ, не успевающих выполниться вовремя, не может уменьшится, иначе бы возникло противоречие в исходным выбором [math]S[/math], как оптимального решения. Поскольку [math]d_i \lt d_j [/math] и работа [math]i[/math] будет заканчиваться на [math]p_j[/math] единиц времени раньше, то стоящая сразу послее нее работа [math]j[/math] тоже будет успевать выполниться.

[math]\triangleleft[/math]

См. также

• Классификация задач
• [math] 1 \mid r_i,p_i=p \mid \sum w_i U_i[/math]
• [math]1 \mid p_{i} = 1 \mid \sum w_{i}U_{i}[/math]
• [math]R2 \mid \mid C_{max}[/math]

Источники информации

• P. Brucker. Scheduling Algorithms (2006), 5th edition, стр. 26 - 28