Opi1sumu — различия между версиями
Zemskovk (обсуждение | вклад) (→Оценка сложности алгоритма) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показаны 4 промежуточные версии 2 участников) | |||
Строка 4: | Строка 4: | ||
==Алгоритм== | ==Алгоритм== | ||
===Описание алгоритма=== | ===Описание алгоритма=== | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
{{Определение | {{Определение | ||
|definition=Обозначим за '''тайм-слот''' <tex>t</tex> множество из не более, чем <tex>m</tex> различных чисел {{---}} | |definition=Обозначим за '''тайм-слот''' <tex>t</tex> множество из не более, чем <tex>m</tex> различных чисел {{---}} | ||
Строка 30: | Строка 17: | ||
которой там еще нет, в него. Так как в нем меньше элементов, то по принципу Дирихле, это можно сделать. | которой там еще нет, в него. Так как в нем меньше элементов, то по принципу Дирихле, это можно сделать. | ||
− | {{ | + | Сведем задачу построения распинания по построенным тайм-слотам к задаче о покрытии двудольного [[Основные_определения_теории_графов|графа]] минимальным |
+ | количеством [[Паросочетания:_основные_определения,_теорема_о_максимальном_паросочетании_и_дополняющих_цепях|паросочетаний]]. | ||
+ | |||
+ | Определим <tex>k</tex> как максимальное число работ, которые можно успеть выполнить. | ||
+ | |||
+ | Построим двудольный граф. В левой доле вершинам будут соответствовать работы, в правой {{---}} времена. Соответственно, в левой доле будет <tex>n</tex> вершин, в правой {{---}} <tex>d_{max}</tex>. Ребро между работой <tex>i</tex> и временем <tex>t</tex> будет, если работа <tex>i</tex> есть в тайм-слоте <tex>t</tex>. | ||
+ | |||
+ | Рассмотрим какое-то паросочетание <tex>M</tex> в этом графе. Оно соответствует корректному расписанию работ на одной машине: ни одна работа не выполняется два раза и ни в один момент времени не выполняется более одной работы. | ||
+ | |||
+ | Тогда, если мы сможем построить множество мощности <tex>m</tex> такое, что каждое ребро находится хотя бы в одном из паросочетаний, то оно будет соответствовать тому, что каждая работа обработана на каждом станке, а значит, составлено корректное расписание для этих <tex>k</tex> работ. | ||
+ | |||
+ | Достроим граф до регулярного степени <tex>m</tex>. Достраивать будем следующим образом. Каждая вершина в левой доле имеет степень <tex>m</tex>, так как каждая работа представлена в <tex>m</tex> тайм-слотах. В правой доле степень каждой вершины не больше <tex>m</tex>, так как в тайм-слоте не может быть больше, чем <tex>m</tex> работ. Значит, в левой доле не больше вершин, чем в правой. | ||
+ | Добавим в левую долю фиктивных вершин, чтобы количества вершин в левой и правой долях сравнялись. После чего просто будем добавлять ребра между вершинами, степень которых еще меньше <tex>m</tex>. Для покрытия этого графа паросочетаниями воспользуемся тем фактом, что регулярный двудольный граф степени <tex>d</tex> можно покрыть <tex>d</tex> паросочетаниями. | ||
+ | |||
+ | При помощи построения паросочетаний было построено расписание для тех <tex>k</tex> работ, которые можно успеть сделать. Так как остальные работы уже нельзя успеть, расписание для них можно составить произвольное. Например, выполнять их по очереди после выполнения первых <tex>k</tex> работ. | ||
+ | |||
+ | <!--{{Теорема | ||
+ | |statement=Если в оптимальном расписании можно сделать <tex>k</tex> работ, то можно сделать первые <tex>k</tex> работ. | ||
+ | |proof=Пусть в оптимальном расписании были сделаны работы <tex>i_1, i_2, \ldots, i_k</tex>. Докажем, что существует | ||
+ | оптимальное расписание, в котором сделаны работы <tex>1, 2, \ldots, k</tex>. Пусть работы <tex>i_1, i_2, \ldots, i_k</tex> | ||
+ | тоже отсортированы в порядке неубывания дедлайна. Тогда <tex>d_{i1} \leqslant d_1, d_{i2}\leqslant d_2, \ldots, d_{ik}\leqslant d_{k}</tex>. | ||
+ | Тогда, если заменить во всём расписании работу <tex>i_j</tex> на работу <tex>j</tex>, то она, тем более, будет выполнена. | ||
+ | }}--> | ||
+ | |||
+ | ===Существование решения=== | ||
+ | {{Теорема | ||
|statement=Следуя этому алгоритму, расписания не существует тогда и только тогда, когда | |statement=Следуя этому алгоритму, расписания не существует тогда и только тогда, когда | ||
переполнился нулевой тайм-слот. | переполнился нулевой тайм-слот. | ||
Строка 50: | Строка 62: | ||
Так как и этот, и изучаемый алгоритм получают в итоге одинаковый фронт, а в этом мы вышли из нулевого времени, а невыполненные единицы работы остались, то так как распределить их никак невозможно, то не существует расписания, в котором бы выполнились все работы. | Так как и этот, и изучаемый алгоритм получают в итоге одинаковый фронт, а в этом мы вышли из нулевого времени, а невыполненные единицы работы остались, то так как распределить их никак невозможно, то не существует расписания, в котором бы выполнились все работы. | ||
}} | }} | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
===Оценка сложности алгоритма=== | ===Оценка сложности алгоритма=== |
Текущая версия на 19:13, 4 сентября 2022
Задача: |
Дано | одинаковых станков, которые работают параллельно и работ, котороые необходимо выполнить в произвольном порядке на всех станках. Время выполнения каждой работы на любом станке одинаково и равно одному. Для каждой работы известно время, до которого её необходимо выполнить. Необходимо успеть выполнить как можно больше работ.
Содержание
Алгоритм
Описание алгоритма
Определение: |
Обозначим за тайм-слот | множество из не более, чем различных чисел — номера работ, которые мы хотим выполнить в момент времени .
Введем тайм-слот для каждого момента времени от до .
Каждую работу будем пытаться сделать как можно позже. Будем рассматривать работы в порядке невозрастания дедлайнов.
-ю работу попытаемся добавить в тайм-слоты с номерами от по .
После добавления некоторые тайм-слоты могли переполниться (тайм-слот переполнился, если в нём уже находилось
работ, и в него добавили -ю).
Для переполнившегося тайм-слота найдём найдем самый правый левее него тайм-слот, который ещё не переполнился и перекинем работу,
которой там еще нет, в него. Так как в нем меньше элементов, то по принципу Дирихле, это можно сделать.
Сведем задачу построения распинания по построенным тайм-слотам к задаче о покрытии двудольного графа минимальным количеством паросочетаний.
Определим
как максимальное число работ, которые можно успеть выполнить.Построим двудольный граф. В левой доле вершинам будут соответствовать работы, в правой — времена. Соответственно, в левой доле будет
вершин, в правой — . Ребро между работой и временем будет, если работа есть в тайм-слоте .Рассмотрим какое-то паросочетание
в этом графе. Оно соответствует корректному расписанию работ на одной машине: ни одна работа не выполняется два раза и ни в один момент времени не выполняется более одной работы.Тогда, если мы сможем построить множество мощности
такое, что каждое ребро находится хотя бы в одном из паросочетаний, то оно будет соответствовать тому, что каждая работа обработана на каждом станке, а значит, составлено корректное расписание для этих работ.Достроим граф до регулярного степени
. Достраивать будем следующим образом. Каждая вершина в левой доле имеет степень , так как каждая работа представлена в тайм-слотах. В правой доле степень каждой вершины не больше , так как в тайм-слоте не может быть больше, чем работ. Значит, в левой доле не больше вершин, чем в правой. Добавим в левую долю фиктивных вершин, чтобы количества вершин в левой и правой долях сравнялись. После чего просто будем добавлять ребра между вершинами, степень которых еще меньше . Для покрытия этого графа паросочетаниями воспользуемся тем фактом, что регулярный двудольный граф степени можно покрыть паросочетаниями.При помощи построения паросочетаний было построено расписание для тех
работ, которые можно успеть сделать. Так как остальные работы уже нельзя успеть, расписание для них можно составить произвольное. Например, выполнять их по очереди после выполнения первых работ.
Существование решения
Теорема: |
Следуя этому алгоритму, расписания не существует тогда и только тогда, когда
переполнился нулевой тайм-слот. |
Доказательство: |
Расписания не существует, а значит, никакой алгоритм его не найдет.
Введем понятие фронта расписания. Фронтом назовем вектор размеров тайм-слотов. Заметим, что от того, в каком порядке происходят перебрасывания из переполнившихся тайм-слотов, итоговый фронт не зависит. Поэтому, если мы сначала положим все работы в тайм-слоты, игнорируя ограничение на их размер, а потом в каком-то порядке перекинем, итоговый фронт окажется тем же. В случае, если при построении тайм-слотов игнорировалось ограничение на их размер, ни одну единицу работы нельзя назначить позже. Будем также рассматривать тайм-слоты без номеров работ: в каждом тайм-слоте просто лежит сколько-то единиц работ. От этого итоговый фронт также не изменится. Заметим, что если нельзя составить корректную в плане наполненности конфигурацию тайм-слотов при данном ослаблении, то нельзя это сделать и в случае существования номера у каждой единицы работы. Будем рассматривать тайм-слоты по убыванию времени с до . В каждый момент времени будем хранить сколько работ необходимо перекинуть на более ранние тайм-слоты. Изначально это число равно нулю.Рассмотрим очередной тайм-слот. Пусть в нем занято ячеек из , а также есть еще нераспределяемых позже единиц работы. Здесь возможны два случая:
|
Оценка сложности алгоритма
Рассмотрим добавление очередной работы в тайм-слоты. За
найдём переполнившийся тайм-слот и за перекинем из него элемент. Так как , итоговая сложность этой части — .Достроение графа до регулярного делается за
, где — количество ребер в нем. Количество ребер в регулярном двудольном графе , где — количество вершин в одной из долей, а — степень. Количество вершин в правой доле — . Значит граф будет построен за , так как степень каждой вершины — .Сложность последней фазы зависит от того, каким алгоритмом граф разбивается на паросочетания. Использовав, например, алгоритм Куна, можно добиться сложности
. Итоговая сложность алгоритма — .См. также
Источники информации
- Peter Brucker «Scheduling Algorithms», fifth edition, Springer — с. 179 ISBN 978-3-540-69515-8