PpmtnriLmax — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м
Строка 25: Строка 25:
 
# <tex>x_{iK} \le T_K</tex> для всех ребер <tex>(J_i, I_K)</tex>
 
# <tex>x_{iK} \le T_K</tex> для всех ребер <tex>(J_i, I_K)</tex>
  
Исходя из этого, расписание строится выполнением работы <tex>J_{iK}</tex> с временем выполнения <tex>x_{iK}</tex> в интервале <tex>I_K</tex>.
+
Исходя из этого, расписание строится выполнением работы <tex>J_{iK}</tex> с временем выполнения <tex>x_{iK} > 0</tex> в интервале <tex>I_K</tex>.
  
 
Т.к. сеть содержит <tex>O(N)</tex> элементов, значит максимальный поток в ней можно найти за <tex>O(n^3)</tex>. Кроме того, построение "окон" выполнения работ займет <tex>O(N^2)</tex>. Т.о. указанный выше алгоритм потребует <tex>O(N^3)</tex> операций.  
 
Т.к. сеть содержит <tex>O(N)</tex> элементов, значит максимальный поток в ней можно найти за <tex>O(n^3)</tex>. Кроме того, построение "окон" выполнения работ займет <tex>O(N^2)</tex>. Т.о. указанный выше алгоритм потребует <tex>O(N^3)</tex> операций.  
  
 
Для решения данной задачи мы используем бинпоиск по <tex>L</tex> значениям, а значит, получаем алгоритм с <tex>\varepsilon</tex>-приближенной  сложностью <tex>O (n^3(log(n) + log(1 / \varepsilon) + log(\max\limits_{j=1}^{n} p_j)) </tex>, потому как <tex>L_{max}</tex>, ограничен <tex>n \max\limits_{j=1}^{n}p_j</tex>
 
Для решения данной задачи мы используем бинпоиск по <tex>L</tex> значениям, а значит, получаем алгоритм с <tex>\varepsilon</tex>-приближенной  сложностью <tex>O (n^3(log(n) + log(1 / \varepsilon) + log(\max\limits_{j=1}^{n} p_j)) </tex>, потому как <tex>L_{max}</tex>, ограничен <tex>n \max\limits_{j=1}^{n}p_j</tex>

Версия 00:20, 10 июня 2012

Постановка задачи

  1. Имеется [math]M[/math] однородных машин, работающих параллельно.
  2. Есть [math]N[/math] работ, каждое имеет своё время появления [math]r_i[/math] и время окончания [math]d_i[/math].
  3. Работа может быть прервана и продолжена позже.

Необходимо составить такое расписание, чтобы значение [math]L_{max} = max_{i=1}^n (C_i - d_i)[/math] было минимальным.

Решение

Рис. 1 - Cеть

Сведем эту задачу к поиску максимального потока в сети, построенной указанным ниже образом.

Пусть [math]t_1 \lt t_2 \lt \ldots \lt t_r[/math] - упорядоченная последовательность [math]r_i[/math] и [math]d_i[/math]. Определим интервалы [math]I_K = [t_K; t_{K+1}][/math] с длиной [math]T_K = t_{K+1} - t_K[/math] для всех [math]K = 1 \ldots r-1[/math].

Работам [math]J_i[/math] сопоставим свой тип вершин, а интервалам [math]I_K[/math] свой. Добавим две фиктивные вершины [math]s[/math] и [math]t[/math]. Вершина [math]s[/math] соединена с вершинами [math]J_i[/math] ребрами с пропускной способностью [math]p_i[/math], вершина [math]t[/math] соединена с вершинами [math]I_K[/math] ребрами с пропускной способностью [math]mT_K[/math]. Ребро между вершиной [math]J_i[/math] и вершиной [math]I_K[/math] существует, если [math]r_i \le t_K, t_{K+1} \le d_i[/math]. Пропускная способность этого ребра - [math]T_K[/math].

Нетрудно понять, что расписание существует, если максимальный поток через эту сеть равен [math]\sum_{i=1}^n p_i[/math].

Если это так, то поток [math]x_{iK}[/math] на дуге [math](J_i, I_K)[/math] соответствует тому, что работа [math]J_i[/math] будет выполняться во временном интервале [math]I_K[/math], и будет справедливо следующее:

  1. [math]\sum_{K=1}^{r-1} x_{iK} = p_i, i = 1 \ldots n[/math]
  2. [math]\sum_{i=1}^n x_{iK} \le mT_K, K = 1 \ldots r - 1[/math]
  3. [math]x_{iK} \le T_K[/math] для всех ребер [math](J_i, I_K)[/math]

Исходя из этого, расписание строится выполнением работы [math]J_{iK}[/math] с временем выполнения [math]x_{iK} \gt 0[/math] в интервале [math]I_K[/math].

Т.к. сеть содержит [math]O(N)[/math] элементов, значит максимальный поток в ней можно найти за [math]O(n^3)[/math]. Кроме того, построение "окон" выполнения работ займет [math]O(N^2)[/math]. Т.о. указанный выше алгоритм потребует [math]O(N^3)[/math] операций.

Для решения данной задачи мы используем бинпоиск по [math]L[/math] значениям, а значит, получаем алгоритм с [math]\varepsilon[/math]-приближенной сложностью [math]O (n^3(log(n) + log(1 / \varepsilon) + log(\max\limits_{j=1}^{n} p_j)) [/math], потому как [math]L_{max}[/math], ограничен [math]n \max\limits_{j=1}^{n}p_j[/math]