基础算法 —— 调度问题 —— 流水调度问题

【概述】

流水调度问题的表达为:有n 个作业在两台机器 M1、M2 组成的流水线上进行加工,每个作业 i 都必须花费 ai 在 M1 上行加工,然后再花费 bi 在 M2 上加工,确定 n 个作业的加工顺序,使得 n 个作业完成加工的时间最短。

关于流水调度问题,可用 Johnson 法则来求最优调度方案,其时间复杂度为 O(nlogn)

算法描述为:设 N1 位 a=b 的作业集合,将 N1 的作业按 a 非减序排列,N2 中的作业按 b 非增序排列,则 N1 作业接 N2 作业构成最优顺序。

【问题分析】

求一个加工顺序使加工总时间最短,就是让机器空闲时间最短,一旦机器 M1 开工,那么 M1 会不停的进行作业没有空闲时间,而机器 M2 会有两种情况:机器空闲、作业积压,而且在第一个部件在机器 M1 开始加工时,机器 M2 必须等待,最后一个部件在机器 M2 加工时,机器 M1 也在等待机器 M2 的完工

要使机器总空闲时间最短,就要将在机器 M1 上加工时间最短的部件先进行加工,这样使得机器 M2 在最短的时间内可以开工,再把机器 M2 上加工时间最短的部件最后加工,这样使得机器 M1 在最短的时间内等待机器 M2 完工。

根据 Johnson 法则,设:Mi=min{ai,bi}

将 M 按照从小到大的顺序排序,然后从第一个开始处理:

  • 若 Mi=ai,则:将第 i 个部件放在其从头开始的加工的部件后面
  • 若 Mi=bi,则:将第 i 个部件放在其从尾开始的加工的部件的前面

最后得到的序列即为最优加工顺序。

例如:n=5,(a1,a2,a3,a4,a5)=(3,5,8,7,10),(b1,b2,b3,b4,b5)=(6,2,1,4,9)

则 M=(m1,m2,m3,m4,m5)=(3,2,1,4,9)

将 M 进行排序,有:(m3,m2,m1,m4,m5),然后进行处理

  • 处理 m3:由于 m3=b3,因此 m3 放在后面,加工顺序为:(  ,  ,  ,  ,3)
  • 处理 m2:由于 m2=b2,因此 m2 放在后面,加工顺序为:(  ,  ,  ,2,3)
  • 处理 m1:由于 m1=a1,因此 m1 放在前面,加工顺序为:(1,  ,  ,2,3)
  • 处理 m4:由于 m4=b4,因此 m4 放在后面,加工顺序为:(1,  ,4,2,3)
  • 处理 m5:由于 m5=b5,因此 m5 放在后面,加工顺序为:(1,5,4,2,3)

因此,最优的加工顺序就是 (1,5,4,2,3),最短时间为 34

【实现】

struct Node{
    int num;
    int id;
    bool operator < (const Node &rhs)const{
        return num

 

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