最佳调度问题:假设有n个任务由k个可并行工作的机器完成。完成任务i需要的时间为ti,i=1~n。试设计一个优先队列式分支限界法,计算完成这n个任务的最佳调度,使得完成全部任务的时间最早。例如,7个任务的完成时间分别为2、14、4、16、6、5、3,交给3个机器完成,则最早完成时间为17。
时间: 2024-03-16 07:45:42 浏览: 26
最佳调度问题可以使用优先队列式分支限界法解决,具体步骤如下:
1.将n个任务按照完成时间从大到小排序,建立一个优先队列。
2.初始化当前最小完成时间min_time为0,当前调度方案schedule为一个长度为n的空列表。
3.从优先队列中取出一个任务,将其分配给当前完成时间最早的机器,更新该机器的完成时间。将该任务加入到schedule列表中。
4.计算当前完成时间,如果大于等于min_time,则剪枝,回溯到上一步。否则,如果schedule列表已经包含了所有任务,则更新min_time为当前完成时间,记录当前调度方案。
5.对于每个未分配的任务,在当前机器完成时间最早的情况下计算该任务的完成时间,将该任务加入到优先队列中。
6.重复步骤3到5,直到优先队列为空。
7.返回记录的最优调度方案和完成时间。
下面是一个Python实现的例子:
```python
import heapq
def best_schedule(n, t, k):
# 将任务按完成时间从大到小排序
tasks = sorted(range(n), key=lambda i: -t[i])
# 初始化优先队列和当前完成时间
q = [(0, [False] * n, [None] * n)]
# 初始化最小完成时间和最优调度方案
min_time, best_schedule = float('inf'), None
while q:
# 取出当前完成时间最小的调度方案
time, used, schedule = heapq.heappop(q)
if time >= min_time:
# 剪枝,回溯到上一步
continue
if all(used):
# 更新最小完成时间和最优调度方案
min_time, best_schedule = time, schedule
continue
# 将未分配的任务加入优先队列
for i in range(n):
if not used[i]:
# 计算任务i的完成时间
m = min(range(k), key=lambda j: time + t[i] if schedule[j] is None else schedule[j])
new_time = time + t[i] if schedule[m] is None else max(time + t[i], schedule[m])
# 将任务i分配给机器m
new_used = used.copy()
new_used[i] = True
new_schedule = schedule.copy()
new_schedule[m] = new_time
# 将新的调度方案加入优先队列
heapq.heappush(q, (new_time, new_used, new_schedule))
return min_time, best_schedule
# 测试
n = 7
t = [2, 14, 4, 16, 6, 5, 3]
k = 3
min_time, best_schedule = best_schedule(n, t, k)
print(f"最早完成时间为{min_time},最优调度方案为{best_schedule}")
```
在上面的例子中,我们将任务按完成时间从大到小排序,并使用一个优先队列来存储所有可能的调度方案。每次从队列中取出当前完成时间最小的调度方案,将一个未分配的任务分配给当前完成时间最早的机器,并将新的调度方案加入到优先队列中。如果当前完成时间已经大于等于最小完成时间,则剪枝,回溯到上一步。如果所有任务都已经分配完成,则更新最小完成时间和最优调度方案。最终返回最早完成时间和最优调度方案。