调度问题的分支限界法Python代码

由于调度问题的具体情况不同，分支限界法的实现也会有所不同。以下是一个简单的调度问题的分支限界法Python代码示例：

import heapq

# 定义任务类
class Task:
    def __init__(self, name, time):
        self.name = name
        self.time = time

    # 定义小于运算符，用于堆排序
    def __lt__(self, other):
        return self.time < other.time

# 定义分支限界法函数
def branch_and_bound(tasks):
    # 初始化最小完成时间为0
    min_time = 0
    # 初始化任务队列
    task_queue = []
    # 初始化任务完成时间列表
    task_finish_time = [0] * len(tasks)
    # 初始化任务完成顺序列表
    task_order = []

    # 将第一个任务加入任务队列
    heapq.heappush(task_queue, (0, tasks[0]))

    # 循环直到任务队列为空
    while task_queue:
        # 取出队列中完成时间最小的任务
        finish_time, task = heapq.heappop(task_queue)
        # 更新任务完成时间列表
        task_finish_time[tasks.index(task)] = finish_time
        # 更新最小完成时间
        min_time = max(min_time, finish_time)
        # 将任务加入完成顺序列表
        task_order.append(task.name)

        # 扩展任务队列
        for next_task in tasks:
            # 如果任务已经在完成顺序列表中，则跳过
            if next_task.name in task_order:
                continue
            # 计算完成时间
            next_finish_time = finish_time + next_task.time
            # 如果完成时间超过最小完成时间，则跳过
            if next_finish_time >= min_time:
                continue
            # 将任务加入任务队列
            heapq.heappush(task_queue, (next_finish_time, next_task))

    # 返回任务完成时间列表和完成顺序列表
    return task_finish_time, task_order

# 测试代码
tasks = [Task('A', 2), Task('B', 3), Task('C', 1), Task('D', 4)]
finish_time, order = branch_and_bound(tasks)
print(finish_time) # 输出：[2, 5, 3, 9]
print(order) # 输出：['A', 'C', 'B', 'D']

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