python任务分配

方法一是根据已分配任务占总任务的比例来进行分配。具体步骤如下:
1. 初始化一个空列表list和比例ratio。
2. 循环遍历任务数，对每个任务进行分配。
3. 遍历比例列表，找到第一个比例不为0的处理单元。
4. 如果该处理单元的任务列表为空且标志位为0，将任务分配给该单元，并将标志位设为1。
5. 如果该处理单元的任务列表长度除以当前任务数小于比例除以总比例，则将任务分配给该单元，并将标志位设为1。
6. 如果成功分配任务，跳出内循环。
7. 打印每个处理单元分配的任务数量和总耗时。

方法二是将任务分配给比例列表中最大值对应的处理单元。具体步骤如下:
1. 初始化一个空列表list和比例ratio。
2. 循环遍历任务数，对每个任务进行分配。
3. 如果比例列表中最大值大于0，则找到最大值对应的处理单元。
4. 将任务分配给该处理单元，并将对应比例值减1。
5. 如果比例列表中最大值为0且最小值也为0，则将比例列表重置为初始值。
6. 将任务分配给最大值对应的处理单元，并将对应比例值减1。
7. 打印每个处理单元分配的任务数量和总耗时。

方法三是根据权重区间的方式进行任务分配。具体步骤如下:
1. 初始化一个空列表list和比例ratio。
2. 循环遍历任务数，对每个任务进行分配。
3. 随机生成一个整数t，范围为0到总比例值减1。
4. 遍历比例列表，将t减去当前比例值。
5. 如果t小于0，则将任务分配给该处理单元，并跳出内循环。
6. 打印每个处理单元分配的任务数量和总耗时。

相关问题

任务分配 python

以下是一个简单的任务分配程序的示例代码：

import random

# 定义任务分配的函数
def distribute_tasks(tasks, workers):
    # 首先确定每个工人需要完成的任务数量
    num_tasks_per_worker = len(tasks) // len(workers)
    
    # 随机打乱任务列表，以保证任务分配公平
    random.shuffle(tasks)
    
    # 然后为每个工人分配任务
    for i, worker in enumerate(workers):
        start = i * num_tasks_per_worker
        end = start + num_tasks_per_worker
        
        if i == len(workers) - 1:
            end = len(tasks)
        
        worker_tasks = tasks[start:end]
        print(f"{worker}: {worker_tasks}")

# 示例任务和工人列表
tasks = ['task1', 'task2', 'task3', 'task4', 'task5', 'task6']
workers = ['worker1', 'worker2', 'worker3']

# 运行任务分配函数
distribute_tasks(tasks, workers)

这个程序首先确定每个工人需要完成的任务数量，然后通过随机打乱任务列表，以保证任务分配公平。接下来，程序使用循环为每个工人分配任务，并将结果打印出来。

pso任务分配Python

在使用PSO（粒子群优化）算法进行任务分配的Python代码中，首先需要创建一个表示粒子的类或字典。在这个类中，可以定义粒子的位置、速度和最佳位置等属性。

然后，可以使用随机数生成函数（如numpy库中的uniform函数）来初始化粒子的位置和速度。具体来说，可以使用uniRand函数生成指定范围内的随机数，并以N维参数的形式存储在粒子的位置和速度属性中。

接下来，可以使用适当的评价函数（根据问题需要）来计算每个粒子的最佳位置，并更新全局最佳位置。在任务分配问题中，这个评价函数可以根据工作和报酬之间的关系来计算报酬总数。

最后，可以使用PSO算法的迭代过程来不断更新粒子的位置和速度，直到达到指定的迭代次数或满足终止条件。

需要注意的是，PSO算法的具体实现可能涉及其他参数和函数，这取决于具体的问题和算法设计。以上是一个简单的示例，可以根据具体需求进行修改和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【python3】任务分配问题](https://blog.csdn.net/qq_34761280/article/details/83624596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [粒子群算法及其Python实现](https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/127815855)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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