贪心算法多机调度 结论

贪心算法多机调度问题是指在m台机器上完成n个任务，每个任务需要的时间不同，需要找到一种调度方案使得所有任务的完成时间最短。其中，贪心算法是一种思想，它的基本思路是每次选择当前看起来最优的决策，而不考虑长远的影响。

对于贪心算法多机调度问题，有以下结论：
1. Johnson算法可以求解两台机器的最优调度问题。
2. 对于m台机器的问题，可以通过一些启发式规则将其转化为两台机器的问题，并使用Johnson算法求解。
3. 贪心算法中的启发式规则有很多，如最短处理时间优先、最长处理时间优先等。这些启发式规则对于不同的实例可能会有不同的效果。

相关问题

贪心算法 多机调度问题

贪心算法是一种解决问题的思想，它只考虑眼前利益，每一步做出当时看起来最佳的选择，从而得到整体最优解。而多机调度问题是指有n个作业需要在m台机器上完成，每个作业需要的时间不同，如何安排作业才能使所有作业完成时间最短。这个问题可以使用贪心算法来解决。

具体来说，可以按照作业所需时间从大到小排序，然后依次将作业分配给当前完成时间最早的机器。这样可以保证每个机器的负载尽可能平均，从而使得所有作业完成时间最短。

需要注意的是，如果作业数小于等于机器数，那么每个作业都可以分配给一个机器，最长作业时间为机器所用最少时间。如果作业数大于机器数，则需要使用贪心算法来寻求最佳解决方案。

贪心算法多机调度问题matlab代码

下面是一个使用贪心算法解决多机调度问题的MATLAB代码示例：

function schedule = greedy_scheduling(jobs, num_machines)
    % 对作业按照处理时间进行排序
    sorted_jobs = sortrows(jobs, 2);
    
    % 初始化每台机器的完成时间
    machine_finish_time = zeros(1, num_machines);
    
    % 初始化作业调度表
    schedule = zeros(size(jobs, 1), 2);
    
    % 遍历每个作业
    for i = 1:size(sorted_jobs, 1)
        job = sorted_jobs(i, :);
        
        % 找到完成时间最早的机器
        [min_finish_time, min_machine] = min(machine_finish_time);
        
        % 将作业分配给该机器
        schedule(i, :) = [job(1), min_machine];
        
        % 更新机器的完成时间
        machine_finish_time(min_machine) = machine_finish_time(min_machine) + job(2);
    end
end

在这个例子中，`jobs` 是一个包含作业信息的矩阵，每一行表示一个作业，第一列是作业编号，第二列是该作业的处理时间。`num_machines` 表示可用的机器数量。

函数 `greedy_scheduling` 使用贪心算法来计算作业的调度方案。它首先对作业按照处理时间进行排序，然后遍历每个作业，将其分配给完成时间最早的机器，并更新该机器的完成时间。最后，返回一个作业调度表，每一行表示一个作业的编号和分配的机器。

你可以根据自己的需求调用这个函数并传入适当的参数。