python 流水作业调度_流水作业调度问题

流水作业调度问题是指在一个流水线上，有多个作业需要完成，每个作业需要经过若干个工序才能完成。每个工序需要花费一定的时间，且同一时间只能进行一个工序。现在需要确定一个调度方案，使得所有作业能够按照最短时间完成。

具体来说，流水作业调度问题可以抽象为一个带权有向无环图（DAG），其中节点表示工序，边表示工序之间的前后关系，权值表示每个工序所需的时间。我们需要在 DAG 上找到一条最短路径，使得所有作业能够按照最短时间完成。

解决流水作业调度问题的常见算法有拓扑排序、关键路径算法等。其中，拓扑排序可以用来检测 DAG 是否存在环，以及确定 DAG 中节点的执行顺序；关键路径算法则可以用来求解流水线上的最短时间。

Python 代码实现流水作业调度问题需要对 DAG 进行建模，并使用拓扑排序和关键路径算法求解。具体实现细节可以参考相关的算法教材和代码示例。

相关问题

python流水作业调度问题

Python流水作业调度问题是指在一个流水线上有多个作业需要完成，每个作业有一定的处理时间和依赖关系。调度问题的目标是找到一个最优的作业执行顺序，使得总的完成时间最短。

在Python中，可以使用图论的方法来解决流水作业调度问题。首先，将每个作业表示为图中的节点，作业之间的依赖关系表示为有向边。然后，可以使用拓扑排序算法来确定作业的执行顺序。

拓扑排序算法的基本思想是从图中选择一个没有前驱节点的节点，将其加入到结果序列中，并移除与该节点相关的边。重复这个过程，直到所有节点都被加入到结果序列中。

以下是解决Python流水作业调度问题的步骤：
1. 构建有向图，将每个作业表示为节点，并根据依赖关系添加有向边。
2. 使用拓扑排序算法确定作业的执行顺序。
3. 根据作业执行顺序计算总的完成时间。

流水作业调度python

以下是流水作业调度问题的Python实现代码，基于Python 3.6：

def flow_shop(n, m, p):
    """
    n: 作业数
    m: 机器数
    p: 作业处理时间矩阵
    """
    # 初始化
    f = [[0] * (m + 1) for i in range(n + 1)]
    for i in range(1, n + 1):
        f[i][1] = f[i - 1][1] + p[i - 1][0]
    for j in range(1, m + 1):
        f[1][j] = f[1][j - 1] + p[0][j - 1]
    # 动态规划
    for i in range(2, n + 1):
        for j in range(2, m + 1):
            f[i][j] = min(f[i - 1][j], f[i][j - 1]) + p[i - 1][j - 1]
    # 返回结果
    return f[n][m]

# 示例
n = 3
m = 2
p = [[2, 1], [3, 2], [4, 1]]
print(flow_shop(n, m, p)) # 输出：8