C++编程实现流水作业调度优化

"流水作业调度的C++编程实践" 流水作业调度是一种优化问题，它涉及到在多台机器之间有效地分配任务，以最小化总的完成时间。在这个场景中，我们有两台机器M1和M2，每个作业都需要在这两台机器上依次进行加工。目标是确定一个最优的作业顺序，使得从第一个作业在M1开始加工到最后一个作业在M2完成加工所花费的时间达到最小。 首先，我们需要进行可行性分析和项目开发计划。在给定的描述中，每个作业在M1和M2上的加工时间已知，分别为[pic1]和[pic2]。为了消除机器的空闲时间并减少总的完成时间，我们需要找到一种策略，使得M1始终保持忙碌，同时尽量减少M2的空闲和积压。 根据需求分析，用户可以输入作业数量和各作业在两台机器上的加工时间。程序会使用Johnson算法来解决这个问题。Johnson算法是一种经典的调度算法，适用于解决此类问题，它基于动态规划原理，寻找最优子结构。 在概要设计阶段，我们定义了作业在M1和M2上的加工时间为[pic3]和[pic4]。由于作业i在M1完成后需要等待[pic5]时间才能在M2开始，所以总时间会增加[pic6]。这里，我们利用动态规划的递归关系来构建算法，即[pic7]，其中[pic8]表示在特定等待时间t下，作业集S的最优调度时间。 算法可以通过比较不同作业对之间的[pic9]条件来进一步优化，当这个条件满足时，表示作业i和j的顺序可以互换而不会增加总时间，这样就有可能找到更优的调度方案。 在实际的C++编程中，我们需要实现以下步骤： 1. 输入处理：接收用户输入的作业数量和各作业的加工时间。 2. 初始化动态规划表格：根据作业数量和加工时间构建二维数组，存储每个子问题的最优解。 3. 应用Johnson算法：遍历所有可能的作业组合，更新动态规划表格，直到找到全局最优解。 4. 输出结果：打印出经过算法安排的作业序列，即最优调度。 通过这种方式，我们可以实现一个高效的流水作业调度程序，帮助用户在给定条件下找到最小化总完成时间的作业顺序。