装配线调度

题目难度:

题目描述:


如上图所示:

给出某样例数据最后的结果为f*=38


这道题目,如果用搜索的方法,则效率为O(2^n),效率极低,由此我们可以想到用动态规划去做。

设f(1,i)表示第一条装配线到第i个装配站时的最优时间,f(2,i)则表示第二条装配线到底i个装配站的最有时间。显然,不管当前到哪一条装配线,对于到第i个装配站只有两种路径(设当前是第一条装配线,以及a(1,i)表示的是第一条装配线的第i个装配零件的时间,t(1,i)表示从第i个装配站到其另一装配线的下一站耗时):

一、通过a(1,j-1)的最快路线,然后直接到达a(1,j)。

二、通过a(2,j-1)的最快路线,然后再从装配线二到达装配线一,然后到达a(1,j)。

而,这两种路径的所对应的值为f(1,j-1)+a(1,j),f(2,j-1)+a(1,j)+t(2,j-1)。

而当是第2条装配线的时候,亦然。


最后答案的最优解f*就等于min(f(1,n)+x1,f(2,n)+x2),而这道题的边界也很好解决,当f(1,i)的i=1的时候f(k,1)=ek+a(k,1)(0<k<3)。

伪代码如下:


最后输出f*即为正确答案,而我们还可以根据l1和l2的值求出最优路径,伪代码如下:


装配线调度问题旨在找出通过工厂两条装配线的最快方法。已知装配线 `i` 的第 `j` 个装配的装配时间为 `ai,j`,从一个装配线转移到另一个装配线转移时间为 `ti,j`,进入装配线的时间为 `ei`,离开装配线的时间为 `xi`。目标是求得底盘通过装配线的最短时间 [^1]。 以下是该问题的 C++ 实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // 解决装配线调度问题的函数 std::pair<int, std::vector<int>> assemblyLineScheduling(const std::vector<int>& e, const std::vector<int>& x, const std::vector<std::vector<int>>& a, const std::vector<std::vector<int>>& t) { int n = a[0].size(); std::vector<int> f1(n), f2(n); std::vector<int> l1(n), l2(n); // 初始化边界条件 f1[0] = e[0] + a[0][0]; f2[0] = e[1] + a[1][0]; // 填充 f1 和 f2 数组 for (int j = 1; j < n; ++j) { if (f1[j - 1] <= f2[j - 1] + t[1][j - 1]) { f1[j] = f1[j - 1] + a[0][j]; l1[j] = 1; } else { f1[j] = f2[j - 1] + t[1][j - 1] + a[0][j]; l1[j] = 2; } if (f2[j - 1] <= f1[j - 1] + t[0][j - 1]) { f2[j] = f2[j - 1] + a[1][j]; l2[j] = 2; } else { f2[j] = f1[j - 1] + t[0][j - 1] + a[1][j]; l2[j] = 1; } } // 确定最终的最短时间和最后使用的装配线 int final_f; int last_line; if (f1[n - 1] + x[0] <= f2[n - 1] + x[1]) { final_f = f1[n - 1] + x[0]; last_line = 1; } else { final_f = f2[n - 1] + x[1]; last_line = 2; } // 回溯找出最优路径 std::vector<int> path(n); path[n - 1] = last_line; for (int j = n - 1; j > 0; --j) { if (last_line == 1) { last_line = l1[j]; } else { last_line = l2[j]; } path[j - 1] = last_line; } return {final_f, path}; } int main() { std::vector<int> e = {2, 4}; // 进入装配线的时间 std::vector<int> x = {3, 2}; // 离开装配线的时间 std::vector<std::vector<int>> a = { {7, 9, 3, 4, 8, 4}, // 装配线 1 各装配的装配时间 {8, 5, 6, 4, 5, 7} // 装配线 2 各装配的装配时间 }; std::vector<std::vector<int>> t = { {2, 3, 1, 3, 4}, // 从装配线 1 转移装配线 2转移时间 {2, 1, 2, 2, 1} // 从装配线 2 转移装配线 1转移时间 }; auto result = assemblyLineScheduling(e, x, a, t); int min_time = result.first; std::vector<int> path = result.second; std::cout << "最少消耗时间为: " << min_time << std::endl; std::cout << "输出路径: " << std::endl; for (int i = 0; i < path.size(); ++i) { std::cout << "line: " << path[i] << ", station: " << i + 1 << std::endl; } return 0; } ``` ### 代码解释 - **边界条件**:首先初始化 `f1[0]` 和 `f2[0]`,它们分别表示从进入装配线 1装配线 2 开始的初始时间 [^2]。 - **状态转移**:对于每个装配 `j`,计算从装配线 1装配线 2 到达该装配的最短时间 `f1[j]` 和 `f2[j]`,并记录选择的上一个装配线 `l1[j]` 和 `l2[j]` [^2]。 - **最终结果**:计算通过两条装配线完成所有装配并离开的最短时间 `final_f`,并记录最后使用的装配线 `last_line`。 - **回溯路径**:根据记录的 `l1` 和 `l2` 数组,回溯找出最优路径 `path`。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n)$,其中 $n$ 是装配的数量。 - **空间复杂度**:$O(n)$,主要用于存储 `f1`、`f2`、`l1` 和 `l2` 数组。 ###
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