4、利用Python编程与物联网技术解决工作排序与压力检测问题

利用Python编程与物联网技术解决工作排序与压力检测问题

1. 工作排序问题的Python编程应用

工作排序问题旨在确定一系列工作的合适执行顺序，以优化诸如总耗时或总成本等效率指标。其效率由工作完成的顺序决定，可通过金钱、时间或里程等量化。该问题在制造业、航空、工业维护、计算机编程和银行等领域有广泛应用。传统解决方法如TABU搜索算法、模糊TOPSIS方法、收益系统/模型和约翰逊排序规则等，其中约翰逊算法应用广泛。但传统方法耗时且易出现人为错误，因此开发了基于Python编程的代码来解决工作排序问题，可显著节省时间并减少人为错误。

1.1 工作排序问题概述

排序问题是运筹学领域的重要应用，其活动完成顺序决定了有效性指标。生产调度系统的算法可减少机器闲置时间和任务完成总时间，但对于大规模问题，传统方法效率不高。约翰逊算法根据处理时间确定最佳工作顺序，但由于计算量巨大，理论上需实时测试每个顺序来确定最优解。

1.2 解决工作排序问题的Python代码

假设存在n个工作，通过m台机器处理，机器顺序为M1, M2, …, Mm ，第i台机器完成第j个工作的时间为Tij。解决工作排序问题时做以下假设：
- 工作在一台机器上开始后，必须在该机器上完成后才能转移到另一台机器。
- 每台机器处理特定工作的时间已知，且该时间与工作处理顺序无关。

为计算工作执行顺序，开发的Python代码使用了一些内置函数，如：
- max() ：用于找出数组列表中的最大值。
- min() ：用于找出数组列表中的最小值。
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