动态规划解决流水作业调度（Johnson法则）

最新推荐文章于 2021-11-24 23:33:42 发布

hbjiaxiaoxue

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分类专栏：算法设计文章标签：作业 exchange c random delete struct

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hbjiaxiaoxue/article/details/7075462

本文通过Johnson法则介绍如何运用动态规划解决流水作业调度问题。首先定义JobType结构体，然后实现冒泡排序对作业进行分类。接着，`FlowShop`函数计算最优次序并返回最小加工时间，而`Compare`函数生成随机次序并计算加工时间。最后，`main`函数读取作业数及加工时间，并提供比较不同调度方案的功能。

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#include<stdio.h>
#include<iostream>
using namespace std;
#include<time.h>
#include<stdlib.h>
#define random(x) (rand()%x)

typedef struct {
	int key; //以Ai还是Bi作为关键字排序
	bool job;//标志是Ai>Bi还是Ai<Bi型，从而分别归在N1或N2集合中
	int index;//将它作为第index个作业
}JobType;

void BubbleSort(JobType * R,int n)//冒泡排序
{ 
	int i,j;
	JobType temp;
	bool exchange; //交换标志
	for(i = 0;i < n;i ++){ //最多做n-1趟排序
		exchange = false; //本趟排序开始前，交换标志应为假
		for(j = n - 1;j >= i;j --) 
			if(R[j+1].key < R[j].key){
				temp = R[j+1]; 
				R[j+1] = R[j];
				R[j] = temp;
				exchange=true; //发生了交换，故将交换标志置为真
			}
			if(!exchange) //本趟排序未发生交换，提前终止算法
				return;
	} 
} 

int FlowShop(int n, int *a, int *b, int *c)
//n为作业数，a、b为数组，分为放n个作业在机器M1和M2上执行的时间，c数组存放最优流水次序
{
	JobType d[4];
	
	for (int i=0; i<n; i++) {
		d[i].key = a[i]>=b[i] ? b[i] : a[i];//key值保存较小者
		d[i].job = a[i]<b[i];//将作业分为N1和N2两组
		d[i].index = i;
	}
	
	BubbleSort(d,n);//对n个作业以其key值升序排列
	
	in