资源调度问题——贪心算法

本文探讨了资源调度问题,针对一组客户的服务时间和期望完成时间,通过不同的调度策略比较了最大延迟的不同。提出了利用贪心算法来寻找最小延迟的调度方案。

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资源调度:给定等待服务的客户集合A = {1, 2, …, n},预计对客户i的服务时间是ti,该客户希望的完成时间是di,即T = {t1, t2,…, tn},D = {d1, d2,…, dn}。如果对客户i的服务在di之前结束,那么对客户i的服务没有延迟;如果在di之后结束,那么这个服务就被延迟了,延迟的时间等于该服务时间减去di。假设都是tidi正整数,一个调度是函数fAN,其中是对客户i的服务开始的时间,要求所有区间互不重叠。一个调度f的最大延迟是所有客户延迟时间的最大值,例如:

          A ={1, 2, 3, 4, 5}

          T= {5, 8, 4, 10, 3}

          D = {10, 12 , 15, 11,20}

那么对于调度f1

          f1:{1, 2, 3, 4, 5} → N

          f1(1)= 0,  f1(2)= 5,  f1(3)= 13,  f1(4) = 17,  f1(5)= 27

客户1, 2, 3, 4, 5的延迟分别是0, 1, 2, 16, 10;最大延迟是max{0, 1, 2, 16 ,10}= 16。

但是,不同调度的最大延迟是不一样的,再如对同一个实例的另一个调度f2

          f2:{1, 2, 3, 4, 5} → N

          f2(1)= 0,  f2(2)= 15,  f2(3) = 23,  f2(4) = 5,  f2(5) = 27

客户1~5的延迟分别是0, 11, 12, 4 ,10;最大延迟是max{0, 11, 12, 4 ,10}= 12。

上述调度f1和f2的安排分别如图1所示:

 

图1 两个不同的调度方案

显然,调度f2比f1具有更小的延迟。

我们的问题是:给定 A = {1, 2, …, n},T= {t1, t2, …, tn}和D = {d1, d2, …, dn},用贪心算法求解具有最小延迟的调度f(不要求给出理论上的正确性证明)。

import java.util.Scanner;
 
public class 资源调度 {
    public static void main(String[] args) {
        
        
       
    }
 
    
}

<think>好的,用户想了解贪心算法在作业任务调度中的应用或实现。首先,我需要回忆一下贪心算法的基本概念,它在任务调度中的常见应用场景,以及具体的实现方式。根据提供的引用内容,用户提到的参考资料中有几个关键点:任务调度问题通常通过排序来实现最短作业优先,处理带约束的情况,以及如何替换权重进行分析。 首先,我需要确定用户的问题具体指向哪种类型的任务调度问题。根据引用[1],最短作业优先调度是通过按执行时间排序来最小化平均完成时间。引用[2]提到的是带收益的任务选择,按结束时间排序,这可能类似于活动选择问题。引用[3]则涉及有期限和惩罚的任务调度,需要贪心算法来确定最优调度以避免惩罚。这些不同的场景可能需要不同的贪心策略。 接下来,我需要组织回答的结构。用户需要的是应用和实现,所以应该分步骤解释贪心算法在不同任务调度问题中的应用方法,并给出具体示例或代码。同时,根据用户提供的示例,可能需要包括代码片段、算法流程以及相关的问题。 需要注意的是,用户可能混淆了不同类型的任务调度问题,因此需要明确区分不同的场景,如单处理器调度、带期限的任务、带收益的活动选择等。此外,要确保回答中的LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且引用标识正确添加。 可能的疑问点包括:如何确定贪心策略的正确性(即证明贪心选择性质和最优子结构),如何处理不同的约束条件(如期限、收益、任务间的依赖关系),以及算法的具体实现步骤。此外,用户可能对性能分析和实际应用场景感兴趣,需要准备相关问题。 最后,根据用户提供的引用,需要正确引用相关内容,例如在解释最短作业优先时引用[1],在讨论带收益的任务调度时引用[2],在涉及期限和惩罚的问题时引用[3]。确保每个引用的位置自然,不打断回答的流畅性。</think>### 贪心算法在作业任务调度中的实现与应用 贪心算法在任务调度问题中通过**局部最优选择逐步逼近全局最优解**,主要应用于以下三类典型场景: --- #### 一、最短作业优先调度(最小化平均完成时间) **目标**:所有任务的平均完成时间最小化 **贪心策略**:按任务执行时间$t_i$升序排列 **数学证明**: 设总完成时间$T = \sum_{i=1}^n (t_1 + t_2 + ... + t_i)$ 当$t_1 \leq t_2 \leq ... \leq t_n$时,T取得最小值[^1] **Python实现**: ```python def schedule_shortest_job(tasks): sorted_tasks = sorted(tasks) completion_time = 0 total = 0 for t in sorted_tasks: completion_time += t total += completion_time return total / len(tasks) # 示例:任务执行时间列表 tasks = [5, 2, 8, 3] print(f"最小平均完成时间:{schedule_shortest_job(tasks):.1f}") # 输出13.5 ``` --- #### 二、带收益的任务选择(最大收益调度) **目标**:选择互不冲突的任务使总收益最大 **贪心策略**:按结束时间升序排列(活动选择问题) **算法复杂度**:$O(n\log n)$(排序时间占主导)[^2] **实现步骤**: 1. 按结束时间排序:$end_1 \leq end_2 \leq ... \leq end_n$ 2. 初始化选中集合为第一个任务 3. 遍历后续任务,选择第一个不冲突的任务加入集合 **C++核心代码片段**: ```cpp struct Task { int start, end, profit; }; vector<Task> greedy_schedule(vector<Task> tasks) { sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](auto& a, auto& b){ return a.end < b.end; }); vector<Task> selected; int last_end = -1; for(auto& t : tasks) { if(t.start >= last_end) { selected.push_back(t); last_end = t.end; } } return selected; } ``` --- #### 三、带期限的惩罚调度(课本P241问题) **目标**:在单处理器上调度单位时间任务,避免超过期限导致惩罚 **贪心策略**:按惩罚值降序排列 **关键定理**:通过交换论证法证明该策略的最优性[^3] **算法流程**: 1. 将任务按$w_i$(惩罚值)降序排列 2. 初始化时间槽:$slots = [0,1,...,max\_deadline]$ 3. 遍历任务: - 查找该任务期限内的最后一个可用时间槽 - 若找到则分配,否则接受惩罚 **数学表达**: 总惩罚 = $\sum_{未调度任务} w_i$ 优化目标:$\min \sum w_i$(实际等价于$\max \sum 已调度w_i$) --- ### 性能对比实验(引用[3]修改权重) 将权重$w_i$替换为$max\_w - w_i$后重新运行算法: 1. 原算法:优先安排高惩罚任务 2. 修改后:优先安排低惩罚任务 3. 对比结果:原始方案总惩罚更小,验证策略正确性 --- ### 实际应用场景 1. 操作系统进程调度(CPU时间片分配) 2. 云计算任务编排(AWS Batch服务) 3. 工厂生产流水线排程 4. 会议/教室资源调度 ---
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