java实现贪心算法中的多机调度

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贪心法 多机调度问题

贪心法 多机调度问题

//多机调度问题/*贪心法求解多级调度问题的贪心策略师最长处理时间的作业优先,即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器,这样就可以保证处理时间长的作业优先处理,从而在整体上获得尽可能短的时间。

按照最长处理时间作业优先的贪心测落,当m>n,时,只要将机器ide [0,ti)时间去见分配给作业j即可,当m<n时,首先将n个作业从大到小排序,然后依次顺序将作业分配给空闲的处理机算法伪代码将数组t[n]从大到小排序,对应的作业序号存储在数组p[n]中;将数组d[m]初始化为零3:for(i0;i<=m;i++)3.1:s[i]={p[i]}:将m个作业分配给m个机器3.2 d[i]=t[i];for(i=m+1;i<=n;i++)4.1 j=数组d[m]中最小值对应的下标;//j为最先空闲的机器序号4.2 s[j]=s[j]+{p[i]};//将作业分配给最先空闲的的机器j4.3 d[j]=d[j]+d[t];//机器j将在d[j]后空闲*/#include<iostream>using namespace std;void lowsort(int *t,int *p,int n)//将数组t[n]按从小到大的顺序排序,相应的任务编号数组p[n]也要随之改变{int index;for(int i=0;i<n;i++){index=i;for(int j=i+1;j<n;j++){if(t[index]<t[j])index=j;}if(index!=i){int temp;temp=t[index];t[index]=t[i];t[i]=temp;temp=p[i];p[i]=p[index];p[index]=temp;}}int find(int *d,int m){int min=d[0];int k;for(int i=0;i<m;i++){if(d[i]<min){min=d[i];k=i;}}return k;}void ajust(int *t,int *d,int *p,int *s,int n,int m){lowsort(t,p,n);for(int i=0;i<m;i++){d[m]=0;}for(i=0;i<m;i++){s[i]=p[i];cout<<"机器"<<i+1<<"做了任务"<<p[i]<<endl;d[i]=t[i];}for(i=m;i<n;i++){int j=find(d,m);//查找数组d[m]中最小值对应的下标s[j]=s[j]+p[i];cout<<"机器"<<j+1<<"做了任务"<<p[i]<<endl;d[j]=d[j]+t[i];}}void main()int n,m;cout<<"输入任务数量"<<endl;cin>>n;cout<<"输入机器个数"<<endl;cin>>m;int *t=new int [n];int *s=new int [n];int *d=new int [m];int *p=new int[n];cout<<"输入任务编号"<<endl;for(int k=0;k<n;k++)cin>>p[k];cout<<"每件任务所花费的时间"<<endl;for(int i=0;i<n;i++)cin>>t[i];ajust(t,d,p,s,n,m);}。

组合优化算法在生产调度中的应用研究

组合优化算法在生产调度中的应用研究

组合优化算法在生产调度中的应用研究一、介绍组合优化算法是一种高效解决组合优化问题的方法,在生产调度领域有着广泛的应用。

生产调度是指制造业中的资源规划和任务安排,其目的是使得生产过程最大化效益,最大程度地满足客户需求,降低成本。

本文将探讨组合优化算法在生产调度中的应用研究。

二、生产调度问题简介生产调度问题是一种NP困难问题,特点是需要通过排列和组合来确定最佳排程方案。

排程主要涉及机器,工人,任务以及时间约束等,决策者需要在生产过程中做出一系列决策,以平衡资源利用和订单执行情况。

由于生产调度问题的复杂性,传统的优化方法往往会面临问题规模过大、计算复杂度高的挑战。

三、组合优化算法的原理及分类组合优化算法是一类以组合问题为研究对象的智能优化算法集合。

常用的组合优化算法包括贪心算法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。

这些算法根据问题的特点和需求,采用不同的策略和模型进行求解。

其中,遗传算法和模拟退火算法是目前应用较为广泛的两种组合优化算法。

四、组合优化算法在生产调度中的应用1. 贪心算法在生产调度中的应用贪心算法是一种简单而常用的组合优化算法。

在生产调度中,贪心算法可以根据任务的优先级,选择最佳的资源进行调度。

例如,在多台机器上进行任务调度时,贪心算法可以优先选择资源利用率高的机器,以确保生产效率的最大化。

2. 遗传算法在生产调度中的应用遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法,通过模拟优良个体的遗传与交叉来不断搜索最优解。

在生产调度中,遗传算法可以通过编码任务和资源等信息,将生产调度问题转化为遗传算法的求解问题。

通过遗传算法的迭代演化过程,不断优化调度方案,以达到最佳的生产调度效果。

3. 模拟退火算法在生产调度中的应用模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法,通过随机搜索的方式寻找全局最优解。

在生产调度中,模拟退火算法可以通过构建目标函数和邻域搜索策略,寻找最优的调度方案。

通过不断降低温度和自我调整,模拟退火算法逐渐接近最优解,以达到最佳的生产调度效果。

算法之多机调度问题

算法之多机调度问题
d[i]=t[i];
}
for(i=m+1;i<=n;i++)
{
for(int k=1;k<m;k++)
{
int o=d[k];
if (o>d[k+1])
{
o=d[k+1];
j=k+1;
}
}
s[j]|=(1<<(p[i]-1));
d[j]=d[j]+t[i];
}
}
void Output(int *p,int n,int *s,int *d,int m) //阅读并理解这个函数
Dsc_Order_By_t(t,p,n); //对作业根据运行时间t进行降序排列
Processing(p,t,n,s,d,m); //用最长运行时间优先算法处理作业
Output(p,n,s,d,m); //输出结果
_getch();
return 0;
}
运行结果图:
t[]={0,2,14,4,16,6,5,3}, //对应作业时间,t[0]不用
s[]={0,0,0,0}, //机器处理的作业集合,如:s[1]存放机器处理过的作业号,s[0]不用
d[]={0,0,0,0}; //机器处理作业的总时间,如:d[2]存放机器处理过的作业的总时间,d[0]不用
int n=sizeof(p)/sizeof(int)-1,m=sizeof(s)/sizeof(int)-1; //n--作业总数,m--机器台数
算法之多机调度问题
用贪心法解决多机调度问题
(1)问题的描述
设有n个独立的作业{1, 2,…, n},由m台相同的机器{M1, M2,…, Mm}进行加工处理,作业i所需的处理时间为ti(1≤i≤n),每个作业均可在任何一台机器上加工处理,但不可间断、拆分。多机调度问题要求给出一种作业调度方案,使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。

贪心算法---例题5.多机调度问题

贪心算法---例题5.多机调度问题
int m = Job.size(); sort(Job.begin(), Job.end(), cmp); for(const auto x:Job) {
cout<<"("<<x.first<<","<<x.second<<")"<<endl; } int timeTotal = 0; vector<int> timeOfMachine(n, 0); int pos = 0; //表示Job数组的下标 while(m--) {
int minPosition = min_element(timeOfMachine.begin(), timeOfMachine.end()) - timeOfMachine.begin(); timeOfMachine[minPosition] += Job[pos].second; cout<<"将作业"<<Job[pos].first<<"分配给机器"<<minPosition+1<<",用时"<<Job[pos].second; cout<<"机器"<<minPosition+1<<"目前总用时为"<<timeOfMachine[minPosition]<<endl; pos++; } return *max_element(timeOfMachine.begin(), timeOfMachine.end()); } int main() { cout<<"一共m个作业,请输入m: "; int m; cin>>m; cout<<"请输入每个作业的时间: "<<endl; vector<pair<int, int>> Job; int time; for(int i=0; i<m; i++) { cin>>time; Job.push_back(pair<int, int>(i+1, time)); } cout<<"指定n台机器,请输入n: "<<endl; int n; cin>>n; int timeTotal = JobSort(Job, n); cout<<"总用时为: "<<timeTotal<<endl; system("pause"); return 0; }

航空行业的航空航班调度探讨航空航班调度的算法和优化方法

航空行业的航空航班调度探讨航空航班调度的算法和优化方法

航空行业的航空航班调度探讨航空航班调度的算法和优化方法航空行业的航空航班调度:探讨航班调度的算法和优化方法航空行业作为现代交通运输的一个重要组成部分,航空航班的调度对于保证航空安全、提高运输效率以及满足乘客需求至关重要。

本文将探讨航空航班调度的算法和优化方法,以期增强航空公司和航空管理部门的决策能力,优化航班调度方案。

一、航空航班调度算法航空航班调度算法是基于航班信息和约束条件的数学模型,旨在合理安排航班起飞和降落的时间、地点以及航班间隔等参数,以确保航线运行顺畅。

以下是常见的航空航班调度算法:1. 贪心算法贪心算法是一种简单且高效的算法,根据当前情况做出最优决策。

在航班调度中,贪心算法可以根据航班的到达时间、起飞时间和停留时间等因素,依次安排航班的起飞和降落。

2. 遗传算法遗传算法是一种基于进化原理的搜索算法,通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,优化问题的解。

在航班调度中,遗传算法可以通过迭代选择、交叉和变异等操作,寻找最优的航班调度方案。

3. 线性规划算法线性规划算法是一种数学优化方法,通过建立线性模型,并在约束条件下求解最优解。

在航班调度中,线性规划算法可以通过建立航班起降时间的线性模型,并优化模型中的目标函数,求解最优的航班调度方案。

二、航空航班调度优化方法除了算法之外,航空航班调度还可以采用一些优化方法,进一步提高航班调度的效率和质量。

1. 机器学习方法机器学习方法可以通过对航班历史数据的分析和建模,预测航班延误和需求变化趋势,从而优化航班调度方案。

例如,可以利用机器学习算法预测航班延误概率,并在调度中加入相应的缓冲时间,以减少延误风险。

2. 多目标优化方法航空航班调度通常涉及多个目标,如最大化航班利润、最小化延误时间等。

多目标优化方法可以通过建立多目标规划模型,并使用相关算法,找到满足多个目标的航班调度方案。

3. 协同决策方法航空航班调度涉及到多个利益相关方,如航空公司、机场、空管部门等。

多机调度问题贪心算法c语言

多机调度问题贪心算法c语言

多机调度问题贪心算法c语言一、引言多机调度问题是指将一组作业分配给多台机器,使得完成所有作业的时间最短。

在实际生产中,多机调度问题是一个常见的优化问题。

贪心算法是解决多机调度问题的一种有效方法。

本文将介绍贪心算法在C语言中的应用。

二、问题描述假设有n个作业需要分配给m台机器进行加工处理,每个作业需要的时间不同,每台机器的处理速度也不同。

现在需要设计一个算法,将这些作业分配给这些机器进行加工处理,并使得完成所有作业所需时间最短。

三、贪心算法思路贪心算法是一种基于局部最优解来构造全局最优解的思想。

对于多机调度问题,我们可以采用以下贪心策略:1. 将所有作业按照所需时间从大到小排序;2. 将第一个作业分配给第一台机器;3. 对于剩余的作业,选择当前处理时间最短的那台机器进行分配;4. 重复步骤3直到所有作业都被分配完毕。

四、C语言实现下面是C语言实现多机调度问题贪心算法的代码:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_JOB 1000#define MAX_MACHINE 1000int cmp(const void *a, const void *b) {return *(int *)b - *(int *)a;}int main() {int n, m, job[MAX_JOB], machine[MAX_MACHINE] = {0}; scanf("%d%d", &n, &m);for (int i = 0; i < n; i++) {scanf("%d", &job[i]);}qsort(job, n, sizeof(int), cmp);for (int i = 0; i < n; i++) {int min_time = machine[0], min_index = 0;for (int j = 1; j < m; j++) {if (machine[j] < min_time) { min_time = machine[j]; min_index = j;}}machine[min_index] += job[i]; }int max_time = machine[0];for (int i = 1; i < m; i++) {if (machine[i] > max_time) { max_time = machine[i];}}printf("%d\n", max_time);return 0;}五、代码解析1. 宏定义和头文件引入:```#define MAX_JOB 1000#define MAX_MACHINE 1000#include <stdio.h>#include <stdlib.h>```定义了最大作业数和最大机器数,并引入了标准输入输出库和标准库。

贪心算法—多机调度

贪心算法—多机调度

贪心算法-多机调度一、问题描述设有n个独立的作业,由m台机器进行加工处理,作业i所需的处理时间为t(i)。

约定,任何作业可以在任何机器上加工处理,但未完成前不允许中断处理。

任何作业不能拆分成更小的子作业。

多机调度问题要求给出一种作业调度方案,使n个作业在尽可能短的时间内完成。

二、算法分析1当n<=m时,将机器i的【0~t(i)】时间分配给作业i即可。

2当n>m时,首先将n个作业按照时间从大到小排列。

然后照此顺序将作业分配给空闲的处理机即可。

3创建3个类:JobNode类,MachineNode类, MinHeap类分别用于作业信息,机器信息,对机器类型的堆处理三、代码#include<iostream>using namespace std;#define Max 15template <class Type>class MinHeap{public:MinHeap(int ms);~MinHeap();void Insert(const Type& x);void DeleteMin(Type& x);protected:void FilterDown();//自顶向下构造堆void FilterUp();//自底向上构造堆private:Type *heap;int length;};////////////////////////////////////////template <class Type>MinHeap<Type>::MinHeap(int m){heap=new Type[m+1];length=0;}////////////////////////////////////////template <class Type>void MinHeap<Type>::Insert(const Type& x) {heap[++length]=x;FilterUp();}////////////////////////////////////////template <class Type> template <class Type>void MinHeap<Type>::FilterUp(){//自底向上进行调整int i=length,j=i/2;//父节点的编号Type temp=heap[i];while(i>1){if(temp>=heap[j])break;//找到了相应的位置else{heap[i]=heap[j];i=j;j=i/2;}}heap[i]=temp;}////////////////////////////////////////template <class Type>void MinHeap<Type>::DeleteMin(Type &x){x=heap[1];heap[1]=heap[length];length--;FilterDown();}////////////////////////////////////////template <class Type>void MinHeap<Type>::FilterDown(){int i=1,j=i*2;Type temp=heap[i];while(j<=length){if(j<length && heap[j]>heap[j+1])j++;//如果左右子树都存在,找出最小者,用j标记if(temp<heap[j])break;//找到了相应的位置else{heap[i]=heap[j];i=j;j=2*i;}}heap[i]=temp;}////////////////////////////////////////template <class Type>MinHeap<Type>::~MinHeap(){delete[] heap;}////////////////////////////////////////class JobNode{friend void Greedy(JobNode *,int ,int);friend void main(void);public:operator int() const {return time;}int ID,time;};class MachineNode{friend void Greedy(JobNode *,int ,int); public:operator int() const {return avail;}int ID,avail;};void Sort(JobNode a[],int n){int i,j,k;JobNode tmp;for(i=1;i<n;i++){k=i;for(j=i+1;j<=n;j++){if(a[j].time<a[k].time) k=j;}if(k!=i){tmp=a[i];a[i]=a[k];a[k]=tmp;}}}void Greedy(JobNode a[],int n,int m){if(n<=m){cout<<"为每个作业分配一台机器."<<endl;return;}Sort(a,n);MinHeap<MachineNode>H(m);MachineNode x;for(int i=1;i<=m;i++){x.avail=0;x.ID=i;H.Insert(x);}for(i=n;i>=1;i--){H.DeleteMin(x);cout<<"\n将机器"<<x.ID<<"从"<<x.avail<<"到"<<(x.avail+a[i].time)<<"的时间段分配给作业"<<a[i].ID<<endl;x.avail+=a[i].time;H.Insert(x);}}void main(){int i;int job_cnt; //作业的数目float machine_cnt;//机器数目int Time_of_all=0;JobNode a[Max];//作业所需要的时间// MachineNode b[Max];cout<<"==========多机调度问题===========\n";cout<<"输入机器个数:";cin>>machine_cnt;cout<<"输入作业个数(小于15):";cin>>job_cnt;for(i=1;i<=job_cnt;i++){cout<<"\n请输入第"<<i<<"个作业处理时间:";cin>>a[i].time;a[i].ID=i;}Greedy(a,job_cnt,machine_cnt);}四、结果截图五.实验总结多机调度问题是生活中比较典型的例子,根据经验我们很好确定贪心算法的贪心标准,但是落实到编程,还是有点不够得心应手,还需要加强自己的编程能力。

多机调度问题的贪心算法实现(使用C语言)

多机调度问题的贪心算法实现(使用C语言)

多机调度问题的贪心算法实现(使用C语言)标题:多机调度问题的贪心算法实现(使用C语言)简介:多机调度问题是一个经典的组合优化问题,旨在将一组待处理的任务分配给多台计算机,使得任务完成时间最小化。

贪心算法是一种常用的解决该问题的方法,本文将介绍如何使用C语言实现贪心算法来解决多机调度问题。

引言:随着计算机技术的不断进步,我们面临的任务越来越多,如何有效地将任务分配给多台计算机成为一个重要的问题。

多机调度问题涉及到任务的分配、计算机资源的利用率以及任务完成时间的优化。

本文将通过贪心算法来解决这一问题,贪心算法通过每次选择局部最优解,最终得到一个全局最优解。

1. 多机调度问题的贪心算法概述1.1 贪心算法的基本思想1.2 多机调度问题的贪心策略选择1.3 贪心算法实现的步骤2. 多机调度问题的输入与输出2.1 输入:任务集合和计算机集合2.2 输出:任务分配结果和任务完成时间3. 多机调度问题的贪心算法实现3.1 任务排序3.2 计算机选择3.3 任务分配3.4 计算任务完成时间4. 多机调度问题的贪心算法代码实现(使用C语言) 4.1 数据结构定义4.2 输入模块4.3 贪心算法实现函数4.4 输出模块5. 算法性能分析和改进5.1 算法的时间复杂度分析5.2 算法的空间复杂度分析5.3 改进思路:局部搜索算法的引入6. 总结与展望6.1 对多机调度问题贪心算法的观点和理解6.2 对未来算法改进的展望结论:本文详细介绍了如何使用C语言实现贪心算法来解决多机调度问题。

贪心算法通过选择局部最优解,使得任务完成时间最小化。

此外,我们还讨论了算法的性能分析和改进方向,展望了未来对算法的进一步优化。

通过本文的学习,读者能够更加全面深刻地理解多机调度问题及贪心算法的应用。

参考文献:[1] 文献1[2] 文献2[3] 文献3。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
try {
System.out.println("请输入机器个数:");
int jiqigeshu=Integer.parseInt(br.readLine());
System.out.println("请输入作业个数:");
int zuoyegeshu=Integer.parseInt(br.readLine());
Jiqi jiqi;
Zuoye zuoye;
for(int i=0;i<jiqigeshu;i++)
{
jiqi=new Jiqi(i+1);
jiqiManger.addjiqi(jiqi);
}
for(int i=0;i<zuoyegeshu;i++)
{
int haoshi;
Scanner sc=new Scanner(System.in);
}
public int getId()
{
return this.id;
}
public void addzuoye(Zuoye zuoye)
{
this.al.add(zuoye);
this.zongshaoshi+=zuoye.getHaoshi();
}
public ArrayList<Zuoye> getZuoye()
{
return this.al;
}
public int getZonghaoshi()
{
return this.zongshaoshi;
}
}
class ZuoyeManger{
ArrayList<Zuoye> zuoye=new ArrayList<Zuoye>();
public void addzuoye(Zuoye zuoye)
Start start=new Start(jiqigeshu, zuoyegeshu);//指明有几台机器以及几道作业
start.show();//显示每台机器都有哪些作业
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
{
al=jiqiManger.getjiqi(i+1).getZuoye();
System.out.print(i+1+"号机器包含的作业有:{");
for(int j=0;j<al.size();j++)
{
if(j==(al.size()-1))
System.out.println(al.get(j).getId()+"号作业}");
{
this.zuoye.add(zuoye);
}
public void paixu()
{
Object[] temp=this.zuoye.toArray();
for(int i=0;i<temp.length-1;i++)
for(int j=i+1;j<temp.length;j++)
{
if(((Zuoye)temp[i]).getHaoshi()<((Zuoye)temp[j]).getHaoshi())
public class Duojidiaodu {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
{
return this.zuoye.get(index);
}
}
class Zuoye{
private int id;
private int haoshi;
public Zuoye(int id , int haoshi ) {
this.id=id;
this.haoshi=haoshi;
}
public int getHaoshi()
}finally{
if(br!=null)
try {
br.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
class JiqiManger{
ArrayList<Jiqi> al=new ArrayList<Jiqi>();
public void addjiqi(Jiqi jiqi)
{
this.al.add(jiqi);
}
public Jiqi getjiqi(int id)
{
for(int i=0;i<this.al.size();i++)
{
if(this.al.get(i).getId()==id)
{
return this.al.get(i);
}
private void fenfa()
{
int index=0;
for(int i=0;i<this.jiqigeshu;i++)
{
jiqiManger.getjiqi(i+1).addzuoye(zuoyeManger.getZuoye(index++));
}
while(index<this.zuoyegeshu)
}ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
}
return null;
}
}
class Jiqi{
private int id;
private ArrayList<Zuoye> al;
private int zongshaoshi;
public Jiqi(int id) {
this.id=id;
al=new ArrayList<Zuoye>();
package com.test;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;
else
System.out.print(al.get(j).getId()+"号作业,");
}
}
}
}
{
min=jiqiManger.getjiqi(i+1).getZonghaoshi();
minindex=i+1;
}
}
return jiqiManger.getjiqi(minindex);
}
public void show(){
ArrayList<Zuoye> al=null;
for(int i=0;i<this.jiqigeshu;i++)
{
if(this.jiqiManger.getjiqi(1)==null)
return null;
int min=jiqiManger.getjiqi(1).getZonghaoshi();
int minindex=1;
for(int i=1;i<this.jiqigeshu;i++)
{
if(jiqiManger.getjiqi(i+1).getZonghaoshi()<min)
{
Zuoye zuoye=(Zuoye)temp[i];
temp[i]=temp[j];
temp[j]=zuoye;
}
}
this.zuoye.clear();
for(int i=0;i<temp.length;i++)
this.zuoye.add(((Zuoye)temp[i]));
}
public Zuoye getZuoye(int index)
public Start(int jiqigeshu , int zuoyegeshu) {
jiqiManger=new JiqiManger();
zuoyeManger=new ZuoyeManger();
this.jiqigeshu=jiqigeshu;
this.zuoyegeshu=zuoyegeshu;
System.out.println("请输入第"+(i+1)+"号作业的时间:");
haoshi=sc.nextInt();
zuoye=new Zuoye(i+1, haoshi);
zuoyeManger.addzuoye(zuoye);
}
this.zuoyeManger.paixu();
this.fenfa();
{
if(this.getJiqi()==null)
{
System.out.println("对不起,没有机器可以分发作业!");
break;
}
this.getJiqi().addzuoye(zuoyeManger.getZuoye(index++));
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