动态规划之流水作业问题
问题描述
n个作业{1,2,…,n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工,然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序,使得从第一个作业在机器M1上开始加工,到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。
使用动态规划的思想可以解决该问题,具体的粉洗过程可参见:https://blog.csdn.net/baidu_32739019/article/details/51166345
这里仅给出结果。
解决方法
对于流水作业调度问题,可以使用Johnson法则实现最有调度,流水作业调度问题的Johnson算法:
(1) 令N1={i|ai<bi},N2={i|ai<=bi}
(2) 将N1中作业依ai的非减序排列;将N2中作业依bi的非增序排列;
(3) N1中作业接N2种作业构成满足Johnson法则的最优调度
代码实现
public class JobSchedule {
private static class Node{
int key;
int index;
boolean job;
}
public static void flowShop(int n,int[]a,int[]b,int[]c){
Node[] d = new Node[n];
int i;
for(i=0;i<n;i++){
Node node = new Node();
node.key = a[i]>b[i]?b[i]:a[i];
node.job = a[i]<=b[i];
node.index = i;
d[i]=node;
}
Node[] tmp = new Node[n];
MergeSort(d,0,n-1,tmp);
int j=0,k=n-1;
for(i=0;i<n;i++){
if(d[i].job){
c[j++]=d[i].index;
}else{
c[k--]=d[i].index;
}
}
System.out.println("作业调度顺序为:");
for(i=0;i<n;i++){
System.out.print(c[i]+" ");
}
System.out.println();
j=a[c[0]];
k=j+b[c[0]];
for(i=1;i<n;i++){
j+=a[c[i]];
k=j<k?k+b[c[i]]:j+b[c[i]];
}
System.out.println("作业调度总时间为:"+k);
}
public static void MergeSort(Node[] node,int left,int right,Node[] tmp){
if(left<right){
int mid = (left+right)/2;
MergeSort(node,left,mid,tmp);
MergeSort(node,mid+1,right,tmp);
Merge(node,left,mid,right,tmp);
}
}
public static void Merge(Node[] node,int left,int mid,int right,Node[] tmp){
int i=left;
int j=mid+1;
int t=0;
while(i<=mid&&j<=right){
if(node[i].key<node[j].key){
tmp[t++]=node[i++];
}
else{
tmp[t++]=node[j++];
}
}
while(i<=mid){
tmp[t++] = node[i++];
}
while(j<=right){
tmp[t++] = node[j++];
}
t=0;
while(left<=right){
node[left++]=tmp[t++];
}
}
public static void main(String[] args){
int[] a={2,4,3,6,1};
int[] b={5,2,3,1,7};
int[] c = new int[5];
flowShop(5,a,b,c);
}
}