基于贪心策略的多信道数据广播调度算法
算法之多机调度问题
}
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。
多数据项请求的多信道并行广播调度算法
Ｎ ｏ ｅ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｕ ｔ－ｔｍ ｅ ｕ ｓ ｎｍ ｕ ｔ・ ｈ ｎ ｅ ｏ ｄ ａ ｔ ｖ ｌｓ ｈ ｄ ｌｎ ｌ ｏ ｉ ｈ ｆ ｒｍ ｌｉｉ －ｅ ｒ ｑ ｅ ｔ ｌｉｃ ａ ｎ ｌ ｉ － ｂｒ ａ ｃ ｓ
Ｌ ｈ ｎ — ｉ Ｊ Ｌ ｎ ｆｎ ＮＩ ｎ Ｕ Ｃ ｅ ｇｆ Ｉ ｉ— ｇ， ｅ， ｅ ｇ Ｎｉ
摘 要 ：为 减 少 数 据 广 播 中用 户 请 求 的 平 均 访 问 时 间 、提 高 广播 性 能 ，提 出 了 一 种 新 的 基 于 减 少 数 据 访 问 冲 突和 应 用 重 复 广播 技 术 的 广 播 调 度 算 法 。 该 算 法 有 效 减 少 了 多 信 道 并 行 广 播 中 多 数 据 项请 求 的访 问 冲 突 ， 热 点 数 据 项 采 取 重 复 广 播 技 对 术 ， 大 地 减 少 了对 热 点 数 据 项 请 求 的 访 问 时 间 。 仿 真 实 验 结 果 表 明 ， 算 法 有 效 地 降 低 了平 均 访 问 时 间 ， 高 了数 据 广播 极 该 提 性 能 ， 别是 在 访 问概 率 偏 斜 率 较 大 时 具 有 更 好 的 性 能 。 特 关键 词 ： 动环境 ； 多信道 ；多数据 项请 求 ；访 问冲 突；重 复广播 移 中 图 法 分 类 号 ： Ｐ １． Ｔ ３ １１ ３ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ００７２ ２ １） ７２ ７—３ １０ —０４（０ １０ ．２ １ ０
计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍ ｕｅ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄｅｉｎ ２ １， ｏ．２ Ｎｏ７ ２ １ ｏ ｐｔｒ ｎｉ ｅｉ ｄ ｓ ０ １ Ｖ １ ， ． ｎ ｎａ ｇ ３ ２ ７
多数据项请求 的 多信 道并行广播调度算法
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。
k-center-greedy原理
k-center-greedy原理
K-Center-Greedy是一种常见的贪心算法，用于解决K-Center
问题。
K-Center问题是指在给定一组点和一个整数K的情况下，找
到K个点作为中心，使得这K个点到其他所有点的最大距离最小。
K-Center-Greedy算法的基本原理如下：
1. 初始化：选择一个点作为初始中心点，并将其加入中心点集
合C。
2. 迭代：重复以下步骤直到找到K个中心点：
a. 对于每个非中心点P，计算P到C中所有点的最小距离，选择最大的距离作为当前点P到中心点集合C的距离。
b. 选择距离最大的点作为新的中心点，并将其加入中心点
集合C。
3. 输出：返回中心点集合C作为解。
K-Center-Greedy算法的核心思想是通过贪心的方式逐步选择
距离最远的点作为中心点，以使得选择的中心点集合能够覆盖到其
他所有点，并且最大距离最小。
K-Center-Greedy算法的时间复杂度是O(K(N-K)N)，其中N是
点的总数。
这是因为在每次迭代中，需要计算每个非中心点到中心
点集合的距离，共需计算(K(N-K))次。
同时，还需要选择距离最大
的点作为新的中心点，这需要遍历所有非中心点，共需遍历N次。
K-Center-Greedy算法的优点是简单易实现，并且在许多实际
问题中表现良好。
然而，该算法可能不一定能够找到全局最优解，
因为它是基于局部最优选择的贪心算法。
为了得到更好的解，可以
尝试使用其他启发式算法或者精确算法来解决K-Center问题。
5G网络下无线通信的调度算法优化
5G网络下无线通信的调度算法优化第一章概述5G技术被认为是未来移动通信发展的主要方向，其高速、低延迟、高可靠性等特点将在未来的通信领域得到广泛的应用。
其中，无线通信作为5G技术的一个重要组成部分，如何进行调度算法的优化已经成为当前5G技术发展的关键问题之一。
本文将详细介绍5G网络下无线通信的调度算法优化。
第二章无线通信的调度算法2.1 调度算法的定义调度算法的主要作用是将不同用户在相同频段下的传输信息进行有效的调度与分配。
在无线通信领域中，协调频谱资源分配和时间协调以实现对数据的高效传输是非常重要的。
无线通信调度算法主要分为贪心、动态规划、遗传算法和神经网络等多种类型，本文将着重介绍其中的贪心和遗传算法。
2.2 贪心算法贪心算法是一种基于每一次的最优决策来达到整体的最优结果的算法。
在无线通信中，贪心算法的实现原理是通过始终选择当前最适合的调度策略，以此优化用户体验和网络效率。
贪心算法的最大优点是具有较快的运算速度，可以在短时间内快速为用户分配频谱资源，确保无线网络的通信质量和效率。
但是，贪心算法往往不考虑长期的网络负载方案，容易产生局部最优解，而忽略全局最优解的存在。
2.3 遗传算法遗传算法是以自然界的进化过程为模板，利用生物的遗传学与进化论的思想开发而成的一种优化搜索算法。
在无线通信中，遗传算法的实现是通过对网络拓扑、用户需求、调度策略等元素进行基因编码，之后通过选择、交叉、变异等过程来产生更优的解决方案。
遗传算法的主要优点是可以全局地搜索最优解，能够克服局部最优解的缺点。
同时，由于其基于多个解决方案，因此可以找到多项解决方案，以保证网络的高效性和稳定性。
第三章 5G网络下无线通信的调度算法优化3.1 频率复用技术在5G网络中，频率复用技术是无线通信中最常见和最有效的优化算法之一。
通过基站站分析和检测周围现有基站的信号强度和整体负载等因素，来对整个网络中频率资源进行合理的管理和分配。
通过调度算法来实现无线资源的优化，提高网络吞吐量，避免频率复用的冲突和瓶颈，从而获得更高的传输效率和更好的用户体验。
基于请求的多信道多数据项广播调度算法
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ．６ ５ ２ １ ．０ ０ ６ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １ ３ ９ ．０ ０ １ ． ８ ｓ
化调整。
ｄｌ ｇａ ｏｉ ｍ， Ｏ Ａ） ， ｕｉ ｌ ｒｈ Ｔ Ｓ … 还有 单信 道多 数据项 请求 的数据 ｎ ｇ ｔ 广播调度算法 ， ｌｇｔ 算法 Ｊ 如 ｏ—ｍｅ ｉ 。但是多信 道下多数 据项请
Ｂｒ ａ ｃ ｓ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｆ ｏ ｄ ａ ｔｓ ｈ ｄ ｌｎ ｌｏｉｈ ｏ ｍｕｔｐ ｅ ｃ ａ ｎ ｌ ｎ ａａ ｉ ｍｓｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｕ ｓ ｌ ｌ ｈ ｎ ｅｓａ ｄ ｄ ｔ ｔ ｉ ｅ ａｅ ｎ ｒｑ ｅｔ
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公交调度问题的常用算法
公交调度问题是一种优化问题，旨在合理安排公交车辆的发车时间、路线和停靠站点，以提高运输效率、降低成本。
以下是公交调度问题常用的一些算法：1. 遗传算法（Genetic Algorithms）:•遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
通过使用交叉、变异等操作，可以生成一组可能的调度方案，并通过适应度函数评估其性能。
优点是可以全局搜索，但可能需要较长的计算时间。
2. 离散事件模拟（Discrete Event Simulation）:•使用离散事件模拟来模拟公交系统的运行。
这种方法考虑车辆之间的相互影响，通过模拟车辆在路网上的运动和停留来评估调度方案的性能。
3. 贪婪算法（Greedy Algorithms）:•贪婪算法通常用于在每个决策点上做出局部最优的选择。
在公交调度中，可以从某个车站开始，根据某些准则（如最短路径、最早到达时间等）逐步选择下一个站点，构建调度方案。
4. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）:•PSO 模拟鸟群或粒子在搜索空间中的移动，通过合作和信息共享来寻找最优解。
在公交调度中，每个粒子代表一个可能的调度方案，通过更新粒子的位置来搜索更好的解决方案。
5. 模拟退火算法（Simulated Annealing）:•模拟退火算法通过模拟金属冶炼时的冷却过程来进行优化。
在公交调度中，可以使用模拟退火来随机选择解决方案，并以一定的概率接受比当前解更差的解，以避免陷入局部最优解。
6. 混合整数规划（Mixed-Integer Programming, MIP）:•使用整数规划方法来解决公交调度问题。
这种方法将问题建模为数学规划问题，通过求解整数规划问题得到最优解。
选择算法通常取决于具体问题的性质和规模。
大规模、复杂的公交调度问题可能需要采用启发式算法，而小规模问题可能可以使用精确解法。
贪心算法：任务调度问题
数据结构课程设计报告贪心算法：任务调度问题专业计算机科学与技术（软件工程）学生姓名陈亮班级BM计算机091学号**********指导教师吴素芹起止日期2011.1.10-2011.1.14***********目录1简介 (1)2算法说明 (2)3测试结果 (2)4分析与探讨 (8)5小结 (11)参考文献 (11)附录 (12)附录1 源程序清单 (12)贪心算法1 简介贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。
它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。
希望通过每次所做的贪心选择导致最终结果是问题的一个最优解。
这种启发式的策略并不总奏效，然而许多情况下确能达到预期的目的。
下面来看一个找硬币的例子。
假设有四种面值的硬币：一分、两分、五分和一角。
现在要找给某顾客四角八分钱。
这时，一般都会拿出四个一角、一个五分、一个两分和一个一分的硬币递给顾客。
这种找硬币的方法与其他的方法相比，它所给出的硬币个数是最少的。
在这里，就是下意思的使用了贪心算法（即尽可能地先考虑大币值的硬币）。
贪心算法并不是从整体最优加以考虑，它所做出的选择只是局部最优选择。
一些问题中，使用贪心算法得到的最后结果并不是整体的最优解，这时算法得到的是一次最优解（Suboptimal Solution）。
在上述的问题中，使用贪心算法得到的结果恰好就是问题整体的最优解。
对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法来解此问题，以及能否得到问题的一个最优解呢？这个问题很难给予肯定的回答。
但是，许多可以用贪心算法求解的问题中一般具有两个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。
所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择即贪心选择来达到，这是贪心算法可行的第一个基本要素。
对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所做的贪心选择最终将会得到问题的一个整体最优解。
首先考察问题的一个整体最优解，并证明可修改这个最优解，使其以贪心选择开始。
一种改进的贪心遗传混合算法在车间调度中的应用与研究
一种改进的贪心遗传混合算法在车间调度中的应用与研究李辰【期刊名称】《《电子测试》》【年(卷),期】2013(000)006【总页数】3页(P141-143)【关键词】遗传算法; 贪心算法; 车间调度【作者】李辰【作者单位】大连交通大学软件学院 116052【正文语种】中文【中图分类】TH1640 引言作业车间调度问题是困难的组合优化问题，它是一类满足任务配置和顺序约束要求的资源分配问题。
车间作业调度作为CIMS体系结构中连接生产控制层和生产计划的中间环节，在两方面的发挥着重要作用：一方面接受计划决策信息，在资源形成具体生产实施方案和时间和空间上合理配置任务，驱动整个生产系统高效运作，是计划实现的保证；另一方面，通过统计分析，有机协调整个生产系统，接受生产过程的实际信息，并向决策层反馈计划执行情况。
目前为止，车间调度问题的研究日益深入。
从静态调度到动态调度，从最初的单机调度发展到多机调度，从确定性调度到随机性调度等。
本文提出了一种将贪心算法融入遗传算法中的一种混合遗传算法，以提高求解质量，通过算例分析，可以看出本文提出的混合遗传算法有显著优势。
1 车间调度问题概述车间作业调度问题是一类典型的实际生产调度问题的简化模型,它是一个典型的NP 难问题,同时也是最有名的复杂组合优化问题之一,因此对其研究具有很重要的理论意义和工程价值。
目前解决车间调度问题的方法主要分为两大类,有精确算法和近似算法两类,精确算法主要包括拉格朗日松弛法、分支定界法、基于析取图模型的枚举方法等,近似算法包括优先权规则调度算法、邻域搜索算法、瓶颈转移启发式算法和人工智能算法等。
精确算法能够得到全局最优解,但是只适合解决小规模调度问题,对于大规模调度问题无实际应用价值。
这些年来,邻域搜索算法相继应用于解决车间调度问题。
其中,遗传算法由于其良好的全局搜索性能和内在的并行处理能力,越来越受到车间调度研究人员的关注,传统的遗传算法容易陷入局部最优收敛速度慢的状况,本人提出一种改进的遗传算法,对以最小工件完工时间和平均工件完工时间为目标的车间调度问题进行了研究。
贪心算法适用于哪些问题场景
贪心算法适用于哪些问题场景贪心算法是一种在求解问题时总是做出在当前看来是最好选择的算法。
虽然它不一定能得到全局最优解，但在许多特定的问题场景中，却能高效地给出一个较为满意的结果。
以下就来探讨一下贪心算法适用于哪些问题场景。
首先，贪心算法常用于活动安排问题。
假设有一系列活动，每个活动都有开始时间和结束时间。
我们需要在有限的时间内选择尽可能多的活动来参加。
此时，贪心算法的策略可以是每次都选择结束时间最早的活动。
因为这样能为后续可能的活动留出更多的时间，从而有可能安排更多的活动。
例如，有活动 A（开始时间 8:00，结束时间10:00）、B（开始时间 9:00，结束时间 11:00）、C（开始时间 10:30，结束时间 12:00）。
按照贪心算法，先选择 A 活动，然后由于 B 活动与 A 活动时间有冲突，不能选择，接着可以选择 C 活动。
这种情况下，通过贪心选择，能够安排两个活动。
其次，在找零钱问题中，贪心算法也能发挥作用。
比如，当我们需要用最少的硬币找给顾客零钱时，假设我们有 1 元、5 角、1 角的硬币，要找给顾客 17 元。
贪心算法会先尽量选择面值大的硬币，即先选择 1个 1 元硬币，然后选择 1 个 5 角硬币，再选择 2 个 1 角硬币，这样就能用最少的硬币数量找零。
再者，贪心算法在背包问题的某些变种中适用。
比如，在部分背包问题中，物品可以分割，每个物品都有一定的价值和重量。
我们要在背包容量有限的情况下，装入物品使得总价值最大。
此时，贪心算法可以按照物品的单位重量价值（价值/重量）从大到小的顺序来选择装入背包的物品。
例如，有物品 A（价值 100，重量 20）、物品 B（价值 60，重量 10）、物品 C（价值 80，重量 15），背包容量为 25。
按照贪心算法，先计算单位重量价值，A 为 5，B 为 6，C 为 533。
所以先选择 B 物品全部装入，然后选择 C 物品部分装入（10 重量），这样就能使背包内物品的总价值最大。
贪心算法（一）——区间调度问题
贪⼼算法（⼀）——区间调度问题什么是贪⼼算法呢？贪⼼算法可以认为是动态规划算法的⼀个特例，相⽐动态规划，使⽤贪⼼算法需要满⾜更多的条件（贪⼼选择性质），但是效率⽐动态规划要⾼。
⽐如说⼀个算法问题使⽤暴⼒解法需要指数级时间，如果能使⽤动态规划消除重叠⼦问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满⾜贪⼼选择性质，那么可以进⼀步降低时间复杂度，达到线性级别的。
贪⼼算法需要满⾜：贪⼼选择性选择的贪⼼策略必须⽆后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态看，只与当前状态有关。
适⽤条件：局部最优解能⽣成全局最优解。
最优⼦结构什么是贪⼼选择性质呢，简单说就是：每⼀步都做出⼀个局部最优的选择，最终的结果就是全局最优。
注意哦，这是⼀种特殊性质，其实只有⼀⼩部分问题拥有这个性质。
⽐如你⾯前放着 100 张⼈民币，你只能拿⼗张，怎么才能拿最多的⾯额？显然每次选择剩下钞票中⾯值最⼤的⼀张，最后你的选择⼀定是最优的。
然⽽，⼤部分问题都明显不具有贪⼼选择性质。
⽐如打⽃地主，对⼿出对⼉三，按照贪⼼策略，你应该出尽可能⼩的牌刚好压制住对⽅，但现实情况我们甚⾄可能会出王炸。
这种情况就不能⽤贪⼼算法，⽽得使⽤动态规划解决，参见前⽂ 。
⼀、问题概述⾔归正传，本⽂解决⼀个很经典的贪⼼算法问题 Interval Scheduling（区间调度问题）。
给你很多形如[start,end]的闭区间，请你设计⼀个算法，算出这些区间中最多有⼏个互不相交的区间。
int intervalScheduling(int[][] ints) {}举个例⼦，intvs=[[1,3],[2,4],[3,6]]，这些区间最多有两个区间互不相交，即[[1,3],[3,6]]，你的算法应该返回 2。
注意边界相同并不算相交。
这个问题在⽣活中的应⽤⼴泛，⽐如你今天有好⼏个活动，每个活动都可以⽤区间[start,end]表⽰开始和结束的时间，请问你今天****最多能参加⼏个活动呢？⼆、贪⼼解法这个问题有许多看起来不错的解决思路，实际上都不能得到正确答案。
基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略
基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略【摘要】本文介绍了基于贪心算法的智能RGV动态调度策略。
在背景介绍中，分析了智能RGV在工业生产中的重要性。
在首先介绍了贪心算法的原理，然后设计了智能RGV系统的架构，并详细讨论了贪心算法在RGV调度中的应用。
接着进行了实验验证和效果分析，证明了贪心算法在智能RGV动态调度中的有效性。
在结论中总结了贪心算法在智能RGV调度中的优势，并提出了未来发展方向。
本研究对智能RGV系统的优化和提升具有重要意义，为工业生产提供了更高效的调度策略。
【关键词】- 贪心算法- 智能RGV- 动态调度策略- 系统架构设计- 实验验证- 效果分析- 优势- 发展方向1. 引言1.1 背景介绍随着工业自动化技术的不断发展，自动化生产已经成为现代制造业的重要趋势。
在工厂生产中，传统的生产线往往存在效率低下、资源浪费等问题，为了提高生产效率和降低生产成本，智能化制造逐渐成为了制造业发展的趋势。
在智能制造系统中，机器人便扮演着关键的角色，而智能RGV（自动化导引车）系统则是其中的重要组成部分。
RGV系统是一种能够自主运行和智能调度的物料搬运系统，它可以在生产线上进行货物的搬运、装卸作业，并根据生产任务的需要灵活地调整运行路径和速度。
通过对RGV系统进行智能化设计和动态调度，可以大大提高生产效率，减少生产过程中的等待时间和空闲时间，实现生产任务的高效完成。
如何设计一种基于贪心算法的智能RGV动态调度策略，以实现生产线上的高效运行和生产任务的快速完成，是当前制造业研究的热点之一。
本文将从贪心算法原理、智能RGV系统架构设计、贪心算法在RGV调度中的运用、实验验证和效果分析等方面进行探讨，旨在探讨贪心算法在智能RGV动态调度中的优势，并展望未来的发展方向。
1.2 研究意义智能RGV技术作为制造业自动化领域的重要发展方向，具有重要的研究意义和应用价值。
通过研究基于贪心算法的智能RGV动态调度策略，可以提高生产线的效率和资源利用率，进一步降低生产成本，提升企业竞争力。
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。
多机调度问题贪心算法python代码
多机调度问题贪心算法python代码多机调度问题是一种经典的优化问题，它的目标是在多台机器上完成一组任务，使得任务完成时间最短。
贪心算法是求解这个问题的一种有效方法。
贪心算法的基本思想是每次选择当前最优的解决方案，直到达到全局最优解。
在多机调度问题中，我们可以采用以下贪心策略来求解：1. 将所有任务按照完成时间从小到大排序。
2. 将第一个任务分配给第一台机器。
3. 对于剩余的任务，将其分配给当前完成时间最早的机器。
4. 重复步骤3直到所有任务都被分配完毕。
下面是使用Python实现多机调度问题贪心算法的代码：```pythondef schedule(tasks, m):# 按照完成时间从小到大排序tasks.sort(key=lambda x: x[1])# 初始化每台机器的完成时间为0machines = [0] * m# 分配任务for task in tasks:# 找到当前完成时间最早的机器min_time = machines[0]min_machine = 0for i in range(1, m):if machines[i] < min_time:min_time = machines[i]min_machine = i# 将任务分配给该机器并更新其完成时间machines[min_machine] += task[0]# 返回完成时间最晚的机器的完成时间return max(machines)```该代码中，tasks是一个元素为元组的列表，每个元组表示一个任务，第一个元素为任务的处理时间，第二个元素为任务的完成时间。
m表示机器的数量。
我们可以使用以下代码来测试该函数：```pythontasks = [(2, 6), (3, 7), (4, 8), (4, 9), (5, 10)]m = 3print(schedule(tasks, m))```输出结果为：```12```这表示将这些任务分配给3台机器后，完成所有任务需要的最短时间为12。
贪心算法-多机调度问题
贪⼼算法-多机调度问题题⽬：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。
约定，每个作业均可在任何⼀台机器上加⼯处理，但未完⼯前不允许中断处理。
作业不能拆分成更⼩的⼦作业。
这个问题是⼀个NP完全问题，到⽬前为⽌还没有⼀个有效的解法。
对于这⼀类问题，⽤贪⼼选择策略有时可以设计出较好的近似算法。
可以考虑以下的贪⼼策略：（1）最长处理时间作业优先的贪⼼选择策略。
（2）最短处理时间作业优先的贪⼼选择策略。
（3）作业到达时间优先的贪⼼选择策略。
假设7个独⽴的作业由3台机器加⼯处理，各作业所需的处理时间为：{2，14，4，6，16，5，3}，写出以上算法求解此问题的结果。
#include<iostream>#include<algorithm>#define T 3//处理器using namespace std;bool comps(int a,int b){return a>b;}int sum(int w[],int n){int i;int time[101]={0};for(i = 0;i < n;i++){*min_element(time,time+T)+=w[i];//m是机器数，依次对m台机器添中最⼩的加speed}cout<<endl;return *max_element(time,time+T);}void longWork(int w[],int n)//最长处理时间作业优先{sort(w,w+n,comps);cout<<" 最长处理时间作业优先策略的时间为:"<<sum(w,n)<<endl;}void shortWork(int w[],int n)//最短处理时间作业优先{sort(w,w+n);cout<<" 最短处理时间作业优先策略的时间为:"<<sum(w,n)<<endl;}void arrivedT(int w[],int n)//作业到达时间优先{cout<<" 作业到达时间优先策略的时间为:"<<sum(w,n)<<endl;}int main(){int n=7;int a1[7]={2,14,4,6,16,5,3};int a2[7];int a3[7];memcpy(a2,a1,sizeof(a2));memcpy(a3,a1,sizeof(a3));longWork(a1,n);shortWork(a2,n);arrivedT(a3,n);return 0;}注：*min_element ：找最⼩元素*max_element：找最⼤元素。
基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略
基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略贪心算法是一种常用的动态调度策略，可用于智能RGV (Robot Grinding Vehicle) 的任务分配和调度。
智能RGV是一种能够自主完成磨削任务的机器人系统，具有多个功能模块和多个工作站，通过贪心算法进行调度，可以提高任务执行效率、降低能源消耗和减少工作站空闲时间。
智能RGV的动态调度策略中，贪心算法的选择是基于局部最优的原则，即每次选择最优的任务依次进行。
该算法的核心思想是根据当前的任务情况和机器人的状态来选择下一个要执行的任务。
下面是基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略的一个示例：1. 确定任务的优先级根据任务的紧急程度、磨削时间和重要性等因素，为每个任务确定一个优先级。
优先级高的任务将被优先执行，以确保重要任务能够及时完成。
2. 选择能做的最优任务在当前空闲时间段，根据任务的优先级和机器人的状态，选择能够完成的最优任务。
最优任务是指能最大程度满足任务要求的任务。
3. 分配任务给最近的工作站确定了要执行的任务后，找到距离当前机器人位置最近的空闲工作站，并将任务分配给该工作站。
4. 进行任务执行机器人开始执行任务，完成磨削工作。
5. 检查任务执行情况在任务执行过程中，持续检查任务的执行情况。
如果任务完成，则返回步骤2继续选择下一个任务；如果任务未完成，则继续执行当前任务直至完成。
6. 优化机器人移动路径在任务执行过程中，根据任务的位置和机器人当前位置，优化机器人的移动路径，尽量减少机器人的移动距离和时间。
7. 调整任务和工作站的分配在任务执行过程中，根据工作站的负载情况和任务的优先级，调整任务和工作站的分配。
如果有工作站空闲，则将新任务分配给该工作站。
基于贪心算法的智能RGV的动态调度策略可以在实时调度任务时快速做出决策，并优化任务执行效率和机器人运行轨迹。
通过不断调整任务和工作站的分配，可以实现更好的任务调度与资源利用，以便尽量减少任务等待时间和机器人空闲时间。
贪心算法求解多机调度问题
多机调度问题一、 问题描述设有n个独立的作业{1,2,…,n}，由m台相同的机器进行加工处理。
作业i所需的处理时间为t i。
现约定，任何作业可以在任何一台机器上加工处理，但未完工前不允许中断处理，任何作业不能拆分成更小的子作业。
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。
二、 问题分析这是一个NP完全问题，到目前为止还没有有效的解法。
本报告根据教材指导及实践经验，采用贪心算法进行分析求解，并进行简单评估。
使用贪心算法，能避免许多复杂的子问题分析，便于直观地剖析主要问题。
在选择贪心算法的基础上，进一步地，我们采用最长处理时间作业优先的贪心选择策略，以求设计出解多机调度问题的较好的近似算法。
预期效果：根据最长处理时间作业优先的原则，理应能够得出直观下比较高效的输出结果。
三、算法设计与分析1．算法输入和输出输入：作业数n，机器数m，作业i对应的处理时间t i（t i在测试时用一个一维数组time表示）输出：总耗费时间2．算法说明最长处理时间作业优先的贪心算法，顾名思义，就是将目前还未被处理的且需要处理时间最长的作业，分配给最先空闲的机器，直到分配完所有的作业为止。
3．算法描述（1）（处理1）：当n≤m时，只要将机器i的[0,t i]时间区间分配给作业i即可。
（2）（处理2）：当n＞m时：i.先将耗时最长的m个作业依次分配给m个机器ii.沿着时间轴，寻找最先得到空闲的机器。
将还未被处理且需要处理时间最长的那个作业分配给此机器iii.重复上一步直到所有作业都被处理完毕4．算法分析当n≤m时，算法需要O(1)时间。
当n＞m时，算法需要O(nlogn)时间。
四、算法流程图输入是否n≤m处理1 处理2输出图4-1 多机调度算法流程图五、测试数据及其结果分析1．测试数据当输入n=7, m=3, time={2,14,4,16,6,5,3}时（教材示例），经历处理2，输出结果为17 当输入n=7, m=3, time={4,5,13,9,4,11,2}时，经历处理2，输出结果为20当输入n=18, m=3, time={1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8,8,9,9}时，经历处理2，输出结果为33当输入n=3, m=3, time={2,3,5}时，经历处理1，输出结果为52．结果分析观察可知，贪心算法解此问题，比直观感受要更高效。
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ＤＯｈ １ ．９ ９ ｉｓ．０ ０３ ２ ．０ １１ ．６ ０３ ６０． ｎ１０ —４ ８２ １ ．２０ ０ ｓ
１ 概述
数据广播 是数据获取 和数据发布的有效手段 ，在公共信
息发布等领 域都 发挥着极其重要 的作 用。 数据项的一次广播 ， 能够 同时满足 所有监 听此数据项的用户的需求 ，当用户数量 增加 时，不会 明显 降低 数据广播服务器 的性能 ，所 以数据广 播具有极 大的灵活性和可扩展性 。但 由于广播信道共享 ，用 户必须等待一 些非相 关数据 的广 播 ， 直到接收到期望 的数据 ， 数据广播 的顺序访 问性造成一些 用户需要较长 的等待 时间。 数据 调度技术 是解决此问题 的有效方法 ，它能够合理地 安排数据项 的发送顺序 ，使 得访问概率高 的数据 以较大 的频
பைடு நூலகம்
ｌ０ ８
计
算
机
工
程
２ １ 年 ６月 ２ ０１ ０日
根据平方根理论【 ｊ １ ，在单信道 数据 调度中，当数据项实 。
例间以相 同间隔 Ｓ发送 ， Ｓ与数据项长度的平方根 呈正比， 且
Ｐ ｉｓｎ过程及数据项 的访 问概率符合 Ｚｐ ｏｓｏ ｉｆ分布 。本节对 本
文算法、Ｔ Ｓ Ｏ Ａ算法、Ｍｕｔ ｈｎ ｅ—ｌ 算法进行 比较。集 中 ｌＣ ａ ｎｌ ａ ｉ Ｆｔ
以此减低 数据项访问时间。
、 一 ｅ —本算ｎ ＊ｏＢｄ 卜文ｏ Ｌｒ ｗｕ 法
３ 本文 算法 ． ２
本节对本文算法的思想进行 介绍。
定理 在数据项分配过程 中， 对于信道 ｍ和 ｎ 当且仅 当 ： ，
２ｍ ３Ｊｌ ２ ¨ ｘ ｉｌ ａ ｐｘｉ Ａ＋／ ｘｉ 、 Ｐ — — 一 —— ｒ
第 ３ 卷 第 ｌ ７ ２期
Ｖｂｌ３ ＿７
・
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程
２ １ 年 ６月 ０１
Ｊ ｎ ２ １ ｕ ｅ ０１
ＮＯ１ ．２
Ｃｏｍｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｕｅ ｇｎ ｅｉ
人工 智 能及 识 别技 术 ・
文章 编号ｔ１ｏ＿ ４８ ０ ） — １ ３ 文献标识码ｔ ｏ ３２（ ｌｌ ７ ２ １２ Ａ
ｃ ａ ｎ ｌ ｉ ｒ ｅ ｎｍｉｅ ｔｅＭ ｕｔ ｃ ａ ｎ ｌ ｖ ｒｇ ｘ ｅ ｔｄ Ｄｅ ｙ ＭＣ Ｄ） Ａｎ ｔ ｉ ａ ｈ ｃ ａ ｎ ｌ ｔｅ Ｌ ｇ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｉｈ ｉ ｈ ｅｓ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍｉ ｉ ｚ ｌ —ｈ ｅ ｅ ａ ｅ Ｅ ｐ ｃｅ ｌ （ ＡＥ ． ｄ ｗｉ ｎ ｅ ｃ ｈ ｎ ｅ， ｏ — ｍｅａｇ ｒ ｈ ｗｈｃ ｎ ｏ ｈ ｉ ｎ Ａ ａ ｈ ｈ ｉ ｔ ｓ
中 圈分类号： Ｐ９ Ｔ３１
基 于贪 心 策略 的 多信 道 数据 广 播 调 度 算 法
王丰亮 ，吕卫锋 ，请 彤宇 ，粱成明
（ 北京航空航天大 学软件 开发环境国家重点实验室 ，北京 １０ ９ ） ０ １１
摘
要 ：为减少多信道数据广播环境 中的多信道 平均延迟时间 ，提出一种基于贪心策略 的多信道数据广播调 度算法 ， 将数据项合理地分配
是单信道下近似最优的调度算法 ，在本文算法 中每个信道下 都采 用了 Ｌ ｇｔ ｅ调度算法 。（） 层调度算法 Ｔ Ａｌ，上 ｏ —ｍ ｉ ２双 ＯＳ ４ ｊ
层数据分配算法顺序分配数据项到各信道 ，下层数据调度算 法采 用 Ｌ ｇｔ 算法对信道 内数据项进行调度 。Ｔ Ｓ ｏ — ｍｅ ｉ Ｏ Ａ数据 分配算法 由 Ｉｉａ ｚｔ ｎ和 Ｐ ｒ ｔ ｉｎ构成。Ｉｉａ ｚｔ ｎ ｎｔ ｌ ａｉ ｉｉ ｏ ｅｍｕａｏ ｔ ｎｔ ｌ ａ ｏ ｉｉ ｉ 将 Ⅳ个数据项分配到 个信道 中 ，首先将每 ２ Ｂ个数据项作 为一组 ，前 Ｂ个数据项顺序分配 到信道 １ 至 中 ，后 曰个数 据项顺序分配到信道 至信道 １中，分配 到各信道数据项 的 数量与此信道可用带宽的平方根 呈正比。Ｐｒ ｔｔ ｎ递 归调 ｅｍｕａ ｏ ｉ
到各信道 ， 最小化 多信 道数据项平均访问 时间， 每个信道 内采用近似最优 的 Ｌ ｇｔ 算 法。实验结果表 明，在不同的系统环境下 ， 在 ｏ —ｍｅ ｉ 该算
法都能够达到近似最优 的性能 。
关键词 ：移动计算 ；多信道 ；贪 心策 略 ；数据广播 ；数据调度
Ｍ ｕ ｔ．ｈ ｎ ｅ ｔ ｏ ｄ ａ ｔＳ ｈ ｄ ｌ ｇ ｒｔ ｍ ｌｉｃ ａ ｎ ｌ Ｄａ ａＢｒ ａ ｃ ｓ ｃ ｅ ｕ ｅＡｌ ｏ ｉｈ
ｃ ｒ ｕ ｔ ｃ ｓ ｉｃ ｍｓａ ｅ ． ｎ
［ ｙｗｏ ｄ ｌ ｍｏ ｉ ｏ ｕｉｇ ｍｕｔｃ ａ ｎｌｇｅｄ ｔ ｔｇ ； ａ ｒａｃ ｓ ｄ ｔ ｓｈ ｄ ｌ Ｋｅ ｒ ｓ ｂｌ ｃ ｍｐ ｔ ； ｌ—ｈ ｅ； ｒｅ ｙｓ ａ ｙ ｄ ｔ ｂｏｄ ａｔ ａａ ｃｅ ｕｅ ｅ ｎ ｉ ｎ ｒｅ ａ ；
作 者倚 介 ：王 丰亮 （ ８ 一） １ ３ ，男 ，硕士 研 究 生，主 研方 向 ：移 动 ９
计 算 ，智能交通 ；吕卫锋 ， 授 ；诸彤宇 ，副教授 ；梁 成明 ，硕士 教 研 究生
图１ 多信道数据广播熏统架构
收稿 日 ： ００１— 期 ２ １—１ ５ ２
Ｅ ｍ ｉ ｗ ｎｆ ｇ ａｇ ｎｓｅ ｕａ ｄ． － ａ ： ａｇ ｎｌｎ ＠ ｌ ． ａ． ｕ ｎ ｌ ｅ ｉ ｄｂ ｅ ｃ
ＴＥ∑譬 ＭＤ Ｃ＝ 。 Ａ
本文引入 ２个算法 ：１单信道环境下 的 Ｌ ｇｔ 调度算 （） ｏ —ｍｅ ｉ 法口采 用上述 平方根理论进行数据项 的广 播调度 ，它被认为
４ 相 同带宽下的算法比较 ． １
相 同带宽下 的的实验参数如表 １ 所示 。
表 １ 相 同带宽下 的实验参数
与访 问概率 的平方根呈反 比时，单信道数据平均访 问时间最 小 。当各信道 内数据调度算法采用最优调度方法 时，多信道
数据平均访问时间 。 为 ： 一
讨论在各信道具有相 同及不 同可用带宽 的情况下 ，３个算法 的平均等待时 间与 访问概率倾斜 度 ０和数 据库规模 的关系
及对 比。
：
（） ４记分配给信道 ｋ的数据项集合 记为 ， 信道 ｋ 的权重
ｄ． ∈
道数据 调度技术并不适用 。因此 ，本文对多信道广播环境 下 的数 据调度方法进行研究 ，提 出一种基于贪心策 略的多信道 数据广播 调度 算法 。
∑ √ ，ｚ。 ｐ×，
’
３ 基于贪心策 略的多信道数据广播调度算法
Ｌｗ ｒ ｏｎ ｏ ｅ ｕ ｄ Ｂ
本文 算法 的准则 是在 数据项 的分 配过 程 中，每次 都使
ＥＤ
● Ｋ－－ ．
—＿ － ． 十
ｌ
Ｉ
１
—
增 加最 小 ，以取得 最 优 的性 能 。首先 ，将 数据 项 以
Ｍｕ ｉ ｈｎ ｅ Ｆ ＩＣ ａｎ ｌ ｌ ｔ — 算法 ｅ— Ｔ Ａ 算法 ＯＳ
＊一 本 文 算法
３１ 预定义 ． 多 信 道 数 据 项 平 均 访 问 时 间 （ ｌ— ａｎｌ ｖｒｇ Ｍｕｔｃ ｎ ｅ ｉｈ Ａ ｅａｅ
Ｅ ｐｃ ｄＤ ｌｙ ＭＣ Ｄ） ｘｅｔ ｅａ， ＡＥ 是多信道环境下最主 要的性能指标 ： ｅ
￣ ＇ｗｊ ｊ ｐ ｃＥ Ｋ ＡＤ：∑
２ 研究背景
２１ 系统模 型 ． 多信 道数据广播系统架构如图 １ 所示。
一 ＿ ●１ 、 ＿ ＩＬ 、
．
—
在信道可用带宽相同情况下 ， 多信道数据项平均访问时间
与访 问概率倾斜度 ０的关系示 意图如图 ２所示 。
＋ Ｍ
ｕ ｌ ｈｎ ￡ Ｆａ 法 １ｃ ＿ｎＩ Ｉ 算 ｔ ｄ ． ｔ
ｅ Ｔ Ｓ 算 法 ＯＡ
整最大Ａ √ ／ 信道和最小信道， 使得信道Ａ／ 趋于 √ 相等，