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。

扫地机器人的多任务调度与优化

扫地机器人的多任务调度与优化扫地机器人是一种能够自主清扫室内地面的智能机器人。

它可以代替人工进行日常的清扫工作，大大提高了工作效率和清洁质量。

然而，由于它们只能完成单一任务，扫地机器人的调度和优化是一个具有挑战性的问题。

一、扫地机器人的调度问题扫地机器人的调度是指如何合理安排机器人的工作顺序和路径规划，使其能够高效地完成清扫任务并节省时间和资源。

1.1 任务优先级不同的房间或区域可能具有不同的优先级，需要根据实际情况进行调度。

比如，在客厅和卧室之间选择时，通常会优先清扫客厅，因为客厅是客人的接待区域。

1.2 任务分解对于大型空间，将其分解成小块进行清扫是更加高效的方法。

机器人可以按照规定的路径或者自主选择路径进行清扫，从而减少回头和冗余的清扫。

1.3 坐标规划机器人需要根据地图或者传感器数据确定自身位置，并规划最优路径。

通过使用定位技术（如视觉识别、激光测距等），可以更准确地获得机器人的位置信息，从而实现更好的路径规划和调度。

二、扫地机器人的优化问题在完成单一任务的基础上，进一步优化扫地机器人的调度和工作方式，可以提高工作效率和节省资源。

2.1 能耗优化扫地机器人的电池寿命通常有限，因此需要在保证清扫质量的前提下尽量减少能耗。

通过优化调度算法，可以减少机器人的移动距离和频率，以降低能耗。

2.2 时间优化时间是一种宝贵的资源，对于扫地机器人来说也是如此。

通过合理的调度和路径规划，可以减少清扫时间，提高效率。

比如，机器人可以根据历史数据预测用户在不同时间段的活动区域，提前清扫这些区域。

2.3 故障处理扫地机器人在工作时可能会遇到各种故障，如意外碰撞、掉落等。

为了提高系统的稳定性和可靠性，需要考虑如何在故障发生时快速响应并处理。

例如，机器人可以配备传感器来检测障碍物并避开，或者自动返回充电站进行维修。

三、结论扫地机器人的多任务调度与优化是一个具有挑战性的问题。

通过合理的调度和算法优化，可以使机器人更高效地完成清扫任务并节省时间和资源。

解并行多机提前／拖后调度问题的并行遗传算法

ａｇｒｔｍｂｓｄｎｅｔｎｌｘｅｄｄｅｍｕａｏｃｄｎｓｈｍｅｓｕｇｓｅ．ｈｃｉｇｌｏｈｉａｅｏｓｃｏａｅｔｎｅｐｒｔｔｎ— ｏｉｇｃｅｉｉｉｓｇｅｔｄＴｅｏｎｍｅｈｃｌｅｅｔｈｄｔｏｄａｒｆｃｔｅｌｌｓｈｄｌｇｏｉｙａｄｏｃｅｕｉｐｌｎｃｍｍｏｄｅａｅｉｌｎｏｓａｄｈｅｍｅｏｓｓｃａｔｅｅｅａｉｎｆｈｅｎｔｎｃｎｕｄｔｓｍｕｔｅｕｌｎｔｓａｙ，ｅｈｔｄ，ｕｈｓｈｇｎｒｔｏｔｉｉａｏｉｌｏｕａｏ，ｒｓｖｒａｄｐｐｌｔｎｃｓｏｅｎｍｕｔｏａｅａｓｓａｃｅ．ｏｓｅｎｅｒｑｉｍｅｔｆａａｔｇｉｔｉｉｄｆｌｇｒｉｏａｔｉｎ，ｒｏｒｅｒｈｄＣｎｉｒｇｔｌｅｄｉｈｅｕｒｅｎｓｏｄｐｉｔｏｔｓｋｎｏａｅｎｈｓａｅｐｂｅａｄｒａ－ｉｃｅｕｉｇｉｉａａｌｌｍｐｅｎｅｎｅｅｍｏｅｆｍａｔｒｓｖｏｔｏｅｗｏｋ．ｃｒｌｍｎｅｌｔｌｏｍｅｓｈｄｌ，ｔｓｐｌｌｉｌｍｅｔｄｕｄｒｔｄｏｓｅ－ｌｅｃｎｒｌｎｔｒｓｎｒｅｙｈａｈｏｕｉａｅｕｔｈｗｔｔｔｅｉｉｎ，ｎｉＴｅｃｍｐｔｔｎｒｓｌｓｏａｉｓｆｃｅｔａｄｓｄａｔｇｏｓｖｒｈｕｓｉｒｃｄｒｓｎｃｍｍｏｇｎｔａｏｌｓｈｉａｖａｅｕｏｅｅｒｔｐｅｕａｄｏｎｉｃｏｅｎｅｅｃｉａｇｒｔｍｓａｄａｍｕｈｅｔｒａａｌｌｈｒｃｅｓｃ，ｄｓｉｆｒａｇｒｃｅｏｉｅｔａｐｒｌｌｌｏｈ，ｎｈｓｉｃｂｔｐｌｃａａｔｒｔｓａｉｆｏｌｒｅｓａｎｎ－ｄｎｉｌａａｌｍａｈｎｅｒｅｉｉｎｔｌｃｅｃｉｅ

工厂生产排程与调度算法分析

工厂生产排程与调度算法分析随着生产自动化水平的提高，工厂的生产排程与调度变得越来越重要。

正确的排程与调度可以极大地提高生产效率，降低成本，增加利润。

因此，工厂生产排程与调度算法成为了一个研究热点。

本文将从调度算法的角度来分析工厂生产排程与调度。

一、调度问题的定义所谓调度，指的是将一定数量的任务分配到一定数量的处理器上，以使得完成这些任务的时间最短或机器利用率最高。

调度问题可分为两类：流水车间调度和非流水车间调度。

所谓流水车间调度，是指生产线作业的排程问题；所谓非流水车间调度，是指无工序前后关系(即两个任务之间与其顺序无关)的多机调度问题。

二、调度算法相应地，调度算法也可分为两类：流水车间调度算法和非流水车间调度算法。

其中，流水线调度算法又可分为单机和多机两类。

2.1 单机调度算法在单机调度算法中，任务的完成时间是由单个机器完成的时间决定的。

其中，最短工序时间优先算法(SPT)是目前最常用的单机调度算法之一。

其算法思路如下：首先，按照任务的工序时间大小排序，选择工序时间最短的任务，将它分配给机器；然后重复以上操作，知道所有任务都被分配完毕。

SPT算法具有简单、易实现的特点，同时在任务处理数量较小时也能够得到不错的效果。

2.2 多机调度算法在多机调度算法中，多个机器同时处理任务，任务的完成时间取决于处理速率最慢的机器。

而且，多机调度算法所涉及到的问题，一般都有前后件关系。

解决多机调度算法需要的算法有很多，比如距离平方优先算法(DDU)、加权费用的扩展岛算法(EI)、加权条带算法(applying Weighted Strip Packing, AWSP)等。

其中，DDU算法是一种启发式算法，根据任务的层级和距离来构造解的空间，然后搜索这个空间；EI算法是应用动态规划的思想，拉直排成长条，将任务分配到短条上去完成；AWSP算法则是基于贪心思路，优先将最紧急的任务分配到可处理它们的机器上。

三、调度实践上述调度算法可以用于实践中。

双机流水作业调度问题（Johnson算法）

双机流⽔作业调度问题（Johnson算法）问题定义:双机流⽔作业调度：总共有n个作业，作业i分为两个内容，需要按顺序先后在机器A和机器B上完成，分别需要时间a i,b i来完成，⼀台机器只能同时进⾏⼀项作业，问完成所有作业所需的最⼩时间。

多机流⽔作业调度：⼀个作业需要在⼤于两台机器上先后完成，是NP-hard问题。

解法：问题就是求最佳作业序列。

设前i项作业所需的时间为C i，可以得出以下式⼦c i=a1+b1,i=1 max c i−1,∑i j=1a j+b i,2≤i≤n可以证明，对于相邻两项i和j，如果min(a i,b j)<min(a j,b i)则i项放前⾯更优。

将a i和b i的关系分为<,=,>三类，可以得到如下排列顺序:1.当a i<b i,a j<b j时，a i≤a j,应该按a升序排序2.当a i=b i,a j=b j时，随意排列。

3.当a i>b i,a j>b j时，b i≥b j,应该按b降序排序。

同样可以证明，a i<b i的项应该排在最前，然后是a i=b i的项，最后是a i>b i的项。

代码:{{}//P1248，给定n，ai,bi，求最⼩⽤时和对应序列#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int maxn=1e5+5;typedef long long ll;struct node{int a,b,d,id;bool operator<(const node &v)const {if(d!=v.d)return d<v.d;else if(d==-1){return a<v.a;}else{return b>v.b;}}}p[maxn];int main () {int n;scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&p[i].a);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&p[i].b);p[i].id=i;int cha=p[i].a-p[i].b;if(cha==0)p[i].d=0;else p[i].d=cha<0?-1:1;}sort(p+1,p+1+n);ll ans=0,dt=0;for(int i=1;i<=n;i++){ans+=p[i].a;dt=max(0ll,dt-p[i].a);dt+=p[i].b;}ans+=dt;printf("%lld\n",ans);for(int i=1;i<=n;i++){if(i>1)printf(" ");printf("%d",p[i].id);}puts("");}Processing math: 100%。

多产品批处理的多机并行调度问题研究

产线Ｌｌ：２
线Ｌ２：Ｎ，
对多产品批处理的多机并行调度问题作如下假设：（１）每个订单只包含一种产品，并指定交货期、生产数量；
（２）每种产品可以在多台机器上生产；（３）生产中不允许出现中断；（４）每一次生产都以最大容量生产，不够最大容量仍组织一次生产；
表１变量参数定义
符号符号索引
订单
定义
符号
Ｊ产线
定义
订单的子单
ｐ产品
决策变量
畸Ｗ嘶＝１
０，订单பைடு நூலகம்ｉ的子单ｋ不在产线，上生产订单。的子单ｋ在产线＿『上生产
，
订单ｉ的子单在产线Ｊ．上开始生产时间Ｄ订单ｉ的交货期
订单ｉ中产品Ｐ的单位库存持有成日￡表订单中延期惩罚系数
Ｓ订单ｉ在产线上生产的启动费用
ｃｐ
，
订单ｉ对应产品最大生产批次容量
ＮＯ订单ｉ对应产品的生产数量参数ＮＢ
Ｉ
订单ｉ的生产批次ＮＢｉ＝ＮＯ．／ｃＰ，
多产品批处理的多机并行调度问题研究
体基因则为（ｍｋ，１ｋ２＝＝＝ｍｋＮ），其中第一行为随机排列的任务，第二行为任务的产线编号，任务间的加工顺序则遵循在基因第
Ｇ订单ｉ的完成时间Ｃｉ＝ｍａｘ｛Ｃａ１

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。

多机相关任务调度的优化策略与组织方法

多机相关任务调度的优化策略与组织方法
多机型任务调度是指将一项任务分解成许多小任务，分别在不同机器上进行调度处理。

多
机型任务调度综合考虑了多机型系统中的资源分配、任务负荷均衡和处理时间控制等因素，有效提高了协作办公效率，改善了传统任务调度的效率和秩序。

优化策略：
1、使用调度优化算法：这种算法可以有效减少多机型任务执行时间，实现高效的调度优化。

2、负载和时间间隔均衡：在多机型任务中负荷和时间间隔均衡是一个比较重要的因素，
但是一般来说负荷会产生时间间隔的不平衡。

因此，可以使用一定的策略来减缓负载和时
间间隔的波动，以提高多机型任务调度的效率。

3、优先级排序：优先级排序是按照不同任务之间的关联性给出任务之间的执行顺序，并
将被调度的任务优先放在低优先级的机器中，以提高调度效率。

4、异步消息传递：异步消息传递是一种非常重要的机制，可以用来避免多机型任务中的
排错和冲突，防止任务在机器之间出现紊乱，大大提高了任务调度的效率。

以上就是多机型任务调度优化策略及组织方法，采用此类优化策略及组织方法，可以有效
提高多机型任务调度的效率，改善传统任务调度流程的效率和秩序。

典型车间调度问题的分析与研究

典型车间调度问题的分析与研究车间调度问题是制造业中常见的一种问题，在生产管理中起着至关重要的作用。

此问题的核心是如何合理地安排各个车间的生产任务和设备利用率，以达到优化生产效率、缩短生产周期并降低生产成本的目的。

本文旨在从多个方面介绍车间调度问题的分析与研究。

一、问题描述和分类车间调度问题主要涉及下列问题：1. 单机调度问题该问题是考虑一个单一机器或单一设备的调度问题。

其目标是找到一种机器的调度方案，以使得所有的工作任务在规定的期间内完成，同时，最大限度地利用该机器的生产能力。

单机调度问题通常指能够独立完成的作业。

该问题是考虑由多个机器或设备构成的制造系统的调度问题。

通常情况下，多机调度问题是被分成原始、车间和制造流水线的三个不同的问题进行研究，以应对各自的特点。

3. 制造流水线调度问题生产流水线通常由许多具有不同功能的机器或工作站组成。

优化流水线生产效率的调度问题，在一定程度上依赖于流水线的布局和排列顺序。

通过对每个工作站的工序进行优化，可以达到减少生产周期和提高生产效率的目的。

4. 调度与规划问题此问题是在给定的资源限制下，设计制造系统的调度策略。

制造过程的规划和调度策略在许多情况下都是并存的，因为它们需要相互配合以实现最佳生产效率。

二、常用的调度算法为了解决车间调度问题，通常需要使用一些数学模型和算法进行优化。

下面介绍一些常见的调度算法：1. 遗传算法遗传算法是一种进化算法，通过建立基因编码对调度方案进行进化，以最大限度地优化计划和排程。

该算法通常用于求解复杂的车间调度问题。

2. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁走路搜索食物的算法。

该算法是用来优化复杂问题的一种有效的方式。

在车间调度问题中，它被认为是一种有效的算法，因为它具有收敛快、精度高、适应性强等特点。

3. 模拟退火算法模拟退火算法是一种优化算法，通过在较难达到的目标函数中寻找全局最优解，达到优化的效果。

该算法不容易陷入局部最优解，因此在多机调度问题和车间调度问题中得到了广泛的应用。

解非等同并行多机调度问题的并行遗传算法

案，此编码与调度方案一一对应，并对初始种群、交叉和变异等方法进行了研究。在鉴于遗传算法自然的并行性特点的基础上，实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明，并行混合遗传算法是有效的，优于启发式算法和遗传算法，有着较高的并行性，能适用于大规模非等同并行多机调度问题。
对于最小化完工时间的并行多机调度问题，在问题规模
比较大时，已被证明属于ＮＰ难题。针对解此类问题，已有不少研究。早期Ｌｕ和ＭａＣｒｙ就提出了一系列求解具有ｉｃａｔｈ已知释放时间的单机调度问题的启发式算法…，ＣｌｅｖｓｏｉＲｅｅｎ
ｓｈｕｉｇｐｏｌｍ．ｃｅｌｒｂｅｄｎ
［ｙｗｒｓａａｌｌｙｒｅｅｉａｏｔｍ；ｎｉｅｔａｐａｌｃｉｅｓｈｄｌ；ＩＫｅｏｄＩＰｌｂｄｇｎｔｌｒｈＮｏ — ｎｉｌａｌｌｈｎｃｅｕｅＭＰｒｅｈｉｃｇｉｄｃｒｅｍａ
ａｇｒｔｍｓｓｇｅｔｄＩｓｃｄｉｇｍｅｏｓｓｍｐｅａｄｃｎｅｆｃｉｅｙｒｆｃｈｃｅｕｉｇｐｉｙａｄｔｅｍｅｏｓｏｅｇｎｒｔｏｆｔｅｉｉａｌｏｉｈｉｕｇｓｅ．ｔｏｎｔｄｉｉｌｎａｆｅｔｌｅｅｔｅｓｈｈｖｌｔｄｌｎｏｌ，ｃｎｔｄｆｔｅｅａｎｏｎｔｌｈｈｈｉｈｉｐｏｕｌｔｏ，ｒｓｏｅｎｕａｉｎａｅａｓｓａｃｅ．ｐａｉｎｃｏｓｖｒａｄｍｔｔｏｌｏｒｅｒｈｄＣｏｎｉｅｎｈｅｕｒｍｅｔｆａａｔｇｉｉｎｆｌｇｒｓａｅｐｏｌｍｄｒａ — ｍｅｒｅｓｄｒｇｔｅｒｑｉｅｎｓｏｄｐｉｔＯｔｓｋｄｏａｅｌｒｂｅａｌｔｉｎｔｈｉｃｎｅｉ

多机器人协同任务规划与调度研究

多机器人协同任务规划与调度研究随着自动化和智能化技术的发展，机器人应用越来越广泛，而多机器人协同任务规划与调度技术的发展也是研究的热点之一。

多机器人协同任务规划与调度技术的主要目标是实现多个机器人之间的协同工作，从而提高生产效率，降低成本，提高企业运作效率。

在本文中，我们将介绍多机器人协同任务规划与调度技术的基本概念、主要应用领域和研究进展。

一、多机器人协同任务规划与调度技术的基本概念多机器人协同任务规划与调度技术是指在同一时间内协调多个机器人完成各自的任务，分配任务优化，在保证安全和高效率前提下，完成各自的任务。

主要包括以下三个方面：1. 机器人任务规划机器人任务规划是指在多机器人系统中，根据任务的优先级和机器人的任务完成能力，分配机器人的任务，实现各个机器人任务的有序完成。

2. 机器人轨迹规划机器人的轨迹规划是指在确定了机器人需要完成的任务后，为机器人规划一条合理的运动路径，使机器人能够在合理的时间内完成任务。

3. 机器人调度机器人调度是指在多机器人系统中，为机器人安排一个合适的时间来执行其任务，以保证各个机器人都能在线上合理地完成任务。

二、多机器人协同任务规划与调度技术的主要应用领域多机器人协同任务规划与调度技术的应用领域广泛，包括以下几个方面：1. 工业制造领域多机器人协同任务规划与调度技术在工业制造行业中的应用领域非常广泛。

比如，在制造车间中，多个机器人可以协同完成各自的任务，完成产品加工。

在这个过程中，机器人可以互相配合，避免出现碰撞，从而提高生产效率。

此外，多机器人协同任务规划与调度技术还可以应用在电子、医药等生产行业中。

2. 物流配送领域多机器人协同任务规划与调度技术在物流配送行业中有着广泛的应用。

比如，在物流场景下，多个机器人可以同时从仓库中取货，再将货物运送到指定地点。

在这个过程中，多个机器人可以互相协作，完成商品的快速准确的分配工作。

此外，多机器人协同任务规划与调度技术还可以应用在仓库、快递等领域中。

多机器人系统协同作业调度算法研究与应用

多机器人系统协同作业调度算法研究与应用随着科技的不断发展，多机器人系统的应用越来越广泛。

多机器人系统可以同时执行多个任务，提高工作的效率和质量。

然而，如何合理地调度多机器人系统，以使每个机器人能够高效地完成自己的任务，并且协调好不同机器人之间的工作，是一个非常复杂且具有挑战性的问题。

在多机器人系统中，协同作业调度是一个核心问题。

它涉及到多个机器人之间的任务分配、路径规划、资源分配等方面的调度问题。

对于一个有效的调度算法来说，需要考虑以下几个方面的问题。

首先，任务分配是一个重要的问题。

在多机器人系统中，任务可以根据不同的优先级和难度分配给不同的机器人。

在分配任务时，需要综合考虑机器人的能力、执行时间以及任务的紧急程度等因素。

一个优秀的调度算法应该能够根据任务的特点，合理地分配任务，以提高整个系统的效率。

其次，路径规划是一个关键的问题。

在多机器人系统中，每个机器人都有自己的路径规划算法，将其任务完成的路径规划到系统中。

这意味着每个机器人应该能够找到自己的最佳路径，以及避免与其他机器人发生碰撞。

一个好的调度算法应该能够协调不同机器人的路径，使它们之间能够高效地协同工作。

再次，资源分配是一个重要的问题。

在多机器人系统中，每个机器人都有自己的资源，包括传感器、能源等。

一个合理的调度算法应该能够根据每个机器人的资源情况，合理地分配资源，以提高工作的效率。

同时，还应考虑到资源的限制，以避免出现资源浪费或者不足的情况。

最后，协调工作是一个关键的问题。

在多机器人系统中，不同的机器人可能需要相互协作，以完成任务。

一个好的调度算法应该能够协调不同机器人之间的工作，避免出现冲突或者竞争的情况。

同时，还应考虑到机器人之间的沟通和协调问题，以确保整个系统的顺利运行。

针对以上问题，已经提出了多种多机器人系统协同作业调度算法。

例如，基于分层网络的调度算法可以有效地分配任务和资源，以及协调机器人之间的工作。

同时，也有一些基于智能优化算法的调度算法，通过优化算法求解最佳调度方案，以提高整个系统的效率。

作业车间调度问题例题

作业车间调度问题例题作业车间调度问题是生产调度中常见的一个重要问题，其目的是合理安排生产作业车间的生产任务，以最大化生产效率，降低生产成本，提高生产质量。

在实际生产中，作业车间调度问题通常涉及到多台机器和多个作业任务，需要合理分配资源，调度作业顺序，以确保生产计划的顺利执行。

一般来说，作业车间调度问题可以分为单机调度和多机调度两种情况。

单机调度是指在一个作业车间只有一台机器的情况下，需要合理安排作业任务的顺序，以最小化总生产时间或最大化生产效率。

而多机调度则是在一个作业车间有多台机器的情况下，需要合理分配作业任务到不同的机器，以最小化总生产时间或最大化生产效率。

在实际生产中，作业车间调度问题通常受到多种约束条件的限制，如作业任务之间的先后关系、机器之间的技术约束、作业任务的优先级等。

因此，对作业车间调度问题的求解需要综合考虑这些约束条件，设计合适的调度算法来优化生产计划。

一种常见的求解作业车间调度问题的方法是利用启发式算法，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。

这些算法可以在较短的时间内找到较优的调度方案，帮助生产企业提高生产效率，降低生产成本。

除了启发式算法，还有一些经典的作业车间调度问题的求解方法，如Johnson算法、NEH算法、SAW算法等。

这些算法在特定的作业车间调度问题中有较好的表现，可以帮助生产企业解决实际生产中的调度问题。

总的来说，作业车间调度问题在生产调度中扮演着重要的角色，合理的调度方案可以帮助企业提高生产效率，降低生产成本，提高生产质量。

通过合适的算法求解作业车间调度问题，可以为生产企业创造更大的价值，提升竞争力。

因此，对作业车间调度问题的研究和求解具有重要的实际意义，值得生产企业重视和关注。

部分机器需要周期维护的混合型平行机调度问题的数学规划模型

部分机器需要周期维护的混合型平行机调度问题的数学规划模型混合型平行机调度问题是指在一个生产线中存在多个不同类型的机器，每个机器都有自己的维护周期，并且需要考虑机器间的先后工序关系。

为了最大化生产效率，需要将不同工件分配给适当的机器，并合理安排维护的时间，以满足工件的生产要求。

本文将探讨部分机器需要周期维护的混合型平行机调度问题，并提出相应的数学规划模型。

在部分机器需要周期维护的混合型平行机调度问题中，首先需要确定机器的调度顺序。

即确定各个机器之间的先后工序关系。

这样可以避免先维护的机器在维护期间无法使用，从而导致生产效率的下降。

一种常用的方式是将机器按照维护周期的长度从短到长进行排序，以便尽早开始维护周期较长的机器。

接下来，需要确定每个工件在不同机器上的加工时间和转移时间。

加工时间指的是工件在机器上完成加工所需要的时间，转移时间指的是工件在不同机器之间转移所需要的时间。

这些时间数据可以通过实际观察和测量获得，或者通过历史数据分析得出。

然后，需要确定工件的调度顺序。

一种常用的方式是将工件的优先级设定为完成时间的倒数，即完成时间越早的工件，其优先级越高。

这样可以确保优先处理需要尽早完成的工件，以提高生产效率。

在数学规划模型中，可以引入以下变量：- $x_{ij}$：表示第i个工件在第j个机器上的加工顺序。

取值为0或1，其中1表示工件i在机器j上加工，0表示不加工。

- $y_{ij}$：表示第i个工件在第j个机器上的维护状态。

取值为0或1，其中1表示工件i在机器j上维护，0表示不维护。

同时，可以引入以下约束条件：- 每个工件必须在恰好一个机器上进行加工，即$\sum_{j=1}^{m}x_{ij}=1$，其中m为机器的数量。

- 每个机器在每个时刻只能进行一项任务，即$\sum_{i=1}^{n}x_{ij}=1$，其中n为工件的数量。

- 每个机器的维护状态应根据维护周期进行调整，即 $y_{ij}=y_{i-1,j}\oplus x_{i,j}\oplus y_{i,j-1}$，其中$\oplus$表示异或操作。

多机调度问题
【问题】
设有n个独⽴的作业{1,2,3，...，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。

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。

【算法分析】
这个问题是⼀个NP完全问题，到⽬前为⽌还没有有效的解法。

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。

采⽤最长处理时间作业优先的贪⼼选择策略可以设计出解多机调度问题的较好的近似算法。

按此策略，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。

当n>m时，⾸先将n个作业依其所需的处理时间从⼤到⼩排序。

然后依此顺序将作业分配给空闲的处理机。

【代码】
【时间复杂度】
当n≤m时，算法Greedy需要O(1)时间。

当n>m时，排序耗时O(nlogn)。

初始化堆需要O(m)时间。

关于堆的DeleteMin和Insert运算共耗时O(nlogm)，因此算法Greedy所需的计算时间为
O(nlogn+nlogm)=O(nlogn)。

多机器人协作路径规划与任务调度优化研究

多机器人协作路径规划与任务调度优化研究引言：随着人工智能和机器人技术的不断发展，多机器人协作已经成为实现自动化和智能化生产的重要手段。

多机器人系统能够同时执行多个任务，提高工作效率，实现资源的最优利用。

而路径规划和任务调度作为多机器人协作的核心问题，其研究和优化对于提高多机器人系统的整体性能至关重要。

一、多机器人协作路径规划研究1.1 路径规划的定义和作用路径规划是指通过一系列算法和方法确定机器人在复杂环境中从起点到终点的最优路径。

路径规划的优化可以使机器人系统避免障碍物、减少行进距离、节约时间等，提高效率和安全性。

1.2 多机器人协作路径规划的挑战与解决方案多机器人协作路径规划面临的挑战主要包括路径冲突、资源利用不均匀、通信成本等。

针对这些问题，研究者提出了许多解决方案，如基于分布式算法的路径规划、负载均衡策略等，这些方法以最大限度地减少路径冲突，提高机器人系统的整体性能。

1.3 多机器人协作路径规划的优化方法为了提高多机器人协作路径规划的效果，研究者提出了许多优化方法。

例如，基于混合整数规划的路径规划优化模型、基于遗传算法的路径规划优化等。

这些方法可以帮助机器人系统更好地利用资源，提高工作效率。

二、多机器人任务调度优化研究2.1 任务调度的定义和作用任务调度是指根据任务的优先级和机器人的资源情况，合理安排任务的执行顺序和分配机器人的工作量，以最大化系统整体性能。

2.2 多机器人任务调度的挑战与解决方案多机器人任务调度面临的挑战包括任务冲突、任务优先级制定、机器人间通信等。

为了解决这些问题，研究者提出了一系列解决方案，如基于启发式算法的任务调度、任务分解策略等。

2.3 多机器人任务调度的优化方法为了提高多机器人任务调度的效果，研究者提出了一些优化方法。

例如，基于混合整数规划的任务调度优化模型、基于模拟退火算法的任务调度优化等。

优化任务调度过程可以使机器人系统在有限的资源情况下，有效地执行任务，达到最佳的工作效率。

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。

最优化理论在生产调度问题中的应用

最优化理论在生产调度问题中的应用生产调度是指对生产过程中的各项任务进行合理安排和优化，以实现生产目标的过程。

而最优化理论作为数学领域中的一个重要分支，可以为生产调度问题提供有效的解决方法和工具。

本文将探讨最优化理论在生产调度问题中的应用，并重点介绍调度问题的数学建模和求解方法。

一、调度问题的数学建模生产调度问题的核心是在有限资源下合理安排生产任务的顺序和时间，以达到最佳的生产效果。

针对不同的生产环境和目标函数，调度问题可以分为以下几种类型：1. 单机调度问题：这是最简单的调度问题形式，即在一个机器上调度多个任务的顺序。

其数学模型可以使用排列问题或图论中的最短路径等方法来表述。

2. 并行机调度问题：当生产环境中存在多台机器并行工作时，如何合理安排任务以最大程度地提高生产效率成为调度问题。

这类问题可使用图着色、网络流等方法进行建模。

3. 作业车间调度问题：工厂中存在多个机器和任务，如何安排任务在不同机器上的调度顺序以最大限度地提高工作效率。

这类问题常用图论中的有向图或动态规划进行建模。

二、调度问题的求解方法为了解决调度问题，研究者们提出了各种求解方法，在最优化理论的指导下进行了深入研究。

以下介绍几种常见的调度问题求解方法：1. 贪婪算法：贪婪算法是一种常用的启发式算法，在调度问题中应用广泛。

该算法每次选择最有利于当前状态的任务进行调度，以期望达到全局最优解。

尽管贪婪算法可能无法保证获得最优解，但它具有计算简单、效率高的优点。

2. 动态规划：动态规划是一种通过将问题划分为更小的子问题，并存储中间结果来求解的方法。

在调度问题中，可以使用动态规划法求解单机调度、车间调度等问题。

该方法的优势在于能够获得最优解，但是时间复杂度较高。

3. 遗传算法：遗传算法是模拟生物遗传和进化过程的一种优化方法。

它通过模拟种群的选择、交叉和变异等操作，逐步优化调度方案，以期找到全局最优解。

遗传算法适用于多机调度、车间调度等问题。

多机调度问题

多机调度问题/***********************************************************************1、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。

（实验提⽰：1、把作业按加⼯所⽤的时间从⼤到⼩排序；2、如果作业数⽬⽐机器的数⽬少或相等，则直接把作业分配下去；3、如果作业数⽬⽐机器的数⽬多，则每台机器上先分配⼀个作业，如下的作业分配时，是选那个表头上s最⼩的链表加⼊新作业。

**************************************************************************/# include# includeusing namespace std;typedef struct Job //作业{int ID;int time;}Job;typedef struct JobNode //作业链表的节点{int ID;int time;JobNode *next;}JobNode,*pJobNode;typedef struct Header //链表的表头{int s; //处理机上的时间；JobNode *next;}Header,pHeader;int main(){void QuickSort(Job *job,int left,int right); //将job时间排序void outSort(Job *job,int n); //输出排序void display(Header *M,int m); //输出每个每台机器处理的⼯作序号数int SelectMin(Header *M,int m); //分配作业时选取机器函数；void solve(Header *head,Job*job,int n,int m); //作业分配函数；int m,n;cout<<"\t\t《多机调度问题》\n";cout<<"请输⼊机器台数m:";cin>>m;Header *head=new Header [m]; //动态构建数组结构体，⽤于记录机器的作业时间；cout<<"请输⼊作业个数n:";cin>>n;Job *job=new Job [n]; //动态构建作业的数组结构体；cout<<"\n请按序号输⼊每个作业调度所需时间time：";for(int i=0;i{cin>>job[i].time;job[i].ID=i;}QuickSort(job,0,n-1); //作业排序outSort(job,n); //输出排序solve(head,job,n,m); //作业分配display(head,m); //输出分配cout<return 0;}int SelectMin(Header* M,int m) //选择s最⼩的机器序号k;{int k=0;for(int i=1;i{if(M[i].sk=i; //k记录S最⼩的序号；}return k;}void QuickSort(Job *job,int left,int right) //⼩到⼤，排序{int middle=0,i=left,j=right;Job itemp;middle=job[(left+right)/2].time;do{while((job[i].time>middle)&&(ii++;while((job[j].timeleft))j--;if(i<=j){itemp=job[j];job[j]=job[i];job[i]=itemp;i++;j--;}}while(i<=j);if(leftQuickSort(job,left,j);if(right>i)QuickSort(job,i,right);}void display(Header *M,int m) //作业分配输出函数；{JobNode *p;for(int i=0;i{cout<<"\n第"<if(M[i].next==0)continue;p=M[i].next;do{cout<ID<<' ';p=p->next;}while(p!=0);}}void outSort(Job *job,int n) //作业时间由⼤到⼩排序后输出函数；{cout<<"\n按⼯作时间由⼤到⼩为:\n时间：\t";for(int i=0;icout<cout<<"\n序号：\t";for( i=0;icout<}void solve(Header *head,Job*job,int n,int m) //作业分配函数；{int k;for(int i=0;i{JobNode *jobnode=new JobNode;jobnode->time=job[i].time;jobnode->ID=job[i].ID;jobnode->next=0;head[i].s=jobnode->time;head[i].next=jobnode;}if(i<=m) //n{for(i;i{head[i].s=0;head[i].next=0;}}if(n>m){for(i;i{JobNode *p;JobNode *jobnode=new JobNode; jobnode->time=job[i].time; jobnode->ID=job[i].ID;jobnode->next=0;k=SelectMin(head,m);p=head[k].next;head[k].s+=jobnode->time;while(p->next!=0)p=p->next;p->next=jobnode;}}}。

多机调度实验报告

一、实验目的1. 理解多机调度的基本概念和原理；2. 掌握多机调度算法的设计与实现；3. 分析和比较不同调度算法的性能。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 编程语言：Python3.8；3. 调度算法：先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、优先级调度（Priority）。

三、实验内容1. 定义进程结构体：包含进程ID、到达时间、运行时间、优先级等属性。

2. 实现多机调度算法：（1）先来先服务（FCFS）算法：a. 按进程到达时间顺序排列进程队列；b. 循环遍历进程队列，依次执行进程；c. 每个进程执行完毕，更新完成时间。

（2）最短作业优先（SJF）算法：a. 按进程运行时间顺序排列进程队列；b. 循环遍历进程队列，依次执行进程；c. 每个进程执行完毕，更新完成时间。

（3）优先级调度（Priority）算法：a. 按进程优先级顺序排列进程队列；b. 循环遍历进程队列，依次执行进程；c. 每个进程执行完毕，更新完成时间。

3. 分析和比较不同调度算法的性能：（1）计算平均周转时间：完成时间 - 到达时间；（2）计算平均带权周转时间：平均周转时间 / 平均运行时间；（3）计算吞吐量：单位时间内完成的进程数量。

四、实验结果与分析1. FCFS算法：- 平均周转时间：20- 平均带权周转时间：1.2- 吞吐量：52. SJF算法：- 平均周转时间：16- 平均带权周转时间：0.96- 吞吐量：53. Priority算法：- 平均周转时间：18- 平均带权周转时间：1.09- 吞吐量：5通过对比分析，SJF算法在平均周转时间和平均带权周转时间方面均优于FCFS算法和Priority算法，且吞吐量相同。

这表明SJF算法在多机调度中具有较好的性能。

五、实验总结1. 本实验通过Python编程实现了多机调度算法，加深了对多机调度原理的理解；2. 通过对比分析不同调度算法的性能，为实际应用提供了参考；3. 实验结果表明，SJF算法在多机调度中具有较高的性能。

多机调度问题

算法之多机调度问题

扫地机器人的多任务调度与优化

解并行多机提前／拖后调度问题的并行遗传算法

工厂生产排程与调度算法分析

双机流水作业调度问题（Johnson算法）

多产品批处理的多机并行调度问题研究

多机调度问题贪心算法c语言

多机相关任务调度的优化策略与组织方法

典型车间调度问题的分析与研究

解非等同并行多机调度问题的并行遗传算法

多机器人协同任务规划与调度研究

多机器人系统协同作业调度算法研究与应用

作业车间调度问题 例题

部分机器需要周期维护的混合型平行机调度问题的数学规划模型

多机调度问题

多机器人协作路径规划与任务调度优化研究

多机调度问题贪心算法python代码

最优化理论在生产调度问题中的应用

多机调度问题

多机调度实验报告

作业车间调度问题例题