给定n个作业的集合J=(J1,J2,…,Jn)。每一个作业Ji都有两项任务分别在2台机器上完成。每个作业必须先由机器1处理,然后再由机器2处理。作业Ji需要机器j的处理时间为tji;i=1,2,…n;j=1,2。对于一个确定的作业调度,设Fji是作业i在机器j上完成处理的时间。则所有作业在机器2上完成处理的时间和f=F21+F21+…+F2n成为该作业调度的完成时间和。
批处理作业调度问题要求对于给定的n个作业,制定最佳作业调度方案,使其完成时间和达到最小。
分析:批处理作业调度问题要从n个作业的所有排列中找出最小完成时间和的作业调度,所以批处理作业调度的解空间是一颗排列树。按照回溯法搜索排列树的算法框架,设开始时x=[1,2,…,n]是所给的n个作业,则相应的排列树由x[1:n]的所有排列构成。
递归回溯
#include <iostream>
using namespace std;
class Flowshop;
int Flow(int **,int, int []);
void Swap(int &a, int &b)
{
int temp=a;
a=b;
b=temp;
}
class Flowshop
{
friend int Flow(int **,int, int []);
private:
void Backtrack(int i);
int **M, //各作业所需的处理时间
*x, //当前作业调度
*bestx, //当前最优作业调度
*f2, //机器2完成处理的时间
f1, //机器1完成处理的时间
f, //完成时间和
bestf, //当前最优值
n; //作业数
};
void Flowshop::Backtrack(int i)
{
if(i>n)
{//到达叶子结点
for(int j=1; j<=n; ++j)
bestx[j]=x[j];
bestf = f;
}else
for(int j=i; j<=n; ++j) // 因为问题的解空间是一颗由x[1:n]的所有排列构成的排列树
{ // 所以第i次所调度的作业是从序号为i到n的作业中选择一个座位子树分支
f1 += M[x[j]][1]; // +第i次所调度的作业在机器1上的处理时间
f2[i] = ((f2[i-1]>f1) ? f2[i-1] : f1) + M[x[j]][2];
f += f2[i]; // +第i次所调度的作业在机器2上的处理时间
if(f<bestf)
{
Swap(x[i], x[j]);
Backtrack(i+1);
Swap(x[i], x[j]);
}
f1 -= M[x[j]][1]; // -第i次所调度的作业在机器1上的处理时间
f -= f2[i]; // -第i次所调度的作业在机器2上的处理时间
}
}
int Flow(int **M, int n, int bestx[])
{
int ub=INT_MAX;
Flowshop X;
X.x = new int[n+1];
X.f2 = new int[n+1];
X.M = M;
X.n = n;
X.bestx = bestx;
X.bestf = ub;
X.f1 = 0;
X.f = 0;
for(int i=0; i<=n; i++)
{
X.f2[i]=0;
X.x[i]=i;
}
X.Backtrack(1);
delete [] X.x;
delete [] X.f2;
return X.bestf;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
int **M = new int*[4];
for(int i=0; i<=3; ++i)
M[i] = new int[3];
M[1][1] = 2; M[1][2]=1;
M[2][1] = 3; M[2][2]=1;
M[3][1] = 2; M[3][2]=3;
int *bestx = new int[4];
for(int m=1; m<=3; m++)
{
for(int n=1; n<=2; n++)
cout << M[m][n] << " ";
cout << endl;
}
cout << Flow(M, 3, bestx) << endl;
for(int i=1; i<=3; ++i)
cout << bestx[i] << ",";
cout << "Press the enter key to exit";
cin.ignore(cin.rdbuf()->in_avail()+1);
return 0;
}