【问题标题】:Dynamic programming interval scheduling with time between jobs具有作业之间时间的动态编程间隔调度
【发布时间】:2012-12-21 14:07:09
【问题描述】:

我正在尝试使用动态编程对间隔调度问题进行编程。所有工作都有不同的(正)权重并且不重叠。这些权重代表不同的运行时间。作业之间可能存在三个“间隙”的空闲时间。此外,每个作业的每个时间单位(以秒为单位)占用一个资源。资源都可以具有不同的值。我想使用动态编程算法(递归)找到所有作业的最小资源总和。

举个例子可能会更清楚:

假设您有三个time units { 2, 2, 3 } 的工作,并且您有一个包含八个长 { 2, 5, 1, 8, 4, 1, 1, 5 } 的资源列表。作业一需要两个时间单位,因此需要两个资源,因为它是第一个作业,它将占用资源列表的前 2 个资源。工作二不必在工作一之后立即开始,它也可以从接下来的三个“间隙”之一开始。第二个工作也需要两个资源,因为它可以从三个差距之一开始,而不是第一个工作,它可以利用的资源的可能性是(1,8) (8,4) (4,1) (1,1) = 9 12 5 2(可用资源的不同总和)。所有工作的总和当然小于资源的数量。

这会一直持续到所有作业完成为止。我想使用动态编程算法(递归)找到所有作业的最小资源总和。

我尝试了不同的求解方法,但我发现在没有任何其他函数的情况下很难递归求解。

我确实写了以下代码,但没有达到我的预期:

public static double getCost(int t, int q, int r, int[] jobs, double[] resources){
    double table[][] = new double[t+1][r+1];
    for(int i = 0;i < t;i++){
        for(int j = 0;j < r;j++){
            double cost = 0;
            for(int k = j-jobs[i] + 1;k <= j;k++){
                if(k < 0){
                    break;
                }
                cost = cost + resources[k];
            }
            double min = Double.POSITIVE_INFINITY;
            for(int l = 1;l <= q;l++){
                if(i == 0 && l == 1){
                    min = cost+j-jobs[0]-l;
                }
                else{
                    double neww = cost+j-jobs[i]-l;
                    if(neww < min){
                        min = neww;
                    } 
                }
            }
            table[i+1][j+1] = min;
        }
    }
    return table[t][r];
}

有人可以给我一些建议吗?

【问题讨论】:

    标签: algorithm dynamic recursion scheduling intervals


    【解决方案1】:

    首先,你需要为每个子问题定义状态,所以:

    sum[t][r] = Minimum cost using up to 't' indexes in 'timeUnits',
                and 'r' indexes in 'resources' (exclusive indexes).
    

    基本情况是:

    sum[0][0] = 0
    

    然后根据之前的值更新数组值。有两件事需要计算:运行作业的成本,以及将其添加到的内容(差距大小)。

    For each t
      For each r
        cost = Sum(resources[i]) for i = r-timeUnits[t]+1 ... r
        sum[t+1][r+1] = Min(cost + sum[t][r-timeUnits[t]-gap+1]) for gap = 0 ... 2 (0 only for t=0)
    

    最终成本是使用所有时间单位的最小值。

    编辑:我修改了您的代码,使其通过了您的测试用例。

    int[] jobs = { 2, 2, 2 };
    int[] resources = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 1 };
    int q = 2;
    int t = jobs.length;
    int r = resources.length;
    
    double table[][] = new double[t+1][r+1];
    
    for(int i = 0;i <= t;i++){
        for(int j = 0;j <= r;j++){
            table[i][j] = Double.POSITIVE_INFINITY;
        }
    }
    table[0][0] = 0;
    
    for(int i = 0;i < t;i++){
        for(int j = 0;j < r;j++){
            double cost = 0;
            for(int k = j-jobs[i] + 1;k <= j;k++){
                if(k < 0){
                    cost = Double.POSITIVE_INFINITY;
                    break;
                }
                cost = cost + resources[k];
            }
    
            double min = Double.POSITIVE_INFINITY;
            for(int l = 0;l <= q;l++) {
                int index = j-jobs[i]-l+1;
                if(index >= 0 && index <= r) {
                    min = Math.min(min, cost + table[i][index]);
                }
                if(i == 0) break;
            }
    
            table[i+1][j+1] = min;
        }
    }
    
    double best = Double.POSITIVE_INFINITY;
    for(int x = 0; x < r; x++) {
        best = Math.min(best, table[t][x+1]);
    }
    
    System.out.println("Best cost: " + best);
    

    【讨论】:

    • 您好,感谢您的帮助。您提供的解决方案看起来像一个迭代的解决方案,这没问题。规则 r-timeUnits[t]+1 ... r,这是什么意思?从 i = r-timeUnits[t]+1 到 r 之类的循环?其中 r 是资源中的索引数量?还是每个 r?再次感谢您的帮助。
    • @n00b1990 您正在使用 timeUnits[t] 资源 - 从 resources[r-timeUnits[t]+1] 开始并在 resources[r] 结束,所以使用 for 循环来加起来这些资源值。
    • 我确实使用了 for 循环,唯一的问题是当 r 为零时,它代表第一列。我会得到 i = 0-timeUnits[t] + 1。如果 timeUnits[t] > 1 我会因为负索引而遇到问题,至少这就是我所拥有的?
    • @n00b1990 先检查索引。如果有任何超出范围,则跳过这些迭代。
    • 如果您想查看我的代码,我添加了我的实现。当前算法还有一件事:特定作业的最小成本并不总是间隔 q(间隙)的最小总和。例如,如果您有作业序列 { 2, 2, 2 },我们有资源 { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 1 },我们可以有 2 个间隙。当前算法对每个总和 (1,2)、(3,4) 和 (5,6) = 3 7 11 = 21 个总资源取最小值。如果算法选择 (1,2), (5,6) 和 (1,1) = 3 11 2 = 16 个总资源会更好。你能帮我解决这个问题吗?谢谢。
    【解决方案2】:
    http://www.cse.psu.edu/~asmith/courses/cse565/F10/www/lec-notes/CSE565-F10-Lec-13-dyn-prog-intro.pptx.pdf
    

    这将为问题提供明确的解决方案

    【讨论】:

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