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Python实现的算法设计:流水作业调度问题

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简介:
本文章介绍了如何运用Python编程语言解决流水作业调度问题,并详细讲解了相关的算法设计和实现过程。 之前自己在网上搜索了流水作业问题的Python实现代码,但找了很久都没有找到满意的答案,于是参考王晓东老师的书籍编写了一个基于Python 3.6的完整实现代码。

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客服
客服
  • Python
    优质
    本文章介绍了如何运用Python编程语言解决流水作业调度问题,并详细讲解了相关的算法设计和实现过程。 之前自己在网上搜索了流水作业问题的Python实现代码,但找了很久都没有找到满意的答案,于是参考王晓东老师的书籍编写了一个基于Python 3.6的完整实现代码。
  • 与分析(涵盖旅行商等)
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    本课程作业聚焦于算法设计与分析的实际应用,包括经典的旅行商问题和流水线调度挑战,旨在通过实践加深学生对复杂问题求解策略的理解。 经典的算法实验包括残缺棋盘游戏问题、0/1背包问题、高速缓存调度问题、旅行商问题以及流水作业调度问题。这些问题在计算机科学中具有重要的研究价值,能够帮助学生深入理解各种经典算法的原理及其应用。
  • 线及Johnson
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    本文章探讨了流水线作业调度的问题,并深入分析了解决此类问题的经典算法——Johnson法则,提供了理论与实践相结合的有效解决方案。 流水作业调度问题涉及在由多台机器组成的流水线上安排作业的加工顺序,以确保从第一个作业开始在第一台机器(M1)上进行加工到最后一个作业完成于第二台机器(M2)上的时间最短。这个问题可以通过分解为更小的问题来解决,并且可以使用动态规划法。 具体来说,在由两台特定机器组成的流水线上有n个需要处理的作业{1,2,…,n}。每个作业必须先在第一台机器上加工然后转移到第二台机器继续加工;M1和M2完成第i项工作所需的时间分别为ai 和 bi。目标是确定这 n 个作业的最佳排序方式,以使从第一个作业开始到最后一个作业结束的总时间最短。 为了分析这个问题,我们定义 T(S,t) 表示当第一台机器 M1 开始加工某个子集 S 的作业时第二台机器还需要额外的时间 t 才能完成当前正在处理的工作。流水作业调度问题的最佳解即为 T(N,0),其中 N 是所有需要安排的作业集合。 动态规划法可以用来解决这个问题,其基本思路是:如果有单一工作,则所需时间等于该工作在M1和M2上的加工总时长;若有两个工作则需考虑两种不同的排列顺序,并选取最优的一种作为候选。随着处理的工作数量增加至三个或更多,每种可能的组合都需要被评估并选择最小的时间消耗方案。 Johnson法则提供了一种解决流水作业调度问题的方法,它通过将大问题分解为一系列较小的问题来简化计算过程。这种方法利用动态规划技术解决了这些子问题,并最终给出了所有工作以最短时间完成的最佳排序方式。 综上所述,我们可以通过应用动态规划法和 Johnson 法则有效地解决流水作业调度问题,从而找到使得从第一个作业开始于第一台机器到最后一个作业结束于第二台机器的时间最小化的加工顺序。
  • 线
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    本研究探讨了流水线生产中的优化调度问题,提出了一种新的算法来提高生产线效率和资源利用率,旨在减少生产周期时间并降低成本。 流水线调度问题是指在制造或生产环境中,如何高效地安排不同任务通过一系列工作站(或工序)的过程。此过程的目标通常是最大化资源利用率、最小化完成时间或者优化其他性能指标。流水线调度问题是运筹学中的一个重要分支,在实际应用中具有广泛的影响力和实用性。
  • Java
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    本项目采用Java语言开发,旨在实现流水线式的工作任务自动调度系统。通过优化算法提高资源利用率和生产效率,适用于各类生产线及服务流程自动化管理。 本资源是用JAVA实现的流水作业调度程序,参考了王晓东所著的《算法设计与分析(第二版)》一书的内容。
  • 基于Python车间.zip
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    本资源提供了一种基于Python编程语言实现的流水车间作业调度算法。该算法旨在优化多个工件在一系列机器上加工的顺序,以最小化总的生产时间或延迟。通过此代码,用户可以学习和应用先进的调度策略,并对其进行定制以适应特定的制造环境需求。 文件夹包含一些流水车间作业调度算法的代码,包括CDS、Johnson、NEH、Palmer、RA 和 Moore 等传统方法,以及遗传算法这样的智能算法。此外,还包括绘制甘特图和生成测试数据的相关代码。
  • Python遗传解决混合车间-者原创
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    本作品运用Python编程语言实现了遗传算法,专门针对复杂度高的混合流水车间调度问题进行求解和优化。此研究为生产流程的高效管理提供了新的视角与解决方案。 遗传算法用于求解混合流水车间调度问题。
  • 解决C++程序
    优质
    本段代码为一个用C++编写的解决方案,旨在优化和解决流水作业(Job Shop Scheduling)中的调度问题,通过算法提高生产效率与资源利用率。 利用Johnson贪心算法可以解决流水作业调度问题。假设存在n个作业(编号为1至n),这些作业需要在由两台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业的加工顺序是先在M1上进行,然后转移到M2继续加工。设每项任务i分别在M1和M2上的加工时间分别为ai和bi(其中1≤i≤n)。问题的目标是在这n个作业中寻找一个最优排序方案,使得从第一个作业开始在机器M1上加工到最后一个作业结束于机器M2的时间最短。这里假设一旦某个任务的加工过程启动,则它必须连续完成而不能中断。
  • Johnson(最佳)
    优质
    本文探讨了Johnson算法在优化流水线生产中的应用,详述其作为解决双机器流水作业排序问题最有效方法之一的优势。 Johnson算法是流水作业调度的最优解法之一,其思想基于动态规划,并包含公式的推导以及POJ例题的简单实现代码。