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批处理作业调度问题的优先队列式分支限界法与回溯法

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简介：
本文探讨了针对批处理作业调度问题的优先队列式分支限界算法和回溯算法的应用及优化策略，旨在提高资源利用率和任务完成效率。 C++实现的批处理作业调度问题使用了优先队列式分支限界法和回溯法，并且包含了FlowShop类模板以及make类模板。测试数据为data。

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  • 批处理作业调度问题的优先队列式分支限界法与回溯法
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    本文探讨了针对批处理作业调度问题的优先队列式分支限界算法和回溯算法的应用及优化策略，旨在提高资源利用率和任务完成效率。 C++实现的批处理作业调度问题使用了优先队列式分支限界法和回溯法，并且包含了FlowShop类模板以及make类模板。测试数据为data。
     
  • 批处理作业调度中的分支限界法
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    简介：本文探讨了在批处理作业调度中应用分支限界法的有效策略，通过优化算法减少计算复杂度，提高资源利用率和任务执行效率。 在基于C++的批处理作业调度程序中，我们采用分支限界法解决流-shop问题。该问题是关于如何在一个时间限制内将多个任务分配给多台机器以最小化总完成时间的问题。 首先定义了一个Flowshop1类来表示基本的信息结构，包括作业数量、每个作业所需的时间以及当前最优的作业调度和值等信息。此类中包含一个回溯搜索函数（backtrack），用于寻找最佳解决方案。 在Flowshop1类里还设计了MinHeapNode结构体，用以代表搜索树中的节点；这些节点包含了已安装的任务数、机器上的最后完成时间、目前任务序列以及下界估计值等信息。此外定义了一个cmp结构体来比较两个MinHeapNode实例的优先级，通过它们的bb属性进行判定。 另外在Flowshop2类中实现了分支限界算法以解决流-shop问题，并提供BBFlow函数执行搜索过程并返回最优解；同时定义了Bound函数计算节点下界的值。这个边界值基于当前状态下的最小完成时间来确定。 最后，在主程序（main）里创建了一个Flowshop2实例，使用它来处理实际的流-shop问题。通过srand()生成随机数初始化作业处理时间数组M以模拟不同的场景和输入数据集。 该程序采用分支限界法解决复杂优化任务，并展示了C++语言在这类问题上的高效性和可靠性。文中提及的关键概念包括：分支限界搜索、回溯算法以及MinHeapNode结构体，它们共同构成了寻找最优解的策略框架。
     
  • 批处理作业调度的分支限界法分析
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    本研究探讨了在批处理机器上运用分支限界法优化作业调度问题的方法与成效，旨在提高任务执行效率和资源利用率。 #include #include using namespace std; class MinHeapNode { friend class Flowshop; public: bool operator<(const MinHeapNode &a) const { return a.bb < bb; } private: void Init(int n); void NewNode(MinHeapNode, int, int, int, int); int s; // 已安排作业数 int f1; // 机器 1 上最后完成时间 int f2; // 机器 2 上最后完成时间 int sf2; // 当前机器 2 上的完成时间和 int bb; // 当前完成时间和下界 int *x; // 当前作业调度 }; void MinHeapNode::Init(int n) { x = new int[n]; for (int i = 0; i < n; ++i) x[i] = i; }
     
  • 运用动态规划、分支限界和回溯法解决01背包及批处理作业调度问题
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    本项目探讨并实现三种算法——动态规划、分支限界与回溯法，以解决经典的01背包问题和批处理作业调度问题，旨在优化资源分配。 动态规划、分支限界以及回溯算法可以用于解决01背包问题与批处理作业调度问题。这些方法提供了不同的策略来优化资源分配并寻找最优解。在面对有限容量的约束条件下，01背包问题要求选择一系列物品以最大化总价值；而批处理作业调度则涉及如何安排任务序列以便最小化执行时间或其他性能指标。通过应用上述算法技术，可以有效地应对这类组合优化挑战。
     
  • 批处理作业调度的分支限界法分析.pptx
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    本PPT探讨了在计算机科学领域中用于优化批处理作业调度问题的分支限界算法。通过详细分析，展示了该方法如何高效地解决复杂任务调度挑战，并提高系统资源利用率。 算法设计与分析中的分支限界法可以应用于解决批处理作业调度问题。这种方法通过构建搜索树并使用限界函数来剪枝，从而高效地找到最优解或满意解。在批处理作业调度中，目标通常是根据一定的准则（如最小化完成时间、最大化机器利用率等）安排一系列任务到有限数量的处理器上运行。分支限界法通过对问题状态空间进行系统搜索，并结合适当的评估函数来优化求解过程，是解决此类组合优化问题的有效策略之一。
     
  • 最大团问题（回溯法与分支限界法）
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    本文章探讨了求解图论中的最大团问题的方法，重点比较和分析了回溯法与分支限界法在该问题上的应用及效率。 问题描述：图G=（V，E）的一个团是指该图中的一个完全子图，在这个子图里任意两个不同的顶点之间都有一条边相连。最大团问题的目标是找到给定的图G中包含最多顶点数目的那个团。 基本要求： 1. 使用回溯法来解决最大团问题。 2. 利用分支限界法求解该问题。 测试数据：由读者提供若干连通图作为输入进行验证和测试。 实现提示：此课程设计的实施主要包括以下关键步骤： (1) 解的编码形式，即通过变量x[i]表示顶点i是否属于当前找到的最大团（具体来说，当且仅当x[i]=1时，说明顶点i属于最大团）。 (2) 设计一个有效的上界函数来估算在特定情况下可能达到的最大团包含的顶点数。
     
  • 利用优先队列式分支限界法解决0/1背包问题.pdf
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    本文介绍了如何运用优先队列式的分支限界算法来高效求解经典的0/1背包问题，并探讨了该方法在资源优化分配中的应用。 采用优先队列式分枝限界法求解0/1背包问题，在算法设计第五章中有详细描述，并提供了完整代码。为了防止混淆，请参考我的博客文章中的完整运行代码。
     
  • 八数码问题的队列式分支限界算法
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    本研究提出了一种解决经典八数码难题的队列式分支限界算法，通过优化搜索策略有效减少计算复杂度，提高求解效率。 给定一个3×3的矩阵，其中包含8个不同的数码。起始状态记为S0，目标状态记为Sg。要求使用两种或以上的优先队列式分支限界法来寻找从初始状态变换到目标状态的最佳路径，并分析不同优先选择策略下达到最终状态所需的步骤数。所有情况的最终状态均表示为Sg。 在解决这个问题时，请详细说明每种方法的具体操作流程，包括但不限于如何构建搜索树、确定节点扩展顺序以及怎样评估解的质量等关键环节。此外，比较各种策略的效果和效率，并对结果进行深入分析以提炼出结论性意见。
     
  • TSP旅行商问题的分支限界法与回溯法源码
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    本作品提供了针对TSP（旅行商）问题的两种算法——分支限界法和回溯法的详细源代码。这些代码旨在帮助研究者及学习者理解并实现求解复杂优化问题的有效策略。 旅行商问题（TSP）的计算复杂性非常高，属于NP-hard类问题，并且目前还没有有效的多项式级别的解法。在欧式空间中的Metric TSP满足三角形关系的应用非常广泛，包括军事、通信、电路板设计以及大规模集成电路和基因排序等领域。