分支限界法用于批处理作业的调度。

简介：
分支限界法——批处理作业调度，在这一基于C++的批处理作业调度程序中，我们运用了分支限界法来解决流-shop问题。该问题涉及在限定时间内，如何将一系列作业分配到若干台机器上，从而实现总体的完成时间最短。首先，我们设计了一个Flowshop1类，用于具体地表示流-shop问题的核心信息，包括作业的数量、每个作业所需要的处理时间、当前的优化作业调度方案以及当前的优化值。该类包含了backtrack函数，该函数负责通过回溯搜索的方式寻找最优解。在Flowshop1类内部，我们引入了一个MinHeapNode结构体，用于代表搜索树中的每一个节点。这个结构体囊括了已安装的作业数量、机器上最后完成的时间、机器上最后完成时间的计算结果、当前的总完成时间和下界值、以及当前的作业调度安排等关键信息。此外，我们还定义了一个cmp结构体，用于比较两个MinHeapNode节点的优先级；该结构体主要依据节点的bb值进行比较，并返回较小的节点。在Flowshop2类中，我们同样采用分支限界法来解决流-shop问题。该类包含一个BBFlow函数，用于执行分支限界法的搜索过程并返回最优解。同时定义了一个Bound函数，用于计算当前节点对应的下界值；这个函数会根据当前节点的状态来计算出最小的完成时间。在main函数中，我们创建了一个Flowshop2对象并将其应用于解决流-shop问题。为了生成随机数并初始化作业处理时间数组M，我们使用了srand函数。本程序充分利用了分支限界法来解决流-shop问题并以C++语言实现了该算法。该程序具备解决实际流-shop问题的能力并且具有较高的效率和可靠性。 知识点：* 分支限界法是一种常用的搜索算法，它被广泛应用于解决复杂性的优化问题之中。该算法通过递归搜索和分支探索的方式来找到最优解的过程。* 流-shop问题是一种具有挑战性的优化难题；其核心在于在限定的时间内将多个任务分配到不同的机器上以最小化总的完成时间 。* 回溯搜索是一种用于在搜索树中寻找最优解的策略；它通过回溯的方式检查不同的路径和选择 。* MinHeapNode结构体被设计用来表示搜索树中的每一个节点；它包含了已安装的作业数量、机器上最后完成的时间、机器上最后完成时间的计算结果、当前的总完成时间和下界值以及当前的作业调度安排等关键信息 。* cmp结构体用于比较两个MinHeapNode节点的优先级；它主要依据节点的bb值进行比较并返回较小的节点 。* Bound函数负责计算当前节点的下界值；它根据当前节点的状态来计算出最小的完成时间 。