#创作计划#进阶烙饼问题最优调度的公式
2025-05-28 08:53:04
发布于:重庆
Ⅰ-言
灵感来源于#创作计划#烙饼问题最优调度的简单公式
Ⅱ-启
在经典烙饼问题中,我们假设每张饼的两面烙制时间相同(均为 () 分钟),并通过公式 ( ) 计算最短时间。然而,现实场景中,饼的厚度、材质差异可能导致两面烙制时间不同(如第一面需 ( ) 分钟,第二面需 ( ) 分钟)。此时,简单的并行策略失效,需重新建立数学模型。
Ⅲ-定
- (n): 饼的数量(每张饼有两面,但可能一面像铁板,一面像薯片)。
- (m): 灶台数量(每个灶台一次只能处理一个饼的一面)。
- ($t_{i1}, t_{i2} $): 第 ( ) 张饼的第一面和第二面烙制时间。
Ⅳ-思
①贪心策略
规则:优先烙制剩余时间最长的饼面,这种在普通烙饼问题中可以生效的规则,能否在进阶问题生效呢?
反例(()):
- 饼 1: ;饼 2: 。
- 贪心结果:() 分钟(存在灶台闲置)。
- 更优解:() 分钟(通过调整顺序避免等待)。
结论:贪心策略无法保证全局最优,还有什么算法可以求最优解来着?
②动态规划
状态定义:
-
用数字表示每张饼的状态(: 未开始;: 第一面完成;: 已完成)。
转移方程:
$ [ T (S) = \min\_{\text {可行动作}} \left ( \text {当前时间} + \text {占用灶台时间} \right) ] $复杂度:( ),纯搞笑来的...
③启发遗传
遗传算法(GA)流程:
- 编码:将调度序列表示为染色体。
- 适应度函数:总时间 () 的倒数。
- 选择与变异:保留优质解,随机调整顺序。
优势:在 () 时仍能快速逼近最优解。
Ⅴ-验
测试案例
- 输入:(),各饼时间随机生成()。
- 方法对比:
方法 | 平均 (T)(分钟) | 计算时间(ms) |
---|---|---|
动态规划 | ||
遗传算法 | ||
结论:
- DP 能求得精确解,但耗时长。
- GA 在效率与精度间取得平衡。
Ⅵ-算
下界估计
①总工作量约束:
②关键路径约束:
(其中 ( ) 为平均单面时间)
实用近似公式
对于 (),经验性公式:
误差分析:在 ( n=10, m=3 ) 时,误差率 <15%。
不是怎么还带误差
Ⅶ、结
异质时间烙饼问题揭示了依赖关系与资源分配的深层挑战。尽管精确求解困难,但通过数学建模与算法优化,我们能在实践中找到高效近似解。未来可探索强化学习等智能调度方法。
(你知道的一般我们在文章结尾不会升华除非结尾是AI写的)
全部评论 2
ddd
1周前 来自 浙江
0QwQ
2025-05-28 来自 重庆
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