【摘 要】
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总提前损失排序问题源自分布式计算环境,其中连续运转的服务器将数据结果从一个运算终端迁移至另一个运算终端.若结果在接收器可用之前到达服务器,则服务器不得不将这些大数据集写入其硬盘,而不是将它们直接传输到接收器.显然,如果接收器可用,则可以避免将数据写入过程作为中间过程.因此,目标是最大程度地减少服务器的写入过程,这在传输必须写入硬盘的大型数据集时变得十分重要.在这样的系统中,只有较早完成的工件才受到
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总提前损失排序问题源自分布式计算环境,其中连续运转的服务器将数据结果从一个运算终端迁移至另一个运算终端.若结果在接收器可用之前到达服务器,则服务器不得不将这些大数据集写入其硬盘,而不是将它们直接传输到接收器.显然,如果接收器可用,则可以避免将数据写入过程作为中间过程.因此,目标是最大程度地减少服务器的写入过程,这在传输必须写入硬盘的大型数据集时变得十分重要.在这样的系统中,只有较早完成的工件才受到惩罚,并且惩罚与工作时间成正比.通常在研究误工损失时,工件将根据其工期后完成部分工件的持续时间进行处罚,在同型机上的最小化误工损失和最大化提前损失,当考虑最优解时,这两个准则是等价的,但当考虑近似解时,它们的性质却不同.而本文研究的总提前损失问题,工件将根据其工期前完成部分工件的持续时间进行处罚,主要结论包括:1)总加权提前损失排序问题,其中提前损失是工件在工期之前完成的各部分的持续加工时间.分析了总加权提前损失问题在中断情况下的复杂性,提出了中断排序算法;通过设计拟多项式时间算法,说明该问题在非中断情形是一般意义下难的,并通过数据实验,证明了该算法的可行性.2)总加权提前损失相关的双代理排序问题,第一个代理工件的工期相同,目标函数是使总加权提前损失最小;第二个代理的目标为最大正则函数,其特殊情形最大完工时间.寻找一个在第二个代理目标可行的条件下,最小化第一个代理的目标函数值的排序.利用背包问题证明了该问题是一般意义下难的,得到了与总加权提前损失有关的一个拟多项式时间算法.3)在一般化工期Generalized due dates,缩写:GDD)条件下总提前损失排序问题.条件下将总提前损失问题延伸到工件可拒绝,且总拒绝成本不超过某个最大值,给出了动态规划算法;然后讨论了目标函数为总提前损失与总拒绝成本之和的问题,通过划分问题证明了其是一般意义下难的,分析出了相应的动态规划算法,并进行了时间复杂度分析;关于在给定的不可用区间,通过2划分说明了最小化总提前损失问题是一般意义下难的,提出了相应的动态规划算法.
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