双机流水作业调度问题——Johnson算法「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

概述

流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。
流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时，流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。

我们先给出流水作业调度的定义：

设有 $n$ 个作业，每一个作业 $i$ 均被分解为 $m$ 项任务: $\mathrm{T}_{\mathrm{i} 1}, \mathrm{T}_{\mathrm{i} 2}, \ldots, \mathrm{T}_{\mathrm{im}}$ ( $\leq i \leq n$ ，故共有 $m * n$ 个任务)，要把这些任务安排到m台机器上进行加工。如果任务的安排满足下列3个条件，则称该安排为流水作业调度：

每个作业 i 的第 j 项任务Tij $\leqslant \mathrm{i} \leqslant \mathrm{n}, 1 \leqslant \mathrm{j} \leqslant \mathrm{m})$ 只能安排在机器 $\mathrm{P}_{\mathrm{j}}$ 上进行加工
作业 i 的第 j 项任务 $\mathrm{T}_{\mathrm{ij}}(1 \leq \mathrm{i} \leq \mathrm{n}, 2 \leq \mathrm{j} \leq \mathrm{m})$ 的开始加工时间均安排在第 $\mathrm{j}-1$ 项任务 $\mathrm{T}_{\mathrm{ij}-1}$ 加工完毕之后，任何一个作业的任务必须依次完成，前一项任务完成之后才能开始着手下一项任务：
任何一台机器在任何一个时刻最多只能承担一项任务。

最优流水作业调度是指：

设任务 $\tau_{i j}$ 在机器 $P_{j}$ 上进行加工需要的时间为 $t_{i j}$ 。如果所有的 $\mathrm{t}_{\mathrm{ij}}(1 \leqslant \mathrm{i} \leqslant \mathrm{n}, 1 \leqslant \mathrm{j} \leqslant \mathrm{m})$ 均已给出，要找出一种安排任务的方法，使得完成这 $n$ 个作业的加工时间为最少。这个安排称之为最优流水作业调度。

前面已经说过，当 $\mathrm{m} \geq 3$ 时该问题是NP问题，这里我们只给出 $m = 2$ 时时间复杂度在多项式以内的Johnson算法。

求解流水作业调度问题的Johnson算法具体描述如下：

1、设 a[i]和 b[i] $\leq i<n)$ 分别为作业 i 在两台设备上的处理时间。建立由三元组 (作业
号，处理时间，设备号）组成的三元组表 d。其中，处理时间是指每个作业所包含的两个任务中时间较少的处理时间。

$\begin{array}{l} \text { 设 } \mathrm{n}=4,\left(\mathrm{a}_{0}, \mathrm{a}_{1}, \mathrm{a}_{2}, \mathrm{a}_{3}\right)=(3,4,8,10) \text { 和 }\left(\mathrm{b}_{0}, \mathrm{b}_{1}, \mathrm{b}_{2}, \mathrm{b}_{3}\right)=(6,2,9,15) \text { 的作业 } 0 \text { 的三元组为 } \\ (0,3,0), \text { 作业 } 1 \text { 的三元组为 }(1,2,1) \text { 。 } \text { 如图 }(\mathrm{a}) \text { 所示。 } \end{array}$

(a)三元组表
$\begin{array}{|c|c|c|} \hline \text { 作业号 } & \text { 处理时间 } & \text { 设备号 } \\ \hline 0 & 3 & 0 \\ \hline 1 & 2 & 1 \\ \hline 2 & 8 & 0 \\ \hline 3 & 10 & 0 \\ \hline \end{array}$

2、对三元组表按处理时间排序，得到排序后的三元组表 d。如图(b)所示。

(b)按处理时间排序
$\begin{array}{|c|c|c|} \hline \text { 作业号 } & \text { 处理时间 } & \text { 设备号 } \\ \hline 1 & 2 & 1 \\ \hline 0 & 3 & 0 \\ \hline 2 & 8 & 0 \\ \hline 3 & 10 & 0 \\ \hline \end{array}$

3、对三元组表的每一项 $\mathrm{d}[\mathrm{i}](0 \leq \mathrm{i}<n),$ 从左右两端生成最优作业排列 $\mathrm{c}[\mathrm{j}](0 \leq \mathrm{j}<n), \mathrm{c}[\mathrm{j}]$ 是作业号。如果 d[i]设备号为 1，则将作业 i 置于 c 的左端末尾，否则置于 c 的右端末尾。如图©所示，由两端向中间存放。

（c）最优作业排列
（0，2，3，1）

（d)最优调度方案

$\begin{array}{|l|l|l|l|l|} \hline \mathrm{p} 1 & 3 & 8 & 10 & 4 \\ \hline \mathrm{p} 2 & 6 & 9 & 15 & 2 \\ \hline \end{array}$

例题：

下面是北大PKU POJ 第2751题Saving Endeavour

有2台机器，n件任务，必须先在S1上做，再在S2上做。任务之间先做后做任意。求最早的完工时间。

双机调度问题Johnson算法简析:
（1)把作业按工序加工时间分成两个子集，第一个集合中在S1上做的时间比在S2上少，其它的作业放到第二个集合。先完成第一个集合里面的作业，再完成第二个集合里的作业。

（2)对于第一个集合，其中的作业顺序是按在S1上的时间的不减排列；对于第二个集合，其中的作业顺序是按在S2上的时间的不增排列。

Johnson算法的时间取决于对作业集合的排序,因此,在最怀情况下算法的时间复杂度为 $0(\text { nlogn })$ ,所需的空间复杂度为 $0(\text { n })$ 。

c语言代码如下：

#include <stdio.h>
#include <memory.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=10005;
struct TNode
{ 

int s1,s2;
}ws[MAXN];
int topf,tops;
int n;
bool operator<(TNode x,TNode y)
{ 

if (x.s1<x.s2&&y.s1>=y.s2) return true;
if (x.s1<x.s2&&y.s1<y.s2) return x.s1<y.s1;
if (x.s1>=x.s2&&y.s1>=y.s2) return x.s2>y.s2;
return false;
}
int max(int x,int y)
{ 

return x>y?x:y;
}
void Work()
{ 

sort(ws,ws+n);
int i,t1=0,t2=0;
for (i=0;i<n;i++)
{ 

t1+=ws.s1;
t2=max(t1,t2)+ws.s2;
}
printf("%dn",t2);
}
void Read()
{ 

int i;
while (scanf("%d",&n)&&n)
{ 

for (i=0;i<n;i++)
scanf("%d%d",&ws.s1,&ws.s2);
Work();
}
}
int main()
{ 

Read();
return 1;
}