通过分批空闲时间最小化随机作业的完成时间
数据结构与算法
2022-08-30 v1
摘要
我们研究在台相同机器上最小化作业期望总完成时间的经典问题，设定为作业大小为随机的情形。具体而言，每个作业的大小是一个随机变量，其分布为算法所知，但其实现仅在作业被调度后才揭示。虽然在确定性设定下最小化总完成时间十分容易，随机问题却长期臭名昭著：所有已知算法的近似比要么依赖于方差，要么线性依赖于机器数。我们针对具有伯努利处理时间的随机作业给出了一个近似。这是该问题的首个既独立于作业大小的方差、又在机器数上亚线性的近似。我们的算法基于一种从最小化总完成时间到一种自然的类makespan目标（我们称之为加权空闲时间）的新颖归约。我们希望这一空闲时间目标能有助于该问题及其他随机调度问题的进一步改进。
引用
@article{arxiv.2208.13696,
title = {Minimizing Completion Times for Stochastic Jobs via Batched Free Times},
author = {Anupam Gupta and Benjamin Moseley and Rudy Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13696},
year = {2022}
}