具有偏好机器的作业在线调度
数据结构与算法
2019-12-30 v1
摘要
本工作引入不相关机器上在线机器调度问题的一个自然变体,我们称之为偏好机器模型。在该模型中,每个作业在一组称为偏好机器的机器上具有最小处理时间,在其他机器上具有更长的处理时间。这类代价(处理时间)在许多实际问题中自然出现。在在线版本中,作业逐个到达,且必须在每次到达时不可撤销地分配,而不知晓未来作业。我们考虑用于分配作业以最小化最大完工时间的在线算法。我们得到了贪心算法竞争比的紧界,并刻画了偏好机器模型的最优竞争比。我们的界推广了先前关于不相关机器与同构机器上贪心算法和最优算法的结果。我们还研究了该模型的进一步限制,称为对称偏好机器模型,其中机器被均等划分为两组,且每个作业以其中一组为偏好机器。我们针对此情形获得了 2.675-竞争算法,以及双机器情形下的最优可能算法。
引用
@article{arxiv.1812.01343,
title = {Online scheduling of jobs with favorite machines},
author = {Cong Chen and Paolo Penna and Yinfeng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01343},
year = {2019}
}