这个问题是《算法导论》上的一个经典的贪心算法问题——单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题,目标是使惩罚最小。 输入:第一行一个数n,接下来第2行到第n+1行,第i行分别是d[i]和w[i],其中d[i]表示第i个任务的时限,w[i]表示第i个任务的惩罚,每个任务的完成时间为单位时间 ...
蚁群算法是一种启发式优化算法,也是一种智能算法 进化计算。和遗传算法 粒子群算法相比,蚁群算法所优化的内容是拓扑序 或者路径 的信息素浓度,而遗传算法 粒子群算法优化的是某一个个体 解向量 。 例如TSP问题, 个城市之间有 个对应关系, 条路径,在蚂蚁经过之后,都留下了信息素,而某一个拓扑序指的是一个解向量,旅行商的回路应是首尾相连的 条路径,蚂蚁在走路的时候会考虑到能走的路径上的信息素浓度, ...
2021-03-27 14:22 0 585 推荐指数:
这个问题是《算法导论》上的一个经典的贪心算法问题——单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题,目标是使惩罚最小。 输入:第一行一个数n,接下来第2行到第n+1行,第i行分别是d[i]和w[i],其中d[i]表示第i个任务的时限,w[i]表示第i个任务的惩罚,每个任务的完成时间为单位时间 ...
一、问题描述 在单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题。 二、算法原理 任务调度问题就是给定一个有穷单位时间任务的集合S,集合S中的每个任务都有一个截止期限di和超时惩罚wi,需要找出集合S的一个调度,使得因任务误期所导致的总惩罚最小,这个调度也称为S的一个最优调度 ...
。具有截止时间和误时惩罚的单位时间任务时间表问题可描述如下:(1) n 个单位时间任务的集合S={1,2, ...
一、蚁群算法 1.基本原理 蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种基于种群寻优的启发式搜索算法,有意大利学者M.Dorigo等人于1991年首先提出。该算法受到自然界真实蚁群集体在觅食过程中行为的启发,利用真实蚁群通过个体间的信息传递、搜索从蚁穴到食物间 ...
代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5 rho=0.1 ...
抽象来源:模仿自然界中蚂蚁的觅食行为。 核心思想:蚁群觅食过程中,每只蚂蚁在所走过的路径上均会释放出一种信息素,该信息素随时间的推移逐渐挥发。因此,每条路径上的信息素同时存在正负反馈两种机制。正反馈:蚂蚁每次经过该路径均会释放信息素使得该路径上的信息素浓度增加;负反馈:每条路径上的信息素 ...
如果你按照官方手册上的配置: 发现任务没有按照预期的执行,可能是你环境变量问题, 按照下面的修改你的Cron任务配置即可; 其中 /usr/local/bin/php 是你PHP的绝对路径。 本文首发:解决Laravel 任务调度不执行问题 ...
问题: 假设有 n 个任务由 k 个可并行工作的机器来完成。完成任务 i 需要时间为ti ,设计完成这 n 个任务的最佳调度算法,使得完成全部任务的时间最早。 算法设计: 从n个作业中找出有最小完成时间和的作业调度,所以批处理作业调度问题的解空间是一棵排列树。按照回溯 ...