Scheduling under dynamic speed-scaling for minimizing weighted completion time and energy consumption
近几年来，人们对最小化计算系统的能耗越来越感兴趣。然而，在共享计算系统中，用户希望以高能耗为代价来优化他们体验到的服务质量。在这项工作中，我们解决的问题，优化和设计机制的加权完成时间和能源消耗的线性组合在一台机器上的动态速度缩放。我们表明，最小化线性组合减少到一个单位速度下的多项式罚函数调度问题。在机制设计的背景下，我们定义了一种成本分担机制，并研究了它的性质，证明了它是真实的，总成本分担的超额费用受一个常数的限制。
2018-05-29 cs.DS
Approximating Weighted Completion Time for Order Scheduling with Setup Times
考虑一个调度问题，其中工件需要在一台机器上处理。每个作业都有一个权重，并由属于不同家族的几个操作组成。机器需要在处理不同系列的操作之间进行设置。当作业的最新操作完成时，作业完成，目标是最小化所有作业的总加权完成时间。我们研究这个问题的可逼近性的角度来看，并提供常数因子近似以及不可逼近的结果。在此之前的工作，只有NP-硬度的未加权的情况下，多项式可解性的某些特殊情况下是已知的。
2019-10-21 cs.DS
Total Completion Time Scheduling Under Scenarios
研究含场景的并行机总完成时间调度，刻画其NP难与可解情形边界，并利用凸锥Hilbert基结构给出最优调度不平衡的算法结论。
2024-02-29 cs.DS
Scheduling Coflows for Minimizing the Total Weighted Completion Time in Identical Parallel Networks
Refllow是最近提出的一种网络抽象，用于捕获数据中心中的通信模式。大型数据中心的同流调度问题是最重要的$NP$ -hard问题之一。以往对同流调度的研究主要集中在单交换机模型上。然而，随着最近的技术发展，这种单核模型不再足够。研究了同构并行网络上的同流调度问题。同构并行网络是一种基于多个网络核并行运行的体系结构。可被认为是可分割的或不可分割的。可分割的同向流中的不同流可以通过不同的网络核心传输。针对可分同流调度问题，提出了具有任意释放时间的$(6-\frac{2}{m})$ -近似算法和不具有释放时间的$(5-\frac{2}{m})$ -近似算法，其中$m$是网络核心数.另一方面，当coflow是不可分的，我们提出了一个$(4m+1)$ -近似算法与任意释放时间，和$(4m)$ -近似没有释放时间。
2022-07-14 cs.DS
Scheduling with Testing: Competitive Algorithms for Minimizing the Total Weighted Completion Time in the Adversarial Model
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
研究对抗模型下单机和同构并行机上的带测试调度问题，提出首个针对作业权重的常数竞争算法，单机竞争比2.3166，随机变体2.1523，并行机竞争比2.7763和2.5110。
2026-06-25 cs.DS
Complexity of interval minmax regret scheduling on parallel identical machines with total completion time criterion
本文考虑工件加工时间不确定的平行同型机上的工件排序问题：工件加工时间的区间界是已知的。进度计划的最优性准则是总完工时间。为了应付的不确定性，我们认为最大遗憾的目标，我们寻求一个时间表，在所有可能的实例处理时间表现良好。虽然所考虑的问题的确定性版本是可解的多项式时间，最小最大遗憾的版本是已知的弱NP难，即使是一个单一的机器，和强NP难的并行无关的机器。在本文中，我们表明，该问题是强NP-困难的情况下，平行相同的机器。
2016-03-24 cs.CC cs.DS
Select and Permute: An Improved Online Framework for Scheduling to Minimize Weighted Completion Time
在本文中，我们介绍了一个新的在线调度框架，以最小化总加权完成时间在一般设置。该框架受到Hall等人[Mathematics of Operations Research，1997年，第22卷，第3期，第513-544页]和Garg等人[Proc. of Foundations of Software Technology and Theoretical计算机科学，第11 - 12页]工作的启发。96-107，2007]，他们展示了如何将离线近似转换为在线方案。我们的框架使用了两个离线近似算法（一个简单的问题，没有释放时间的调度，另一个最小计划外的重量问题），以创建一个在线算法，可证明良好的竞争力的比率。我们说明了这种方法的多个应用程序，提高竞争力的比率。我们的框架给出了最好的或唯一已知的竞争比的并发开放商店，coflow，并发集群模型的算法。我们还介绍了一个随机变量的框架的基础上的想法Chakrabarti等。[Proc。646-657，1996]并使用它来实现这些相同问题的改进的竞争比。
2017-04-21 cs.DS
A Tight Approximation for Co-flow Scheduling for Minimizing Total Weighted Completion Time
Co-flows对一种现代调度设置进行建模，这种设置通常存在于分布式和云计算的各种应用程序中。在同流调度中，存在$m$输入端口和$m$输出端口。每个同流$j \in J$可以由输入和输出端口之间的二分图表示，其中具有需求$d_{i,o}^j$的每个边缘$(i,o)$意味着分组的$d_{i,o}^j$单元必须从端口$i$传递到端口$o$。为了完成协同流$j$，我们必须满足它的所有需求。由于容量限制，一个端口在单位时间内只能发送（或接收）一个单位的数据。因此，在每个时间$t$的可行调度必须是二分匹配。我们考虑同流调度，并寻求优化的总加权完成时间的流行目标。我们的主要结果是一个$(2+ε)$ -近似这个问题，这是本质上紧，因为这个问题是很难近似的一个因素内的$(2 - ε)$。这改进了以前最著名的4-近似。此外，我们的结果举行，即使作业的释放时间没有任何损失的近似保证。我们的方法的关键思想是构造一个连续时间调度使用配置线性规划和解释每个作业的完成时间作为作业的最后期限。连续时间调度作为一个证人时间表满足发现的最后期限，这使我们能够减少问题的最后期限约束的调度问题。* 这个结果是有缺陷的;详见第一页。
2018-12-01 cs.DS
Scheduling Coflows with Precedence Constraints for Minimizing the Total Weighted Completion Time in Identical Parallel Networks
Escherlow是最近提出的用于数据并行计算应用的网络抽象。本文研究了在相同并行网络中，以最小化同流的加权完工时间为目标的具有优先约束的同流调度问题。同构并行网络是一种基于多个网络核并行运行的体系结构。在可分同流调度问题中，该算法分别在任意释放时间和零释放时间下获得了$(6-\frac{2}{m})μ$和$(5-\frac{2}{m})μ$的近似比值，其中$m$是网络核心数，$μ$是优先图中最长路径的同流数.在不可分同流调度问题中，该算法分别在任意释放时间和零释放时间下实现了$(4m+1)μ$和$4mμ$的近似比值.在单网络核心调度问题中，我们提出了一个具有任意释放时间的$5μ$ -近似算法和一个没有释放时间的$4μ$ -近似算法。此外，所提出的算法可以修改，以解决多阶段作业调度问题的同流。在多阶段作业中，coflow在服务器之间传输，以启动下一阶段。这意味着作业的同流之间存在优先约束。我们的结果是一个改进后，以前的最佳近似比$O(\tildeμ \log(N)/ \log(\log(N)))$，其中$\tildeμ$是最大数量的coflows在一个作业和$N$是服务器的数量。
2022-07-14 cs.DS
Online Total Completion Time Scheduling on Parallel Identical Machines
本文研究了具有延迟承诺的确定性非抢占式在线调度问题。在这个问题中，工件一个接一个地到达，它们的处理时间在到达时显示。在线算法可以在机器到达后的任何时候将作业分配给机器。我们既不允许抢占，也不允许重新启动作业，也就是说，一旦启动，作业就占用分配的机器，直到完成为止。我们的目标是最小化所有工件的完工时间之和。在更一般的加权版本的问题，我们乘以一个工作的完成时间的个人权重的工作。我们应用竞争分析来评估我们的算法。我们通过优化一个简单的工作模式，改进了这个问题的竞争比的25岁下界。这些下限随着机器数量的增加而减小。基于作业模式，我们开发了一个在线算法，这是一个扩展的延迟SPT（最短处理时间优先）方法的并行机环境。我们表明，竞争比是最多1.546为任何偶数的机器数量，这是一个显着的改善，以前已知的最好的竞争比1.791。对于两机环境，该算法实现了紧竞争比。这是第一个算法，最佳地解决了在线总完成时间问题的并行机环境。最后，我们给出了加权和未加权版本的问题之间的第一个分离表明，在两台机器的环境中，加权完成时间目标的竞争比严格大于1.546。
2022-07-18 cs.DS
Efficient Approximation Algorithms for Scheduling Coflows with Total Weighted Completion Time in Identical Parallel Networks
针对同构并行网络中NP难的coflow调度问题，基于原始-对偶方法分别提出流级和coflow级场景下带/不带释放时间的多组近似算法，仿真验证其性能优于现有方法。
2023-06-04 cs.DS
Improved Approximation Coflows Scheduling Algorithms for Minimizing the Total Weighted Completion Time and Makespan in Heterogeneous Parallel Networks
本文针对异构并行网络中的coflow调度问题，提出两种多项式时间近似算法，分别最小化总加权完成时间和完工时间，实现了优于先前最佳近似比的性能，其中总加权完成时间算法在任意和零释放时间下分别达到$3+ε$和$2+ε$，完工时间算法达到$2+ε$。
2023-12-27 cs.DS
Scheduling Coflows for Minimizing the Total Weighted Completion Time in Heterogeneous Parallel Networks
本文研究异构并行网络中的coflow调度问题，提出两种多项式时间近似算法，分别针对可分割和不可分割coflow，在任意释放时间下实现近似比$O(\log m/\log\log m)$和$O(m(\log m/\log\log m)^2)$。
2022-07-14 cs.DS
Scheduling for Weighted Flow and Completion Times in Reconfigurable Networks
新的光学技术提供了动态重新配置网络拓扑的能力，而不是一次性设置它们。这在光广域网（光WAN）和光中心中都是如此，尽管这两种设置之间存在许多差异。由于这些新技术的出现，人们对利用这些新技术的算法进行了大量的实践和理论研究。特别是，Jia等人。[INFOCOM '17]设计了动态可重构拓扑的在线调度算法，用于完成时间目标的完工时间和总和。在本文中，我们在相同的环境中工作，但研究的目标是更有意义的在线设置：流量时间的总和。作业的流动时间是它在系统中花费的总时间，如果作业延迟发布，它可能比完成时间小得多。我们提供了有竞争力的算法的在线设置与速度增强，也给出了一个下界证明，速度增强实际上是必要的。作为我们的技术的一个副作用，我们还改进和推广了贾等人的结果。通过给出一个$O(1)$竞争算法的任意大小和释放时间，甚至当节点有不同的程度界限，而且允许加权和的完成时间（或流时间）。
2020-01-21 cs.DS cs.NI
Traveling Repairperson, Unrelated Machines, and Other Stories About Average Completion Times
我们提出了一个统一的框架，最大限度地减少平均完成时间为许多看似不同的在线调度问题，如旅行修理工问题（TRP），拨号乘车问题（DARP），调度无关的机器。我们构造了一个简单的算法，通过计算和稍后执行辅助调度来处理所有这些调度问题，每个辅助调度都在已经看到的输入前缀上优化某个函数。优化后的函数类似于原始调度问题的奖品收集变体。通过仔细分析这些辅助计划之间的相互作用，后来采用的因素揭示线性规划中的不平等，我们得到改进的边界上的竞争比所有这些调度问题。特别是，我们的技术产生一个$4$竞争力的确定性算法，所有以前研究的变体的在线TRP和DARP，和一个$3$竞争力的调度无关的机器（也优先约束）。这改进了这些问题的当前最佳比率，分别是$5.14$和$4$。我们还展示了如何使用随机化来进一步降低竞争比，分别为$1+2/\ln 3 < 2.821$和$1+1/\ln 2 < 2.443$。随机化界限也大大改善了当前的技术水平。我们的DARP上限与Fink等人给出的下限3相矛盾。（Inf. Process. Lett. 2009年，我们在他们的证明中发现了一个缺陷。
2021-05-15 cs.DS
EPTAS for load balancing problem on parallel machines with a non-renewable resource
所考虑的问题是消耗资源（这是不可再生的，定期补充）的平行一致相关的机器上的独立作业的非抢占式调度。输入定义机器的速度、作业的大小、作业所需的资源数量、补充的数量和资源的补充日期。每个作业只有在所需数量的资源分配给该作业后才能开始处理。目标函数是最大完工时间和目标的凸组合的最小化，该目标等价于机器负载向量的$l_p$ -范数。我们提出了一个EPTAS这个问题。在此之前，我们的工作只有一个PTAS是已知的，在这种不可再生资源的设置，这PTAS是唯一的特殊情况下，我们的问题的完工时间最小化相同的机器。
2021-08-09 cs.DM cs.DS math.OC
Polytope Scheduling with Groups: Unified Models and Optimal Guarantees
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；University of Bremen（不来梅大学）；Zhejiang University（浙江大学）
本文提出了一种统一的多面体调度模型，并给出了针对分组完成时间目标的最优竞争算法，同时提供了新的近似算法框架。
2026-02-11 cs.DS
Better Unrelated Machine Scheduling for Weighted Completion Time via Random Offsets from Non-Uniform Distributions
本文考虑工件有释放时间时，不相关机器上最小化加权完工时间之和的经典排序问题，即采用三域表示法的$R | r_{ij} | \sum_j w_j C_j$。对于这个问题，已知基于新的凸规划的2-近似（J. ACM 2001，Skutella）。它一直是一个长期存在的开放问题，如果可以改善后，这2-近似（开放问题8日在J。Schuurman和Woeginger的1999）。我们通过给出1.8786的近似值来肯定地回答这个问题。我们通过一个令人惊讶的简单的线性规划，但一个新的舍入算法和分析。我们的算法的一个关键组成部分是使用从非均匀分布采样的随机偏移。我们还考虑了问题的抢先版本，即$R | r_{ij},pmtn | \sum_j w_j C_j$。我们再次使用非均匀分布的采样偏移的想法，给出这个问题的第一个优于2的近似。这种改进还需要使用配置LP，其中包含每个作业的完整调度的变量以及更仔细的分析。对于非抢占式和抢占式版本，我们第一次打破了近似障碍2。
2016-06-28 cs.DS
Simple Approximation Algorithms for Minimizing the Total Weighted Completion Time of Precedence-Constrained Jobs
本文针对具有优先约束的调度问题，提出简单的加权轮转规则和基于参数化流问题的强多项式算法，分别获得单机2-近似和并行机抢占式3-近似，并在非透视调度中优于已知竞争比8。
2023-09-21 cs.DS
Minimizing Completion Times of Stochastic Jobs on Parallel Machines is Hard
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；University of Twente（特温特大学）；Microsoft（微软）
本文证明了在并行机器上最小化随机作业完成时间的难题，展示了该问题的内在不可处理性。
2026-08-26 cs.CC cs.DS math.OC
Flow Shop Scheduling with Stochastic Reentry
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Leonard N. Stern School of Business, New York University（纽约大学伦纳德·N·斯特恩商学院）
本文研究具有随机回流的流水车间调度问题，将问题转化为经典并行机调度问题，并证明简单优先策略在期望下的最优性与近似保证。
2026-08-31 cs.DM cs.DS math.OC
Efficient Approximation Algorithms for Scheduling Coflows with Precedence Constraints in Identical Parallel Networks to Minimize Weighted Completion Time
针对同构并行网络中带优先约束的NP难coflow调度问题，提出基于原始对偶方法的近似算法，推导了流级、coflow级及多阶段场景下的近似比，实验验证其在通用实例上效果更优。
2023-07-09 cs.DS
WSRPT is 1.2259-competitive for Weighted Completion Time Scheduling
针对允许抢占的单机在线加权完成时间调度，论文通过迭代缩减最坏实例空间，证明WSRPT的紧竞争比为1.2259，并将下界提升至1.1038。
2023-07-15 cs.DS
Improved Approximation Algorithms for Minimizing the Total Weighted Completion Time of Coflows
本文针对共流调度问题，通过确定流调度顺序并采用区间索引松弛，提出了改进的近似算法，将任意和零释放时间下的近似比分别提升至3+ε和2+ε，优于先前的最佳结果。
2023-12-24 cs.DS
Minimum total weighted completion time: Faster approximation schemes
我们研究经典的一致相关机器上的排序问题。有效的多项式时间近似格式（EPTAS）是一种快速而实用的近似格式。新的方法和技术是必不可少的，在开发这种改进的近似方案，其设计是本研究议程的主要目标。我们提出了EPTAS的调度问题的一组工作的一致相关的机器，以尽量减少总加权完成时间，无论是与发布日期的情况下，其特殊情况下没有发布日期。这些问题在强意义上是NP难的，因此EPTAS是最好的近似方案，除非P=NP。以前，只有PTAS的已知的这两个问题，而EPTAS是已知的只有特殊情况下，相同的机器没有发布日期。
2014-04-03 cs.DS
Improved Bicriteria Existence Theorems for Scheduling
评估进度的两个常见目标是最大完工时间或进度长度和平均完成时间。这个简短的说明，同时优化这两个标准的时间表的存在给出了改进的界限。特别地，对于任意ρ> 0，存在一个最大完工时间至多为最小值的1+ ρ倍，平均完工时间至多为最小值的（1-e）^ρ倍的调度。这个证明使用了一个无穷维线性规划来推广和加强Cliff Stein和Joel Wein（1997）的分析。
2002-05-10 cs.CC cs.DS
Closing the gap for single resource constraint scheduling
在单资源约束调度问题中，我们给定$m$相同的机器和一组工件，每个工件需要一台机器来处理，以及有限的可再生资源$R$的份额。如果在调度的每一点上，不超过此时正在处理的作业所需的机器和资源的数量，则这些作业的调度是可行的。用比$3/2$更好的比率来近似这个问题是NP难的。另一方面，迄今为止最好的算法具有$2+\varepsilon$的绝对近似比。本文提出了一种具有绝对逼近比的算法$(3/2+\varepsilon)$，它弥补了不可逼近性与最佳算法之间的差距，除了一个可忽略的小的$\varepsilon$。
2021-07-04 cs.DS
Non-clairvoyant Scheduling of Coflows
被认为是coflow调度问题：给定一个输入/输出交换机，每个端口有一个固定的容量，找到一个调度算法，最小化的加权总和的coflow完成时间尊重端口的能力，其中每个流的coflow有一个需求，每个输入/输出端口，和coflow完成时间是coflow的最后一个流的完成时间。本文的目的是目前的理论保证近似的总和coflow完成时间在非透视设置，在一个coflow的到来，只有流量的数量，和他们的输入输出端口被揭示，而每个流的临界需求量在各自的输入输出端口是未知的。本文的主要结果是表明，所提出的BlindFlow算法是$8p$ -近似，其中$p$是最大数量的输入输出端口对的coflow使用。即使在在线的情况下，coflows到达随着时间的推移，调度程序只使用因果信息，这一结果也成立。仿真结果表明，BlindFlow的实验性能远优于理论保证。
2020-04-13 cs.DS cs.NI
Dependent rounding with strong negative-correlation, and scheduling on unrelated machines to minimize completion time
University of Maryland（马里兰大学）
本文提出了一种具有强负相关性的依赖性舍入算法，用于在异构机器上调度以最小化完成时间，改进了近似比至1.398。
2025-10-27 cs.DS
Prompt Scheduling for Selfish Agents
我们给出了一个即时在线机制，以最小化[加权]完成时间的总和。这是第一个提示在线算法的问题。当这些工作是战略代理人时，延迟调度决策就没有什么意义了。此外，该机制有一个特别简单的匿名选项菜单形式。
2018-04-09 cs.DS cs.GT
Optimal Algorithms for Scheduling under Time-of-Use Tariffs
我们考虑一个自然的推广经典调度问题，其中使用一个时间单位处理一个工作会导致一些时间依赖的成本，必须支付除了标准的调度成本。我们研究的调度目标最小化的完工时间和（加权）完成时间之和。推导出一个多项式时间的算法来解决抢占式排序问题，使不相关机器上的最大完工时间最小化并不困难。最小化总（加权）完成时间的问题是相当困难的，即使在一台机器上。我们提出了一个多项式时间算法，计算任何给定的作业序列的最优调度，即，根据给定的顺序，用于调度作业的最佳时隙集。这一结果是基于动态规划使用的最优解的结构和潜在的功能参数的微妙的分析。利用该算法，我们在多项式时间内最优地解决了未加权问题。对于更一般的问题，其中工作可能有个别的权重，我们开发了一个多项式时间近似计划（PTAS）的基础上引入调度机器上的速度变化的双重调度方法。由于加权问题是强NP困难的，我们的PTAS是我们所能希望的最佳近似。
2018-11-30 cs.DS
Weighted Completion Time Minimization for Unrelated Machines via Iterative Fair Contention Resolution
我们给出了一个1.488-近似的经典排序问题的最小化总加权完工时间不相关的机器。这是对最近$(1.5 - 10^{-7})$ -近似的突破（STOC 2016，Bansal-Srinivasan-Svensson）和$(1.5 - 1/6000)$ -近似的后续结果（FOCS 2017，Li）的相当大的改进。Bansal等人首次引入了一种新的舍入方案，产生强负相关性，并将其应用于调度问题以获得突破，如果可以击败长期存在的基于独立舍入的$1.5$近似障碍，则解决了开放问题。我们的关键技术贡献是通过迭代公平竞争解决方案实现显著更强的负相关性，这是独立的利益。此前，Bansal等人通过管道类型舍入的变体获得了强负相关性，Li将其用作黑盒。
2020-01-14 cs.DS
An FPTAS of Minimizing Total Weighted Completion Time on Single Machine with Position Constraint
本文研究了在单机上最小化加权完工时间和的经典排序问题，该问题的约束条件是在指定的位置上必须安排一个特定的工件。我们给出了具有伪多项式运行时间的动态程序，以及一个完全多项式时间近似方案（FPTAS）。
2017-10-30 cs.DS
Bag-of-Tasks Scheduling on Related Machines
我们考虑在线调度，以尽量减少加权完成时间相关的机器上，其中每个作业由几个任务，可以同时执行。一个作业在其所有组成任务完成时完成。我们得到一个$O(K^3 \log^2 K)$竞争算法在非千里眼设置，其中$K$表示不同的机器速度的数量。该分析是基于双拟合的优先约束LP松弛，可能是独立的利益。
2021-07-13 cs.DS
Scheduling with Obligatory Tests
针对含测试与处理两阶段的作业调度问题，采用竞争分析方法，证明1-SORT算法及阈值算法的竞争比上界，同时给出确定性算法的竞争比下界。
2024-06-24 cs.DS
Scheduling a Proportionate Flow Shop of Batching Machines
本文研究了有固定数量$m \geq 2$的带交货期的可调机器的比例流水作业问题。调度问题到目前为止几乎没有得到任何关注，在文献中，但最近它的重要性已显着增加，由于现代生物医药生产过程中的工业规模的应用。我们证明了，对于任何固定数量的机器，完工时间和完工时间之和可以在多项式时间内最小化。此外，我们还证明了所得到的算法也可以用于在多项式时间内最小化加权总完工时间，最大延迟，总拖期和（加权）延迟工件数，如果所有的发布日期是$0$。以前，多项式时间算法只知道两台机器。
2020-11-26 cs.DM cs.DS
Faster Minimization of Total Weighted Completion Time on Parallel Machines
针对并行机总加权完成时间调度问题 Pm||∑w_jC_j，论文提出 50 多年来首个可替代 Lawler–Moore 的伪多项式算法，并在参数取值有界等范围内实现更快运行时间。
2025-02-19 cs.DS
Scheduling with Outliers
在经典排序问题中，给定工件和机器，必须对所有工件进行排序，使某个目标函数最小。如果每个作业都有一个指定的利润，我们不再需要处理所有的作业-我们可以调度任何子集的作业，其总利润至少是一个（硬）目标利润要求，同时仍然近似最小化目标函数？我们把这类问题称为离群值调度问题。该模型是由Charikar和Khuller（SODA'06）在广播调度中关于最小最大响应时间的基础上提出的。我们考虑其他三个研究的调度目标：广义分配问题，平均加权完成时间，平均流动时间，并提供基于LP的近似算法。对于同类机器上的最小平均流时间问题，在单位利润的情况下，基于线性规划松弛的舍入，给出了一个对数近似算法，并给出了一个匹配的完整性缺口.对于不相关机器上的加权平均完工时间问题，我们给出了一个常数因子近似。该算法是基于随机舍入的时间索引LP松弛加强背包覆盖不等式。对于带野值的广义指派问题，我们将无野值的GAP简化为最大完工时间不超过最优完工时间的3倍，而代价不超过最优代价的（1 + ε）倍.
2009-06-10 cs.DS
Approximation Algorithms for Dual-Memory Request Scheduling in Disaggregated LLM Inference
Central Queensland University（中昆士兰大学）；Griffith University（格里菲斯大学）
针对拆分式LLM推理的双内存请求调度问题，本文将其形式化为DMRS问题并证明其强NP难性，提出两种近似算法，经H100 GPU评估可降低请求完成时间总和。
2026-10-14 cs.DS
Scheduling Coflows with Dependency Graph
数据并行计算中的应用通常由多个阶段组成。在每个阶段中，产生一组中间并行数据流（数据流）并在服务器之间传输，以使得能够开始下一阶段。虽然已经有很多关于调度孤立的coflow的研究，在多阶段作业coflow之间的依赖关系在很大程度上被忽视。本文研究了共享数据中心网络中由一般DAG（Directed Acyclic Graphs）表示的多阶段工件的同流调度问题，目标是使工件的加权完工时间之和最小.这个问题是显着更具挑战性的比传统的coflow调度，调度，即使是一个单一的多阶段的工作，以最大限度地减少其完成时间被证明是NP难的。在本文中，我们提出了一个多项式时间算法的近似比为$O(μ\log(m)/\log(\log(m)))$，其中$μ$是一个作业中的最大数量的coflow和$m$是服务器的数量。针对工件的底层依赖图是根树的特殊情况，对算法进行了改进，提高了算法的逼近率。为了验证我们的算法的性能，我们提出了模拟结果，使用真实的交通痕迹，显示了$53 \%$改善比以前的方法。最后，我们提供了一个结果，调度coflows与一般DAG的最优间隙。
2020-12-21 cs.DC cs.DS cs.NI
On the Approximability of Related Machine Scheduling under Arbitrary Precedence
分布式计算系统经常需要考虑调度问题，该问题涉及高度依赖的数据处理任务的集合，这些任务必须协同工作以实现关键任务目标。本文研究了具有不同加工速度的异构机上任意优先约束下极小化加权和完工时间的无关机排序问题。该问题是已知的强NP-难，即使在单机设置。本文利用Queyranne的约束集，构造了一种新的线性规划松弛算法来求解任意优先约束下的排序问题，并提出了一种$2(1+(m-1)/D)$ -近似算法（和$2(1+(m-1)/D)+1$ -近似）求解具有零释放时间的排序问题（和任意发布时间），其中$m$是服务器数量，$D$是任务偏度积。该算法可以有效地计算在多项式时间内使用椭球方法，并实现了接近最佳的性能，在实践中的$D>O(m)$时，每个作业的任务数调度是足够大的机器数量可用。我们的实施和评估，使用异构的测试平台和现实世界的基准确认显着改善加权和完成时间依赖计算任务。
2021-04-07 cs.DC cs.DS
Online energy efficient packet scheduling for a common deadline with and without energy harvesting
在线分组调度的问题，以最大限度地减少所需的传统电网能量传输固定数量的数据包给定一个共同的最后期限。在最后期限内到达的数据包总数是已知的，但数据包到达时间是未知的，并且可以是任意的。所提出的算法试图完成每个数据包的传输，假设所有未来的数据包将在剩余时间内以相等的时间间隔到达。所提出的在线算法被证明具有竞争力的比率是对数的数据包到达的数量。还考虑了混合能源模式，其中除了电网能源之外，还可以通过从可再生能源中提取能源。这里的目标是最大限度地减少电网能源使用。一个适当的修改版本的前一个算法也被证明具有竞争力的比率是对数的数据包到达的数量。
2016-02-04 cs.DS cs.IT math.IT
