New Competitive Semi-online Scheduling Algorithms for Small Number of Identical Machines
在过去的二十年里，设计和分析具有少量相同机器的多处理器调度问题的常数竞争确定性半在线算法已经引起了人们的极大兴趣。在最小化完工时间的半在线排序问题中，给定一系列独立的工件，在工件到达时，每个工件必须被分配到一台事先知道工件的额外信息的机器上。研究者们通过考虑一个或多个EPI设计了具有恒定竞争比的半在线调度算法的多种变体。在本文中，我们提出了四个新的变种的竞争确定性半在线算法的数量较少的相同的机器，考虑两个EPI，如Decr和求和。我们得到改进的上界和下界的竞争比我们提出的算法，这是在文献中最知名的结果。在两台全同机器上，在已知和的情况下，通过考虑一系列相同大小的工件，我们证明了竞争比的紧界为1.33。在相同的设置中，我们实现了下限为1.04和上限为1.16，通过考虑总和和一系列的工作，以减少大小的顺序到达。对于三个相同的机器设置与已知的Decr和总和，我们显示了竞争比的下限为1.11。在这种设置中，我们得到了一个上限为1.5的调度序列的大小相等的工作，并实现了上限为1.2，通过考虑一个序列的大小递减的工作。进一步，我们开发了一个改进的竞争算法的竞争比的上限为1.11。
2021-06-08 cs.DS
Scheduling to Approximate Minimization Objectives on Identical Machines
本文考虑同类机器上的排序问题。本文所考虑的调度目标一般大多数调度最小化问题。在该问题中，有$n$作业，并且每个作业$j$与单调递增函数$g_j$相关联。目标是设计一个最小化$\sum_{j \in [n]} g_{j}(C_j)$的进度表，其中$C_j$是进度表中作业$j$的完成时间。一个$O(1)$ -近似是已知的单机情况。在多台机器上，本文表明，如果调度程序需要是非迁移或非抢占，那么任何算法都有一个无界的近似比。利用抢占和迁移，本文给出了多机上的$O(\log \log nP)$ -近似，这是多机上的第一个结果。这些结果意味着第一个非平凡的积极的结果考虑的问题，如吞吐量最小化和拖期的几种特殊情况下。自然的线性规划已知的问题有一个差的完整性差距。结果是通过加强一个自然的线性规划的问题与一组覆盖不等式，我们称之为工作覆盖不等式。这个线性规划是四舍五入到一个完整的解决方案，通过建立准均匀采样和舍入技术。
2019-04-21 cs.DS
Tighter Bounds on Non-clairvoyant Parallel Machine Scheduling with Prediction to Minimize Makespan
本文针对带预测的非先知并行机调度问题，在m台相同机器的非抢占和抢占场景下，提出了改进的问题下界及在线算法相对于预测误差的竞争比，以最小化完工时间。
2025-04-15 cs.DS
Improved approximation schemes for early work scheduling on identical parallel machines with common due date
本文研究了以最大化总提前工作量为目标的同类平行机提前工作排序问题，在一个共同的到期日之前执行的非抢占式作业的部分。通过预处理和构造具有多个良好性质的辅助实例，我们提出了一种高效的具有运行时间的多项式时间逼近方案$O(n)$，改进了[Györgyi，P.，Kis，T.（2020年）。早期工作、后期工作和资源均衡问题的通用近似框架。{ \it European Journal of Operational Research}，286（1），129-137]，以及当机器的数量是固定数量时具有运行时间的完全多项式时间近似方案$O(n)$，其改进了[Chen，X.，梁玉，Sterna，M.，王伟，Baewicz，J.（2020 b）。在具有共同交货期的并行机上最大化早期工作的全多项式时间近似方案。{ \it European Journal of Operational Research}，284（1），67-74]，其中$n$是作业的数量，隐藏常数取决于所需的精度。
2020-07-24 cs.DS
Parallel solutions for preemptive makespan scheduling on two identical machines
我们考虑在线抢先调度的工件到达一个接一个，被分配到两个相同的机器，最大完工时间最小化的目标。我们研究的效果，选择两个独立的解决方案，并行构建的在线方式的最佳解决方案。两种情况下进行了分析，其中一种情况下是纯粹的在线，并在其他一个工作排序的非递增的大小。我们表明，使用两个解决方案，而不是一个显着提高了性能，但最佳的解决方案不能获得任何常数的解决方案并行构建。我们的算法具有最好的竞争力的比例，算法的每一个类。
2022-10-11 cs.DM cs.DS math.CO
Scheduling MapReduce Jobs under Multi-Round Precedences
我们考虑非抢占式调度的MapReduce作业多个任务的实际情况下，每个作业需要几个map-reduce轮。我们寻求最小化的平均加权完成时间，并考虑调度相同和不相关的并行处理器。对于相同的处理器，我们提出了基于LP的O（1）-近似算法。对于不相关的处理器，近似比自然地取决于任何作业的最大轮数。由于典型的MapReduce算法中每个作业的轮数是一个很小的常数，我们的调度算法在实践中实现了一个小的近似比。对于单轮的情况下，我们大大提高了以前最好的已知近似保证相同和不相关的处理器。此外，我们进行了实验分析，并比较我们的算法对快速启发式和最优解的下限的性能，从而证明了他们有前途的实际性能。
2016-02-17 cs.DS
Scheduling with Testing on Multiple Identical Parallel Machines
测试调度是一个最近的在线问题的框架内的可探索的不确定性的激励环境中，一些初步的行动可以影响任务的持续时间。作业具有未知的处理时间，可以通过运行测试来探索。或者，作业可以在给定上限的持续时间内执行。我们认为这个问题的设置内的多个相同的并行机和竞争力的确定性算法和下界的目标，最大限度地减少了时间表的完工时间。在非抢占式环境中，我们提出了SBS算法，当机器数量增加时，其竞争比接近$3.1016$。我们比较这个结果与一个简单的贪婪策略和一个接近$2$的下界。在测试次数相同的情况下，我们可以将SBS算法改进为$3$ -竞争算法.对于抢先的情况下，我们提供了一个$2$竞争算法和一个紧的下界，接近相同的值。
2021-08-19 cs.DS
Efficient algorithms for scheduling equal-length jobs with processing set restrictions on uniform parallel batch machines
我们考虑的问题，调度具有相同长度的均匀并行批处理机与非相同的能力，每个作业只能在一个指定的子集的机器称为其处理集。对于相同的释放时间的情况下，我们给出了有效的精确算法的各种目标函数。对于不相等的释放时间的情况下，我们给出了有效的精确算法最小化完工时间。
2017-08-21 cs.DS
On the optimality of approximation schemes for the classical scheduling problem
我们考虑了经典的平行同型机排序问题，以最小化最大完工时间，并在指数时间假设（ETH）下得到了以下结果1。在一个常数$m$相同的机器，这是表示为$Pm||C_{max}$，调度问题是已知的，承认一个完全多项式时间近似计划（FPTAS）的运行时间$O(n) + (1/ε)^{O(m)}$（事实上，该算法的工作，甚至更一般的问题，机器是不相关的）。我们证明了这个算法本质上是最好的，因为任何$δ>0$的$(1/ε)^{O(m^{1-δ})}+n^{O(1)}$时间FPTAS意味着ETH失败。2.任意多台相同机器上的排序问题称为$P||C_{max}$，它允许运行时间的多项式时间近似方案（PTAS）为$2^{O(1/ε^2\log^3(1/ε))}+n^{O(1)}$。我们证明了这个算法几乎是最优的，因为任何$δ>0$的$2^{O((1/ε)^{1-δ})}+n^{O(1)}$时间PTAS意味着ETH失败，留下了一个小的改进空间。为了获得这些结果，我们将提供两个新的约简，一个是$Pm||C_{max}$，另一个是$P||C_{max}$。事实上，新的减少探索结构的调度问题，也可以导致其他有趣的结果。例如，使用我们对$P||C_{max}$的约简框架，Chen等人（arXiv：1306.3727）能够证明作业处理时间矩阵$P=(p_{ij})_{m\times n}$为秩3的调度问题的APX难…
2013-10-01 cs.CC cs.DS
Scheduling on Identical Machines with Setup Time and Unknown Execution Time
研究带设置时间和未知执行时间的同构机调度问题，针对批处理分配与抢占的四种场景，设计了在作业数和机器数上均达到渐近最优竞争比的在线算法。
2025-07-15 cs.DS
Scheduling Coflows for Minimizing the Makespan in Identical Parallel Networks
针对同构并行网络中最小化协同流完工时间的NP难调度问题，分别提出流级和协同流级的近似算法，并通过仿真验证了算法在同构及异构并行网络中的有效性。
2023-06-14 cs.DS
Parallel machine scheduling with precedence constraints and setup times
本文提出了不同的方法来解决具有优先约束和工件间调整时间的并行机排序问题。提出了结合局部搜索原则、优势条件和特定下界的有限偏差搜索方法。所提出的方法进行评估的一组随机生成的实例，并与以前的结果从文献和一个有效的商业求解器。我们的结论是，我们的主张是相当有竞争力的，我们的结果甚至优于其他方法在大多数情况下。
2009-02-18 cs.DS
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
Parallel Machine Scheduling to Minimize Energy Consumption
给定n个工件，工件的发布日期，截止日期和加工时间，我们考虑在m台并行机上调度工件，以最小化总能耗的问题。机器可以进入睡眠状态，并且在这种状态下不消耗能量。每台机器需要Q个单位的能量才能从睡眠状态唤醒，在其活动状态下，机器可以处理作业，每单位时间消耗一个单位的能量。我们允许抢占和迁移的工作，并提供了第一个常数近似算法为这个问题。
2019-09-29 cs.DS
An efficient branch-and-cut algorithm for the parallel drone scheduling traveling salesman problem
我们提出了一个有效的分支和切割算法来精确地解决并行无人机调度旅行商问题。我们的算法可以找到最佳的解决方案，但两个现有的实例，最多229个客户在一个合理的运行时间。为了使这个问题对未来的方法更具挑战性，我们引入了两组新的120个较大的实例，客户数量从318到783不等，并测试我们的算法，并研究这些实例上最先进的元分析的性能。
2021-11-09 cs.DS
Scheduling Bidirectional Traffic on a Path
我们研究的基本问题，调度双向交通沿路径组成的多个部分。该问题的主要特点是，在同一方向上行驶的作业可以在一个段上快速连续调度，而在相反方向的作业不能在同一时间跨越一个段。我们表明，这种权衡使问题显着困难比相关的流水车间问题，证明它是NP难，即使是相同的工作。我们补充这一结果与PTAS为一个单一的部分和不相同的工作。如果我们允许几对在不同方向上移动的工件同时穿过一个段，即使在单个段上和相同的工件上，问题也会变成APX困难的。我们给出多项式算法的设置与限制兼容性之间的工件在一个单一的和任何常数数量的段，分别。
2015-04-27 cs.DS
Exact Algorithms for Scheduling Problems on Parallel Identical Machines with Conflict Jobs
包含冲突工件的机器排序问题可以看作是经典排序问题的一个约束版本，在经典排序问题中，一些工件是冲突的，因为它们不能在不同的机器上同时进行。这种冲突约束自然会出现在一些实际应用中，最近在研究界受到了相当大的关注。事实上，这个问题通常是NP难的（即使是近似），到目前为止，大多数算法的结果在很大程度上依赖于用于建模冲突作业关系的底层图的特殊结构。我们的重点是三个目标函数：最小化的完工时间，最小化加权总和的工作的完成时间，最大化的总重量已完成的工作，其中前两个已被深入研究的文献。对于所考虑的每个目标函数，我们提出了几个混合整数线性规划模型和一个约束规划模型，从中我们可以使用专用求解器将问题求解到最优解。二进制搜索为基础的算法也提出了解决的最大完工时间问题。随机生成的数据集与多达32个工作和6台机器上进行的数值实验的结果进行了报告和分析，以验证所提出的方法的性能。
2021-02-10 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
Simultaneous approximation for scheduling problems
针对在给定调度环境下用一个调度来逼近所有可行调度的问题，本文引入了强同时逼近比（SAR）和弱同时逼近比（WAR）的概念.然后，我们研究了这两个参数在不同的调度环境下，如非抢占，抢占和分数调度相同，相关和不相关的机器。
2013-04-15 cs.DS
Malleable scheduling beyond identical machines
在可延展作业调度中，作业可以在多台机器上同时执行，处理时间取决于分配的机器数量。在这种情况下，要求作业非抢占式地一致执行，也就是说，作业在执行过程中在所分配集合的所有机器上占用相同的时间间隔。在这项工作中，我们研究的启发，标准调度无关的机器上的延展性作业调度的推广。具体来说，我们引入一个一般模型的延展性作业调度，其中每台机器有一个（可能不同）的速度为每个作业，和一组分配的机器$S$上的作业$j$的处理时间取决于$S$的总速度相对于$j$。对于机器与无关的速度，我们表明，最佳的完工时间不能近似的一个因素小于$\frac{e}{e-1}$，除非$P = NP$。在积极的一面，我们提出了多项式时间算法的近似比$\frac{2e}{e-1}$的机器与不相关的速度，$3$的机器与均匀的速度，和$7/3$的限制分配相同的机器。我们的算法是基于确定性的LP舍入。它们会导致稀疏调度，也就是说，每台机器最多与其他机器共享一个作业。我们还证明了$1+φ$的不相关的速度（$φ$是黄金比例）和$2$的统一速度和限制分配的完整性差距的下界。为了表明我们的方法的一般性，我们表明，它也产生恒定因子近似算法的一个变种，我们确定一组分配的机器的有效速度的基础上，他们的速度的$L_p$规范。
2020-04-07 cs.DS math.CO
Online Scheduling on Identical Machines using SRPT
最短剩余处理时间（\srpt）算法由于其在单机上的最优性而成为求解多台相同机器上的最小平均流时间问题的最自然的算法。众所周知，$\srpt$在多台机器上实现了最佳的竞争比，直到一个恒定的因素。使用资源增加，$\srpt$是已知的，以实现最多的最优解的总流动时间，当给定的机器的速度$2- \frac{1}{m}$。此外，已知$\srpt$的竞争比随着速度的增加而提高;当$s \geq 2- \frac{1}{m}$时，$\srpt$是$s$ -速度$\frac{1}{s}$ -竞争性的.然而，我们对$\srpt$的理解仍然存在差距。在这项工作之前，$\srpt$的性能不知道当$\srpt$被给予$(1+\eps)$ -速度时，当$0 < \eps < 1-\frac{1}{m}$，即使它一直被认为$\srpt$是$(1+\eps)$ -速度$O(1)$ -竞争超过十年。解决这个问题的建议在开放问题2.9从调查“在线调度”的Pruhs，Sgall，和Torng \cite{PruhsST}，我们回答这个问题在本文中。我们证明了$\srpt$是\emph{scalable} $m$相同的机器上。也就是说，我们表明$\srpt$是$(1+\eps)$ -速度$O(\frac{1}{\eps})$ -与$\eps >0$竞争。我们补充这一点，表明$\srpt$是$(1+\eps)$ -速度$…
2010-11-09 cs.DS
Parallel solutions for ordinal scheduling with a small number of machines
我们研究了在少量相同机器上的有序最大完工时间排序问题。在有序排序中，已知工件按非递增的尺寸排序，但事先不知道具体的尺寸。对于有两个并行解的问题，需要设计两个解，并使用两个解中的最佳解对每个输入测试算法的性能。我们发现紧密的结果，两个和三个机器上的最大完工时间最小化，和算法，有严格更好的竞争力比最好的可能的算法与一个单一的解决方案，也为四个和五个机器。为了证明上界，我们使用了一种新的方法，考虑对机器从两个解决方案。
2022-10-14 cs.DM cs.DS math.CO
Online Total Completion Time Scheduling on Parallel Identical Machines
本文研究了具有延迟承诺的确定性非抢占式在线调度问题。在这个问题中，工件一个接一个地到达，它们的处理时间在到达时显示。在线算法可以在机器到达后的任何时候将作业分配给机器。我们既不允许抢占，也不允许重新启动作业，也就是说，一旦启动，作业就占用分配的机器，直到完成为止。我们的目标是最小化所有工件的完工时间之和。在更一般的加权版本的问题，我们乘以一个工作的完成时间的个人权重的工作。我们应用竞争分析来评估我们的算法。我们通过优化一个简单的工作模式，改进了这个问题的竞争比的25岁下界。这些下限随着机器数量的增加而减小。基于作业模式，我们开发了一个在线算法，这是一个扩展的延迟SPT（最短处理时间优先）方法的并行机环境。我们表明，竞争比是最多1.546为任何偶数的机器数量，这是一个显着的改善，以前已知的最好的竞争比1.791。对于两机环境，该算法实现了紧竞争比。这是第一个算法，最佳地解决了在线总完成时间问题的并行机环境。最后，我们给出了加权和未加权版本的问题之间的第一个分离表明，在两台机器的环境中，加权完成时间目标的竞争比严格大于1.546。
2022-07-18 cs.DS
Multi-Resource List Scheduling of Moldable Parallel Jobs under Precedence Constraints
调度文献传统上集中于单一类型的资源（例如，计算节点）。然而，现代高性能计算（HPC）系统中的科学应用处理大量数据，因此对不同类型的资源（例如，核心、高速缓存、内存、I/O）。所有这些资源都可能被运行时调度程序利用来提高应用程序的性能。在本文中，我们研究了多资源调度，以尽量减少计算工作流的最大完工时间的并行作业受优先约束。作业被假定为可塑造的，允许调度程序在执行之前灵活地选择可变的资源集。我们提出了一个多资源，基于列表的调度算法，并证明了，在一个系统与$d$类型的可分配资源，我们的算法实现了一个近似比$1.619d+2.545\sqrt{d}+1$的任何$d$，和一个比例为$d+O(\sqrt[3]{d^2})$的大$d$。我们还提出了独立作业和具有特殊优先约束的作业（例如，串并行图和树）。最后，我们证明了$d$的一个下界的近似比的任何列表调度计划与本地优先级的考虑。据我们所知，这些是具有多个资源需求的可模塑工作流程的第一近似结果。
2021-06-13 cs.DC cs.DS
Improved Approximation Algorithms for Parallel Task Scheduling and Multiple Cluster Scheduling
Kiel University（基尔大学）
针对并行任务调度问题，提出达到(4/3)OPT+p_max近似比的O(n log n)算法，改进了多集群调度的2-近似运行时间并将9/4-近似推广到一般情况。
2026-07-02 cs.DS
Nested Active-Time Scheduling
活动时间调度问题考虑的是在一台并行机上调度具有窗口（发布时间和截止日期）的可抢占作业的问题，该并行机在每个时间步可以调度多达$g$作业。活动时间问题的目标是最小化活动步骤的数量，即，至少有一个作业被调度的时间步长。通过这种方式，当在每个离散步骤启动机器的成本固定时，活动时间对并行调度进行建模。本文对作业窗口为层状（嵌套）的活动时间调度问题的一种特殊情况提出了一种9/5-近似算法。这一结果改进了以前的最佳2-近似的一般情况下。
2022-07-25 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
Generalizing the Kawaguchi-Kyan bound to stochastic parallel machine scheduling
最小化$m$同型并行机加权完工时间之和是最重要和最经典的调度问题之一。对于工件的加工时间是随机变量的随机变量，Möhring、Schulz和Uetz（1999）提出了第一个也是最著名的近似结果，对于任意多台机器，性能比达到$1+\frac12(1+Δ)$，其中$Δ$是加工时间变异系数平方的上界。我们证明了性能比$1+\frac12(\sqrt{2}-1)(1+Δ)$相同的底层算法--加权最短预期处理时间（WSEPT）规则。对于确定性调度的特殊情况（即，$Δ=0$），我们的界限匹配的紧性能比$\frac12(1+\sqrt{2})$的算法（WSPT规则），由川口和Kyan在1986年的里程碑式的文件。我们提出了几个进一步的改进WSEPT的性能比，其中之一依赖于一个仔细细化的分析WSPT产生，对于每一个固定数量的机器$m$，WSPT的确切性能比的顺序$\frac12(1+\sqrt{2})-O(1/m^2)$。
2018-01-04 cs.DM 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
Semi-online Scheduling: A Survey
在在线调度中，工件是一个接一个地可用的，并且每个工件必须在下一个工件可用之前被调度。半在线调度是在线调度的一种宽松的变体，其中，在缓冲器或额外信息（EPI）方面的附加存储器与输入数据一起提供。EPI可以包括一个或多个参数，例如最大作业的大小、所有作业的总大小、作业的到达顺序、最佳完工时间值或作业的处理时间范围。Kellerer等人于1997年首次提出了半在线调度算法。他们设想半在线调度作为一个具有实际意义的模型，并获得了改进的结果$2$ -相同的机器设置。本文综述了并行机模型中半在线调度算法设计的学术贡献，如相同的和一致相关的，考虑工件的处理格式，如抢占式和非抢占式的最优性标准，如Min-Max和Max-Min。主要的重点是目前的最先进的半在线调度算法的竞争性分析结果，按时间顺序概述。该调查首先介绍了在线和半在线算法框架的多处理器调度问题的重要应用和研究动机，其次是分类的半在线调度。介绍了15种著名的半在线调度算法。重要的竞争分析结果以时间顺序的方式呈现，突出了结果背后的关键思想和直觉。概述了半在线调度设置的演化时间线和基于EPI的参考文献的分类。最后，调查的结论与一些有趣的研究挑战和开放的问题的探索。
2020-05-18 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
Energy-Efficient Multiprocessor Scheduling for Flow Time and Makespan
我们考虑多处理器上的节能调度，其中每个处理器的速度可以单独缩放，并且处理器在以速度$s$运行时消耗功率$s^α$，对于$α>1$。对于一组具有时变并行度的并行作业，调度算法需要在任意时刻同时决定处理机的分配和处理机的速度。目标是最小化总能耗和一定的性能指标之和，在本文中包括总流程时间和完工时间。对于这两个目标，我们提出了瞬时并行千里眼（IP千里眼）算法，知道的瞬时并行的工作在任何时候，但不是他们的未来的特点，如剩余的并行度和工作。对于总流时间加能量，我们提出了一个$O(1)$竞争算法，这显着改善后，最有名的非透视算法，是第一个恒定的竞争结果多处理器的并行作业的速度缩放。在最大完工时间加能量的情况下，这是第一次在文献中，我们提出了一个$O(\ln^{1-1/α}P)$竞争算法，其中$P$是处理器的总数。我们证明了该算法是渐近最优的，通过提供一个匹配的下界。此外，我们还研究了总流时间加能量的非透视调度问题，提出了一种算法，该算法实现了对任意释放时间工件的$O(\ln P)$ -竞争和对相同释放时间工件的$O(\ln^{1/α}P)$ -竞争。最后，我们证明了一个$Ω(\ln^{1/α}P)$下界的竞争比的任何非透视算法，匹配的上限，我们的算法的工件具有相同的释放时间。
2014-01-19 cs.DS
Semi-online Scheduling with Lookahead
该研究聚焦同构机器在线调度场景，提出k-前瞻模型，针对2台、3台同构机器分别证明竞争比下界并设计更优的半在线调度算法，丰富了半在线调度领域的理论成果。
2023-06-09 cs.DS cs.OS
A Competitive Algorithm for Throughput Maximization on Identical Machines
研究相同机器上带抢占的在线作业调度以最大化按时完成作业数的问题，提出适用于任意机器数量的 $O(1)$ 竞争确定性算法。
2024-08-23 cs.DS
Engineering Optimal Parallel Task Scheduling
本文针对NP难并行任务调度问题P||C_max，提出新的剪枝技术及上下界方法，并构建多样化应用基准，使节点探索减少90倍、运行时间减少12倍，在短时限和大makespan实例中优于ILP方法。
2024-10-21 cs.DS
Competitive Algorithms from Competitive Equilibria: Non-Clairvoyant Scheduling under Polyhedral Constraints
我们引入并研究了一个一般的排序问题，我们称之为装箱排序问题。在这个问题中，作业可以有不同的到达时间和大小，调度程序可以处理作业$j$在率$x_j$，受到任意包装约束的一组率（$\vec{x}$）的未完成的作业。PSP框架捕获了各种调度问题，包括经典的不相关机器调度，广播调度和调度不同的并行化作业的问题。它还捕获了从单个计算机体系结构到数据中心的各种现代环境中出现的调度约束。更具体地说，PSP对多维资源需求和并行性以及数据中心调度中的网络带宽需求进行建模。在本文中，我们设计了非透视在线算法的PSP及其特殊情况下-在这种情况下，调度程序是不知道的工作的大小。我们的两个主要结果是：1）一个最小化PSP总加权完工时间的常数竞争算法和2）一个最小化PSP特殊情况下的不相关机器上的总流程时间的可扩展算法。
2014-04-03 cs.DS
Parallel machine scheduling with step deteriorating jobs and setup times by a hybrid discrete cuckoo search algorithm
本文研究了工件逐步退化且调整时间依赖于序列的平行机排序问题。问题的目标是通过确定相同的并行机上工件的分配和排序来最小化总拖期。在这个问题中，每个工件的加工时间是一个依赖于其起始时间的阶梯函数。当任务的开始时间晚于特定的恶化日期时，将对单个延长时间进行惩罚。由于工件可能出现质量恶化，使得并行机调度问题比一般的调度问题更具挑战性。建立了求解该问题最优解的混合整数规划模型。由于其NP难性质，提出了一种混合离散布谷鸟搜索算法来解决这个问题。为了产生一个好的初始群体，一个修改的启发式命名为MBHG被纳入到初始种群。在Lévy Flights的随机游动和交叉搜索中提出了几种离散算子。此外，局部搜索过程的基础上可变邻域下降集成到算法作为一种混合策略，以提高精英解决方案的质量。在两组随机生成的测试实例上执行计算实验。结果表明，该混合算法与商用求解器CPLEX（1小时时限）、离散布谷鸟搜索算法和现有变邻域搜索算法相比，能得到更好的解.
2013-09-02 cs.DS cs.NE math.OC
Co-Scheduling Algorithms for High-Throughput Workload Execution
本文研究了处理一组并行应用程序的协同调度算法。而不是一个接一个地执行每个应用程序，使用最大程度的并行性，他们每个人，我们的目标是在调度多个应用程序并发。我们将原始应用程序集划分为一系列的包，这些包被逐个执行。一个包包括几个应用程序，每个应用程序都有一个分配的处理器数量，约束条件是在一个包内分配的处理器总数不超过可用处理器的最大数量。我们的目标是确定一个分区成包，并分配处理器的应用程序，最大限度地减少包的执行时间的总和。我们深入研究了这个优化问题的复杂性，并提出了几种算法，表现出非常好的性能在各种工作负载，其应用程序的执行时间模型配置文件的并行科学代码。我们发现，联合调度导致更快的工作量完成时间和更快的响应时间平均（从而提高系统吞吐量和节省能源），从用户和系统的角度来看，传统的调度显着的好处。
2013-04-29 cs.DC cs.DS
Scheduling Dags under Uncertainty
本文介绍了一个并行调度问题，其中一个有向无环图建模$t$任务和它们的依赖关系需要执行的$n$不可靠的工人。工作进程$i$以$p_{i,j}$的概率正确执行任务$j$。我们的目标是找到一个方案$Σ$，它规定了在整个执行过程中如何将工作者分配给任务（可能是并行的和冗余的），以便最小化预期的完成时间。这种基本的并行调度问题出现在网格计算和项目管理领域，并有几个应用。我们展示了一个多项式时间算法的问题限制的情况下，dag宽度是至多一个常数，工人的数量也是至多一个常数。这两项限制似乎过于严厉。但是，这是根本需要的。具体来说，我们证明了这个问题是NP-难的工人数量不变时，dag宽度可以增长，也是NP-难的工人数量可以增长时，恒定dag宽度。当dag宽度和工人数量都不受约束时，除非P=NP，否则问题在因子小于5/4的情况下是不可逼近的。
2007-05-14 cs.DM cs.DS
