针对调度 n个独立任务到初始时刻并非都空闲的 m台机器上加工 ,使得机器最长加工时间 (m akespan)最短的问题 ,改进 ML PT算法以减少运行时间 ,改进 MU L TIFIT算法以减少迭代次数 ,提出以改进的 ML PT算法结果为改进的 MU L TIFIT算法...针对调度 n个独立任务到初始时刻并非都空闲的 m台机器上加工 ,使得机器最长加工时间 (m akespan)最短的问题 ,改进 ML PT算法以减少运行时间 ,改进 MU L TIFIT算法以减少迭代次数 ,提出以改进的 ML PT算法结果为改进的 MU L TIFIT算法的初始上界的合成算法—— CMM,从理论上对 ML PT,MUL TIFIT和 CMM等算法的时间复杂度和调度结果进行了分析和比较 .实验结果表明 :改进的 MUL TIFIT比 MUL TIFIT的平均迭代次数少 ;CMM在平均迭代次数方面甚至比改进的 MUL TIFIT还少得多且调度结果不次于 MUL TIFIT和 ML PT的优者 .展开更多
文摘针对调度 n个独立任务到初始时刻并非都空闲的 m台机器上加工 ,使得机器最长加工时间 (m akespan)最短的问题 ,改进 ML PT算法以减少运行时间 ,改进 MU L TIFIT算法以减少迭代次数 ,提出以改进的 ML PT算法结果为改进的 MU L TIFIT算法的初始上界的合成算法—— CMM,从理论上对 ML PT,MUL TIFIT和 CMM等算法的时间复杂度和调度结果进行了分析和比较 .实验结果表明 :改进的 MUL TIFIT比 MUL TIFIT的平均迭代次数少 ;CMM在平均迭代次数方面甚至比改进的 MUL TIFIT还少得多且调度结果不次于 MUL TIFIT和 ML PT的优者 .
