实例详解Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度

这篇文章主要介绍了Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度问题,简单说明了作业调度问题并结合实例形式给出了Python使用回溯法子集树模板实现最佳作业调度问题的具体步骤与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

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最佳作业调度问题
tji     机器1   机器2
作业1     2     1
作业2     3     1
作业3     2     3
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n = 3 # 作业数
# n个作业分别在两台机器需要的时间
t = [[2,1],
   [3,1],
   [2,3]]
x = [0]*n  # 一个解（n元数组，xi∈J）
X = []   # 一组解
best_x = [] # 最佳解（一个调度）
best_t = 0 # 机器2最小时间和
# 冲突检测
def conflict(k):
  global n, x, X, t, best_t
  # 部分解内的作业编号x[k]不能超过1
  if x[:k+1].count(x[k]) > 1:
    return True
  # 部分解的机器2执行各作业完成时间之和未有超过 best_t
  #total_t = sum([sum([y[0] for y in t][:i+1]) + t[i][1] for i in range(k+1)])
  j2_t = []
  s = 0
  for i in range(k+1):
    s += t[x[i]][0]
    j2_t.append(s + t[x[i]][1])
  total_t = sum(j2_t)
  if total_t > best_t > 0:
    return True
  return False # 无冲突
# 最佳作业调度问题
def dispatch(k): # 到达第k个元素
  global n, x, X, t, best_t, best_x
  if k == n: # 超出最尾的元素
    #print(x)
    #X.append(x[:]) # 保存（一个解）
    # 根据解x计算机器2执行各作业完成时间之和
    j2_t = []
    s = 0
    for i in range(n):
      s += t[x[i]][0]
      j2_t.append(s + t[x[i]][1])
    total_t = sum(j2_t)
    if best_t == 0 or total_t < best_t:
      best_t = total_t
      best_x = x[:]
  else:
    for i in range(n): # 遍历第k个元素的状态空间，机器编号0~n-1，其它的事情交给剪枝函数
      x[k] = i
      if not conflict(k): # 剪枝
        dispatch(k+1)
# 测试
dispatch(0)
print(best_x) # [0, 2, 1]
print(best_t) # 18 

效果图

以上就是实例详解Python基于回溯法子集树模板解决最佳作业调度的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！

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