Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Better polynomial algorithms for scheduling unit-length jobswith bipartite incompatibility graphs on uniform machines

Tytuł:
Better polynomial algorithms for scheduling unit-length jobswith bipartite incompatibility graphs on uniform machines
Autorzy:
Pikies, T.
Kubale, Marek
Data publikacji:
2019
Słowa kluczowe:
approximation algorithm
graph coloring
incompatible job
polynomial algorithm
scheduling
uniform machine
unit-time jobs
algorytm aproksymacyjny
kolorowanie grafów
algorytm wielomianowy
planowanie
praca jednostkowa
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
The goal of this paper is to explore and to provide tools for the investigation of the problems of unit-length scheduling of incompatible jobs on uniform machines. We present two new algorithms that are a significant improvement over the known algorithms. The first one is Algorithm 2 which is 2-approximate for the problem Qm|pj = 1, G = bisubquartic|Cmax. The second one is Algorithm 3 which is 4-approximate for the problem Qm|pj = 1, G = bisubquartic|ΣCj, where m ϵ {2, 3, 4}. The theory behind the proposed algorithms is based on the properties of 2-coloring with maximal coloring width, and on the properties of ideal machine, an abstract machine that we introduce in this paper.
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies