【贪心算法】贪心算法任务调度具体应用详解与示例_贪心算法 任务调度

贪心算法：任务调度问题

        在任务调度问题中，我们希望在有限的资源下，以某种方式安排执行一系列任务，以最大化或最小化某个指标。在这里，我们将考虑最小化任务完成时间的场景，即尽可能早地完成所有任务。

问题描述：

有一组任务，每个任务都有一个开始时间和一个结束时间，以及与之关联的收益。我们希望选择一个任务的调度顺序，使得完成所有任务的总收益最大。

贪心策略：

1. 按照结束时间排序： 首先，对所有任务按照结束时间进行升序排序。
2. 贪心选择： 从排序后的任务列表中选择第一个任务加入调度，然后选择下一个可调度的任务，直到所有任务完成。

Python 代码示例：

def task_scheduling(tasks):
    # 按照结束时间升序排序
    sorted_tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[1])
    
    schedule = []
    total_profit = 0
    current_time = 0
    
    for task in sorted_tasks:
        start_time, end_time, profit = task
        # 如果当前任务的开始时间在当前时间之后，可以加入调度
        if start_time >= current_time:
            schedule.append(task)
            total_profit += profit
            current_time = end_time
    
    return schedule, total_profit
 
# 示例任务列表：(开始时间, 结束时间, 收益)
tasks_list = [(0, 2, 50), (1, 5, 40), (3, 7, 30), (5, 8, 25)]
 
# 执行任务调度
final_schedule, max_profit = task_scheduling(tasks_list)
 
# 打印结果
print("任务调度顺序：", final_schedule)
print("总收益：", max_profit)

示例解释：

在这个示例中，任务列表包括四个任务，每个任务有开始时间、结束时间和相应的收益。使用贪心算法，按照结束时间排序后，选择第一个任务（结束时间最早的任务），然后选择下一个可调度的任务，以此类推。最终得到任务调度顺序和总收益。

注意：

• 这是一个简化的贪心算法示例，实际情况可能涉及到更多的约束和变种。
• 任务调度问题是一个典型的贪心算法应用，通过选择每次最优的局部解，期望达到全局最优。

带约束的任务调度问题的示例 ：

问题场景：

考虑一个项目管理的情景，有若干个任务需要完成。每个任务都有一个开始时间、结束时间、收益以及可能的依赖关系。此外，团队在同一时间只能执行有限数量的任务。

任务列表：

tasks_list = [
    {'id': 1, 'start_time': 0, 'end_time': 2, 'profit': 50, 'dependencies': []},
    {'id': 2, 'start_time': 1, 'end_time': 5, 'profit': 40, 'dependencies': [1]},
    {'id': 3, 'start_time': 3, 'end_time': 7, 'profit': 30, 'dependencies': [2]},
    {'id': 4, 'start_time': 5, 'end_time': 8, 'profit': 25, 'dependencies': [1]}
]

资源限制：

团队同时只能执行两个任务。

Python 代码：

def constrained_task_scheduling(tasks, resource_limit):
    sorted_tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x['end_time'])
    
    schedule = []
    total_profit = 0
    current_time = 0
    resources_used = 0
    
    for task in sorted_tasks:
        start_time, end_time, profit, dependencies = task['start_time'], task['end_time'], task['profit'], task['dependencies']
        
        if all(dep['id'] in [scheduled_task['id'] for scheduled_task in schedule] for dep in dependencies) and resources_used < resource_limit:
            schedule.append(task)
            total_profit += profit
            current_time = end_time
            resources_used += 1
    
    return schedule, total_profit
 
# 资源限制
resource_limit = 2
 
# 执行带约束的任务调度
final_schedule, max_profit = constrained_task_scheduling(tasks_list, resource_limit)
 
# 打印结果
print("带约束的任务调度顺序：", [task['id'] for task in final_schedule])
print("总收益：", max_profit)

示例解释：

        在这个示例中，任务列表用字典表示，每个任务有一个唯一的标识符 'id'，开始时间 'start_time'，结束时间 'end_time'，收益 'profit'，以及依赖关系列表 'dependencies'。资源限制为2，即同时只能执行两个任务。通过贪心算法，按照结束时间排序后，选择第一个任务，然后选择下一个可调度的任务，以此类推。在选择任务时，需要满足依赖关系和资源限制。最终得到带约束的任务调度顺序和总收益。

注意：

这个示例是一个简化的项目管理场景，实际应用中需要根据具体情况调整任务的属性和约束条件。