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优化处理在线吞吐量最大化中的承诺问题

作者 弗兰齐斯卡·埃贝尔 , 妮可·梅高 , 凯文·谢沃

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LIPIcs公司。ESA.2020.41.pdf版
  • 文件大小：0.58 MB
  • 15页

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作者详细信息

弗兰齐斯卡·埃贝尔
  • 德国不来梅大学数学与计算机科学系
妮可·梅高
  • 德国不来梅大学数学与计算机科学系
凯文·谢沃
  • 德国科隆大学数学与计算机科学系

基金

  • 尼科尔·梅戈：部分由德国科学基金会（DFG）根据合同ME 3825/1提供支持。
  • 凯文·谢维尔：利用BMBF和欧盟居里夫人行动（EU Marie Curie Actions）的资金，部分由DAAD在PRIME计划内提供支持。

引用为获取BibTex

弗兰齐斯卡·埃伯勒（Franziska Eberle）、妮可·梅戈（Nicole Megow）和凯文·舍维尔（Kevin Schewior）。优化处理在线吞吐量最大化中的承诺问题。第28届欧洲算法年会（ESA 2020）。莱布尼茨国际信息学会议录（LIPIcs），第173卷，第41:1-41:15页，达格斯图尔宫-莱布尼兹-泽特鲁姆宫（2020）
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.ESA.2020.41

摘要

我们考虑一个基本的在线调度问题，即具有处理时间和截止日期的作业在发布日期随时间在线到达。任务是在m台机器上确定一个可行的抢占式调度，使在截止日期之前完成的作业数量最大化。由于竞争分析的强不可能性结果，通常要求作业包含一些松弛ε>0，这意味着调度作业的可行时间窗口至少是其处理时间的1+ε倍。在本文中，我们回答了如何处理承诺要求的问题，承诺要求强制调度程序必须保证在某个时间点完成被允许的作业。这非常相关，例如，在提供云计算服务时，不允许在最后一刻拒绝关键任务。我们提出了第一个处理任意松弛ε的并行机承诺的在线算法。当调度程序必须在启动作业时提交时，该算法是“θ（1/ε）-竞争”的。令人惊讶的是，这与在单台机器上进行无承诺调度时的最佳性能界限（最多为常数）相同。如果必须在工作松弛度小于其大小的δ分数之前做出承诺决策，我们证明了0<δ<ε的竞争比率为𝒪（1/（ε-δ））。这个结果很好地体现了开始工作时的承诺和到达时的承诺。对于后一种承诺模型，已知没有（随机）在线算法允许任何有界竞争比。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算理论→在线算法
  • 计算理论→调度算法
关键词
  • 最后期限安排
  • 吞吐量
  • 在线算法
  • 竞争分析

韵律学

工具书类

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