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高度析取和高度累积项目排程问题的约束传播与分解技术。近年来,约束满足技术被成功地应用于“析取”调度问题,即每个资源一次最多只能执行一个活动的调度问题。在“累积”调度方面已经取得了不太显著和不太普遍适用的结果。对于累积资源,已经开发了多个约束传播算法,但是它们的一致有效性往往不如析取算法。累积调度类中的不同问题似乎具有不同的特性,使得它们在给定的技术下很容易或很难解决。本文的目的是研究一个特定的维度,在这个维度上问题是不同的。在cumulative scheduling类中,我们区分“高度析取”和“高度累积”问题:当许多活动对不能并行执行时,问题就是高度析取的,例如,因为许多活动需要超过资源一半的容量;相反,如果许多活动能够有效地并行执行,那么问题是高度累积的。新的约束传播和问题分解技术是在考虑到这一区别的基础上引入的。这包括针对累积资源的O(n2)“边缘发现”算法(其中n是需要相同资源的活动的数量)和适用于高度析取的项目调度问题的问题分解方案。实验结果证实了这些技术的影响从高度析取到高度累积的问题。最后,我们还提出了一个针对累积资源的“边缘发现”算法的改进版本,尽管它在O(n3)中的最坏情况复杂度,但在高度累积的实例上表现得非常好。


zbMATH参考文献(参考 25篇文章 引用)

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按年份排序(引用)
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