Greedy algorithms of building multiprocessor schedulings

Abstract

Целью выпускной квалификационной работы является тестирование алгоритмов составления расписаний Структурно выпускная квалификационная работа состоит из шести разделов. Первый раздел - введение- освещаются общие основы теории расписаний, определяется ее роль в науке. Вторая глава- обзор статей - рассмотрены важные теоретические открытия сделанные М.Ю. Ковалевым, Джиа Ху, Ф. Ялаои, С. Чу, П. Брюкером, М.Р. Гэри и Д.С.Джонсоном Третий раздел - теоретическая часть - освещаются общие основы составления расписаний, дана постановка задачи, решаемой тестируемым алгоритмом. Четвертый раздел - описание алгоритмов - приведены несколько алгоритмов, которые были реализованы на языке delphi и тестировались на эффективность для сравнения результатов в шестой части. Пятый раздел - код программы Шестой раздел - результаты эксперимента и заключение Исследование приведенных алгоритмов позволяет сделать следующие выводы: 1. Для систем умеренного размера задача может быть решена за разумное время. 2. Результаты экспериментов показали, что ”жадный” метод неизменно помогает найти хорошие решения для произвольных систем заданий . 3. Оптимальные решения были получены в среднем в четверти тестов. 4. Среднее процентное отклонение от нижней границы изменялось в пределах 7%.

The purpose of this bachelor thesis is to test the scheduling algorithms Structurally the work consists of six sections. The first section - introduction- highlights the general principles of the theory of scheduling and its role in science. The second section- review of articles - considers important theoretical results obtained by M.Y. Kovalev, Jia Hu, Yalaoi F., C. Chu, P. Brucker, M.R. Gary and D.S.Johnson. The third section - the theoretical part - covers the general principles of scheduling, gives the formulation of the problem to be solved by the tested algorithm. The fourth section - description of the algorithms - provides some algorithms that have been implemented on delphi language and tested for comparison of the effectiveness, the results given in the sixth part. The fifth section - program code The sixth section - the results of the experiment and conclusion A study of the algorithms leads to the following conclusions: 1. For moderate size systems, the problem can be solved in a reasonable time. 2. Results of the experiments showed that the "greedy" method always helps to find a good solution for random tasks systems. 3. Optimal solutions were obtained on average in a quarter of the tests. 4. The average percent deviation from the lower limit varied within 7%.