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Enregistrement W2171724490 · doi:10.15764/aphy.2015.01003

Approximation Algorithms for Subclasses of the Makespan Problem on Unrelated Parallel Machines with Restricted Processing Times

2015· article· en· W2171724490 sur OpenAlexaff
Daniel R. Page

Notice bibliographique

RevueSOP Transactions on Applied Mathematics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueScheduling and Optimization Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob shop schedulingComputer scienceAlgorithmMathematical optimizationParallel computingMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let there be m parallel machines and n jobs, where a job j can be scheduled on machine i to take pi,j ∈ Z+ time units. The makespan Cmax is the completion time of a machine that finishes last. The goal is to produce a schedule with all n jobs that has minimum makespan. This is the makespan problem on unrelated parallel machines, denoted as R||Cmax. Assume p, q ∈ Z+ are constants, let A(p, q) = {a ∈ Z+ | p ≤ a ≤ q}. We explore a general NP-hard subclass of R||Cmax when processing times are between p and q inclusive or pi,j =∞ abbreviated as R|pi,j ∈ A(p, q)∪ {∞}|Cmax, where pi,j =∞ means job j cannot be scheduled to machine i. We give a (q/p)-approximation algorithm for R|pi,j ∈ A(p, q) ∪ {∞}|Cmax. As a consequence, we obtain a 2-approximation algorithm for the NP-hard subclass R||Cmax with job lengths 1, 2, or pi,j = ∞. In addition, we prove R||Cmax with job lengths 1, 2, and 3 is NP-hard, and present a 3/2-approximation algorithm for this subclass of R||Cmax.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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