Due-Date Scheduling: Asymptotic Optimality of Generalized Longest Queue and Generalized Largest Delay Rules
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Notice bibliographique
Résumé
Consider the following due-date scheduling problem in a multiclass, acyclic, single-station service system: any class k job arriving at time t must be served by its due date t D_{k}. Equivalently, its delay ¦O_{k} must not exceed a given delay or lead-time D_{k}. In a stochastic system the constraint ¦O_{k}iUD_{k} must be interpreted in a probabilistic sense. Regardless of the precise probabilistic formulation, however, the associated optimal control problem is intractable with exact analysis. This article proposes a new formulation that incorporates the constraint through a sequence of convex-increasing delay cost functions. This formulation reduces the intractable optimal scheduling problem into one for which the Generalized c¦I (Gc¦I) scheduling rule is known to be asymptotically optimal. The Gc¦I rule simplifies here to a generalized longest queue (GLQ) or generalized largest delay (GLD) rule, which are defined as follows. Let N_{k} be the number of class k jobs in system, ¦E_{k} their arrival rate and a_{k} the age of their oldest job in the system. GLQ and GLD are dynamic priority rules, parameterized by ¦E: GLQ(¦E) serves FIFO within class and prioritizes the class with highest index ¦E_{k}N_{k}, whereas GLD(¦E) uses index ¦E_{k}¦E_{k}a_{k}. The argument is presented first intuitively, but is followed by a limit analysis that expresses the cost objective in terms of the maximal due-date violation probability. This proves that GLQ(¦E_{∗}) and GLD(¦E_{∗}), where ¦E_{∗,k}=1/¦E_{k}D_{k}, asymptotically minimize the probability of maximal due-date violation in heavy traffic. Specifically, they minimize liminf_{niuiÞ}Pr{max_{k}sup_{siE[0,t]}((¦O_{k}(ns))/(n^{1/2}D_{k}))iÝx} for all positive t and x, where ¦O_{k}(s) is the delay of the most recent class k job that arrived before time s. GLQ with appropriate parameter ¦E_{¦A} also reduces total variability because it asymptotically minimizes a weighted sum of ¦A^{th} delay moments. Properties of GLQ and GLD, including an expression for their asymptotic delay distributions, are presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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