Revisit the Scheduling Problem with Calibrations
Notice bibliographique
Résumé
The research about scheduling with calibrations was initiated from the Integrated Stockpile Evaluation (ISE) program which tests nuclear weapons periodically. The tests for these weapons require calibrations that are expensive in the monetary sense. This model has many industrial applications where the machines need to be calibrated periodically to ensure high-quality products, including robotics and digital cameras. In 2013, Bender et al. (SPAA '13) proposed a theoretical framework for the ISE problem. In this model, a machine can only be trusted to run a job when it is calibrated and the calibration remains valid for a time period of length T, after which it must be recalibrated before running more jobs. The objective is to find a schedule that completes all jobs by their deadlines and minimizes the total number of calibrations. In this paper, we study the scheduling problem with calibrations on multiple parallel machines where we consider unit-time processing jobs with release times and deadlines. We propose a dynamic programming algorithm with polynomial running time when the number of machines is constant. Then, we propose another dynamic programming approach with polynomial running time when the length of the calibrated period is constant. Also, we propose a PTAS, that is, for any constant ε > 0, we give a (1+ε) - approximation solution with m machines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».