Step-1: Input: m,n,ECM(,)
Step-2: Obtain the sum of each row of the ECM(,) and store the
result in one-dimensional array Sum Row(,) of order
m.
Step-3: Obtain the sum of each column of the ECM(,) and store
the result in one-dimensional array Sum Spalte (,) von
Reihenfolge n. Partitionierung, die in den folgenden Schritten als
erwähnt werden soll. Wählen Sie den N-Job aus, der der meisten minimalen Summe bis zur nächsten minimalen Summe entspricht. Wenn es ein Unentschieden gibt, wählen Sie willkürlich. 4.4 < /p>
step-4.4: Wiederholen Sie den Schritt 4.1 bis 4.3, bis die Anzahl der Jobs
weniger als n. Die Maschinen, die der minimalsten Summe bis zum nächsten Minimum entsprechen, wenn es ein Krawatte gibt, select
-Arbitrelin. 9 Um jedes von
diese Subprobleme zu lösen. />
n,1
∑
i=1, j=n
ai j
Partial Lower Bound Value (PLBV)
n
∑
i=1
min
n
∑
i = 1, j = 1
ai j! />
ai j! für i = 1
entspricht jeder Maschine mj
; für j = 1,2,3, ··· n .. < /p>
step-6.1: für ai j; i = 1; J = 1, finden Sie den Mindestwert der verbleibenden Spalten nach Vernachlässigung der entsprechenden Zeile und Spaltenelemente und finden Sie die Summe aller
Minimalwerte, die diesem Element entsprechen. J = 1,2, ···, n. j =
1,2, ···, n und vergleichen Sie ihn mit einem partiellen gebundenen Wert
(pbv).
STEP-7: Vergleichen Sie den PBV. it. < /p>
step-7.3: Wenn PBV (≥ PLBV, ≤ PUBV) dann Ji
; für
i = 1, die dieser Maschine entsprechend
mj
zugewiesen sind; Für j = 1,2, ···, die mit einem minimalen
teilweise gebundenen Wert. Maschinen.
Unausgeglichenes Zuordnungsproblem, teilweise gebundener Wert ⇐ Python
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