I klassiska schemaläggningsproblem får vi jobb och maskiner och måste schemalägga alla jobb för att minimera någon objektiv funktion. Vad händer om varje jobb har en specificerad vinst, och vi inte längre krävs för att behandla alla jobb-vi kan schemalägga någon del av jobb vars totala vinst är minst ett (hård) mål vinst krav, samtidigt ungefär minimera den objektiva funktionen? Vi hänvisar till denna klass av problem som schemaläggning med outliers. Denna modell initierades av Charikar och Khuller (SODA'06) om minimitiden för maximal respons vid sändningsplanering. I den här artikeln överväger vi tre andra välstuderade schemaläggningsmål: det generaliserade tilldelningsproblemet, den genomsnittliga viktade avslutningstiden och den genomsnittliga flödestiden, och tillhandahåller LP-baserade approximeringsalgoritmer för dem. Våra huvudsakliga resultat är: • För den minsta genomsnittliga flödestiden problem på identiska maskiner, ger vi en logaritmisk approximation algoritm för fallet med enhetsvinster baserat på avrundning en LP avkoppling; vi visar också en matchande integrality gap. LP-avslappningen har använts tidigare, men avrundningsalgoritmen är känslig. • För den genomsnittliga viktade avslutningstiden problem på icke-relaterade maskiner, ger vi en konstantfaktor approximation. Algoritmen är baserad på randomiserad avrundning av den tidsindexerade LP avslappning förstärkt av knapsack-cover ojämlikheter. • För det generaliserade uppdragsproblemet med outliers, ger vi en enkel minskning till GAP utan outliers för att få en algoritm vars makespan är inom 3 gånger den optimala makepan, och vars kostnad är som mest (1 +  på) gånger den optimala kostnaden.
Minimera genomsnittlig flödes-tid och slutförandetid med avstötningar har också studerats i offline-sammanhang REF.
Scheduling with Outliers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}