Vi studerar online schemaläggning problem på en enda processor som kan ses som förlängningar av välstuderade problemet med att minimera total viktad flödestid. I synnerhet tillhandahåller vi en ram av analys som härrör från dualitet egenskaper, inte förlitar sig på potentiella funktioner och är tillämplig på en mängd olika schemaläggning problem. En viktig ingrediens i vår strategi är att kringgå behovet av "svart-box" avrundning av fraktionerade lösningar, vilket ger bättre konkurrensförhållanden. Vi börjar med en tolkning av Högsta-Densitet-Första (HDF) som en primal-dual algoritm, och ett motsvarande bevis på att HDF är optimal för total fraktionerad viktad flödestid (och därmed skalbar för det integrerade målet). Med utgångspunkt i de framträdande idéerna om beviset, visar vi hur man applicerar och utvidgar denna analys till det mer allmänna problemet med att minimera j j g(F j ), där w j är arbetsvikten, F j är flödestiden och g är en icke-decreasing kostnadsfunktion. Bland andra resultat presenterar vi förbättrade konkurrensförhållanden för den miljö där g är en konkav funktion, och fastställandet av samma-densitet jobb men allmänna kostnadsfunktioner. Vi tillämpar vidare vårt analysramverk på onlineviktad färdigställandetid med allmänna kostnadsfunktioner samt schemaläggning under polyhedralbegränsningar. En preliminär version av detta verk publicerades i
Online jobb schemaläggning på en enda maskin med allmänna kostnadsfunktioner av formen g j (t) = w j g (t) där g (t) är en allmän icke-negativ icke-decreasing funktion har studerats i REF.
Primal–Dual and Dual-Fitting Analysis of Online Scheduling Algorithms for Generalized Flow-Time Problems
{'venue': 'Algorithmica', 'journal': 'Algorithmica', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}