多机调度问题——python实现

• 问题描述：

有N个独立作业，每个作业处理时间为time[i]，有M个相同的机器加工处理，约定每个作业可以在任何一台机器上加工处理，未完工前不允许中断处理，作业不能拆分成更小的子作业。要求在最短时间内完成，求最短时

• 解决方案

最理想的方法是平均分配，每台机器处理的时间相同，最后同时处理完任务。实际情况中不一定能完全分配，我们应尽量缩小各个机器处理时间的差距，用贪 心算法可以比较好的解决：先将作业处理时间降序排列，依次选择时间往机器上安排，每次安排在当前工作量总时间最小的机器上，最后求得时间差距最小

• 代码实现

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-



import random



def main():

    Machine = 4

    time = []

    for i in range(100):

        time.append(random.randint(1,100))

    time.sort()

    time.reverse()

    print time

    total = [0,0,0,0]

    for i in time:

        min_time = total[0]

        k = 0

        for j in range(1,4):

            if min_time > total[j]:

                k = j

                min_time = total[j]

        total[k] += i



    print total

    return 0



if __name__ == '__main__':

    main()

• 运行结果

[100, 99, 97, 95, 95, 95, 94, 94, 92, 91, 91, 90, 89, 89, 89, 89, 88, 88, 87, 87, 86, 85, 84, 84, 83, 82, 82, 82, 82, 81, 79, 79, 78, 77, 76, 76, 75, 73, 72, 72, 68, 67, 61, 60, 60, 58, 58, 56, 54, 53, 53, 52, 51, 50, 50, 49, 49, 47, 47, 47, 46, 45, 44, 44, 43, 43, 43, 43, 42, 41, 41, 40, 38, 38, 36, 36, 34, 32, 31, 29, 28, 27, 27, 25, 25, 23, 22, 22, 19, 18, 18, 15, 14, 14, 12, 10, 8, 5, 4, 2] 
[1410, 1411, 1411, 1412]