We present a heuristic algorithm for solving the problem of scheduling plans of tasks. The plans are ordered vectors of tasks, and tasks are basic operations carried out by resources. Plans are tied by temporal, precedence and resource constraints that makes the scheduling problem hard to solve in polynomial time. The proposed heuristic, that has a polynomial worst-case time complexity, searches for a feasible schedule that maximize the number of plans scheduled, along a fixed time window, with respect to temporal, precedence and resource constraints.


翻译:我们提出了一种解决任务时间安排问题的超自然算法:计划是按顺序排列的任务矢量,任务是由资源执行的基本行动;计划受时间、优先权和资源制约的束缚,这使得在多国籍时间里难以解决时间安排问题。 拟议的超自然现象,其最坏情况是多国籍最坏的时间复杂,在时间、优先权和资源制约方面寻找可行的时间表,在固定时间窗口中尽可能增加计划数量。

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启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
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