In generalized malleable scheduling, jobs can be allocated and processed simultaneously on multiple machines so as to reduce the overall makespan of the schedule. The required processing time for each job is determined by the joint processing speed of the allocated machines. We study the case that processing speeds are job-dependent $M^\natural$-concave functions and provide a constant-factor approximation for this setting, significantly expanding the realm of functions for which such an approximation is possible. Further, we explore the connection between malleable scheduling and the problem of fairly allocating items to a set of agents with distinct utility functions, devising a black-box reduction that allows to obtain resource-augmented approximation algorithms for the latter.


翻译:在普遍可支配的日程安排中,可同时在多台机器上分配和处理工作,以减少整个日程安排的范围;每项工作的所需处理时间由所分配的机器的共同处理速度决定;我们研究一个案例,即处理速度是取决于工作而需要的 $M ⁇ natural$-conve 函数,为这一环境提供一个不变因素的近似值,大大扩展了近似可能达到的职能范围;此外,我们探讨可移动日程安排与将物品公平分配给一组具有不同功能的代理商的问题之间的联系,设计一个黑盒削减,以便能够为后者获得资源强化的近似算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月2日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月22日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员