We revisit two well-studied scheduling problems in the unrelated machines setting where each job can have a different processing time on each machine. For minimizing total weighted completion time we give a 1.45-approximation, which improves upon the previous 1.488-approximation [Im and Shadloo SODA 2020]. The key technical ingredient in this improvement lies in a new rounding scheme that gives strong negative correlation with less restrictions. For minimizing $L_k$-norms of machine loads, inspired by [Kalaitzis et al. SODA 2017], we give better approximation algorithms. In particular we give a $\sqrt {4/3}$-approximation for the $L_2$-norm which improves upon the former $\sqrt 2$-approximations due to [Azar-Epstein STOC 2005] and [Kumar et al. JACM 2009].


翻译:在不相关的机器设置中,我们重新审视了两个经过仔细研究的时间安排问题,其中每个工作在每台机器上可以有不同的处理时间。为了最大限度地减少总加权完成时间,我们给出了1.45种方法,这比先前的1.488种方法[Im和Shadloo SODA 2020]有改进。这一改进的关键技术要素在于一个新的四舍五入计划,该计划在限制较少的情况下提供了强烈的负相关关系。在[Kalaitzis等人,SODA 2017]的启发下,为了最大限度地减少每台机器负荷的负值,我们给出了更好的近似算法。特别是,我们给出了$@sqrt {4/3} $-norm的近似算法,它比前的[Azar-Epstein STOC 2005] 和[Kumar 等人,JACM 2009]前的美元2美元和[KUmar 相近似]有所改进。

0
下载
关闭预览

相关内容

本专题讨论会主要讨论离散问题之有效演算法与资料结构。除了这些方法和结构的设计,还包括它们的使用、性能分析以及与它们的发展或局限性相关的数学问题。性能分析可以是分析性的,也可以是实验性的,可以是针对最坏情况或预期情况的性能。研究可以是理论性的,也可以是基于实践中出现的数据集,可以解决绩效分析中涉及的方法学问题。官网链接:https://www.siam.org/conferences/cm/conference/soda20
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28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
122+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11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
98+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月16日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
70+阅读 · 2022年6月28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
122+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11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
98+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员