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Originaltitel:
Online Algorithms for Scheduling with Testing
Übersetzter Titel:
Online-Algorithmen für Zeitplanerstellung mit Tests
Autor:
Eckl, Alexander
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Albers, Susanne (Prof. Dr.)
Gutachter:
Albers, Susanne (Prof. Dr.); Schulz, Andreas (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
online scheduling, competitive analysis, explorable uncertainty, scheduling with testing, makespan, sum of completion times
Übersetzte Stichworte:
Online Zeitplanerstellung, kompetitive Analysis, erkundbare Unsicherheit, Zeitplanerstellung mit Tests, Produktionsspanne, Summe der Komplettierungszeiten
TU-Systematik:
DAT 500
Kurzfassung:
We study the scheduling with testing problem which models situations where preliminary actions can decrease the duration of tasks. Jobs have an unknown processing time that can be revealed by running a test. Jobs can alternatively be executed for the length of a fixed upper limit. We study the objectives of minimizing the makespan and the total completion time of the schedule, and examine the model on one as well as multiple machines.
Übersetzte Kurzfassung:
Wir untersuchen das Scheduling with Testing-Problem, welches Situationen mit vorangehenden Maßnahmen zur Verringerung der Laufzeit von Aufgaben modelliert. Aufgaben haben eine unbekannte Laufzeit, die mit einem Test offen gelegt werden kann. Alternativ können Aufgaben mit Dauer einer festgelegten oberen Schranke ausgeführt werden. Wir betrachten die Zielfunktionen Minimierung der Produktionsspanne und Summe der Komplettierungszeiten, und untersuchen sowohl eine als auch mehrere Maschinen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1621766
Eingereicht am:
14.09.2021
Mündliche Prüfung:
28.03.2022
Dateigröße:
2245119 bytes
Seiten:
106
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220328-1621766-1-2
Letzte Änderung:
28.07.2022
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