Scheduling concerns the temporal allocation of tasks to scarce resources with the objective of optimizing some performance measure subject to certain side constraints. Classical scheduling problems do not address the fact that in practice we usually need to pay a certain cost when using scarce resources. Moreover, since the allocation of the tasks to the scarce resources is usually carried out in the unpredictable future, scheduling problems have an intrinsic data uncertainty in practice. We give optimal algorithms, results on the computational complexity and approximation algorithms for deterministic, stochastic, and robust cost-aware scheduling problems that take these issues into account.     «

Scheduling concerns the temporal allocation of tasks to scarce resources with the objective of optimizing some performance measure subject to certain side constraints. Classical scheduling problems do not address the fact that in practice we usually need to pay a certain cost when using scarce resources. Moreover, since the allocation of the tasks to the scarce resources is usually carried out in the unpredictable future, scheduling problems have an intrinsic data uncertainty in practice. We giv...     »

Scheduling beschäftigt sich mit der Zuordnung von Aufgaben zu knappen Ressourcen mit dem Ziel der Optimierung einer Zielfunktion unter Einhaltung von Restriktionen. Klassische Scheduling-Probleme berücksichtigen jedoch nicht, dass in der Praxis für die Nutzung von knappen Ressourcen Kosten anfallen. Zudem erfolgt die Zuordnung der Aufgaben zu den Ressourcen in der unvorhersehbaren Zukunft, was zu Datenunsicherheit führt. Unser Beitrag sind optimale Algorithmen, Resultate hinsichtlich der Komplexität und Approximationsalgorithmen für deterministische, robuste und stochastische kostenbewusste Scheduling-Probleme, welche diese Aspekte berücksichtigen.     «

Scheduling beschäftigt sich mit der Zuordnung von Aufgaben zu knappen Ressourcen mit dem Ziel der Optimierung einer Zielfunktion unter Einhaltung von Restriktionen. Klassische Scheduling-Probleme berücksichtigen jedoch nicht, dass in der Praxis für die Nutzung von knappen Ressourcen Kosten anfallen. Zudem erfolgt die Zuordnung der Aufgaben zu den Ressourcen in der unvorhersehbaren Zukunft, was zu Datenunsicherheit führt. Unser Beitrag sind optimale Algorithmen, Resultate hinsichtlich der Komplex...     »