We revisit the problem of finding fair solutions to repetitive scheduling problems with a single machine. In this problem, we are given a set of $n$ clients and a planning horizon consisting of $q$ periods (days). Each day, every client submits a single job that must be processed by the machine. The objective is to construct a set of $q$ schedules, one for each day, such that the quality of service (QoS) received by each client meets a predefined threshold. The QoS measure may be any standard scheduling criterion, such as the total waiting time or total completion time of a client's jobs over the entire planning horizon. This problem has been studied in the literature, with previous works providing complexity classifications and approximation algorithms for various QoS measures. Nevertheless, several important questions remain open. In this paper, we resolve three of these questions and identify several additional directions for future research.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21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
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月15日
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月19日
VIP会员
相关主题
最新内容
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
3+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
4+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
6+阅读 · 8月28日
《北约联邦式电子战云架构》
专知会员服务
6+阅读 · 8月27日
《美陆军野战手册:空域管理战术》
专知会员服务
10+阅读 · 8月27日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21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
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员