Применение задачи Джонсона для решения прикладных задач

В данной статье рассматривается применение алгоритма Джонсона для анализа работы волонтерской справочной службы и работы интернет-магазина в случае, если исходные данные для алгоритма – случайные числа из заданного интервала. Для этого разработана программа решения задачи Джонсона для моделирования работы, т.е. имитации обработки заявок (заказов, звонков), написанная на языке программирования Python с использованием IDE – PyCharm 2021.1, Qt Designer и PyQt5, в которой время обработки заявок является случайной величиной из заданного интервала. Анализ полученных результатов позволяет давать рекомендации о количестве заявок, которые может обработать обслуживающая система, если время обработки случайно, но принадлежит заданному интервалу, а также прогнозировать время ожидания поступления заявок.

1. Корбут А.А. Дискретное программирование // А.А. Корбут, Ю.Ю. Финкельштейн – М.: Наука, 1975 г.
2. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику // А. Кофман – М.: Наука, 1975 г.
3. Кормен Т. Алгоритмы: построение и анализ 2-е изд. // Т. Кормен , Ч. Лейзерсон , Р. Ривест – М.: «Вильямс», 2007 г.
4. M. Johnson. Optimal two – and three-stage production schedules with setup times included // P-402. Santa Monica, California, the RAND Corporation, 1953. – P. 10.

PlumX

Метрики публикации