给定一个任务列表,每个任务有其完成所需时间和其完成后可获得的奖励之。现有若干个工人可以同时工作,但每个工人同一时间只能完成一个任务。要求设计一个任务分配方案,使得在所有任务都被分配并完成的情况下,总奖励值最大。 1.3.输入 第一行输入两个整数m和n,分别表示任务数量和工人人数(1 ≤n ≤1000,1 ≤m ≤100)。 接下来n行,每行输入两个整数ti和vi,分别表示第i个任务所需时间ti和奖励值vi(1 ≤ti,vi ≤1000)。 1.4.输出 输出一个整数,表示在所有任务都被分配且完成的情况下,在最短时间内可以获得的最大总奖励值。
时间: 2025-06-24 21:46:13 浏览: 13
### 设计任务分配算法以最大化总奖励值
为了实现任务分配的最大化总奖励值,在多工人、单任务限制下,可以通过动态规划或贪心算法来解决问题。以下是基于引用中的描述以及专业知识构建的一种解决方案。
#### 动态规划方法
假设存在 $ N $ 名工人和 $ M $ 项任务,每名工人的能力可以用矩阵表示为 $ Q[i][j] $,其中 $ i $ 表示第 $ i $ 名工人,$ j $ 表示第 $ j $ 项任务,而 $ Q[i][j] $ 则代表该工人完成该项任务所能带来的奖励值[^1]。目标是在满足约束条件的前提下找到最优的任务分配方案。
定义状态转移方程如下:
$$ dp[k][S] $$
表示前 $ k $ 名工人已经完成了集合 $ S $ 中的任务时能够获得的最大奖励值。初始状态下,当没有任何工人参与时,即对于任意非空任务集 $ S \neq \emptyset $ ,有:
$$ dp[0][S]=-\infty $$
而对于空任务集则始终成立:
$$ dp[0][\emptyset ]=0 $$
随后通过迭代更新每一个可能的状态直至计算得到最终解 \(dp[N][M]\),这便是全局最大的奖励值[^2]。
#### 贪婪启发式近似法
另一种更高效但不一定达到绝对最佳的方法是采用贪婪策略。具体做法是从尚未被指派工作的所有可用人员当中挑选出针对剩余未处理项目预期贡献最高的一位执行者,并将其绑定至对应的工作岗位之上;重复此过程直到所有的职位均有人承担为止[^3]。
下面给出一段伪代码用于展示如何利用Python语言实现上述两种思路之一——动态规划版本的求解流程:
```python
def max_reward_assignment(agents, tasks):
n = len(agents)
m = len(tasks)
# Initialize DP table with (n+1)x(2^m) size filled by negative infinity.
dp = [[float('-inf')] * (1 << m) for _ in range(n + 1)]
# Base case initialization.
dp[0][0] = 0
# Fill the rest of the entries according to our recurrence relation.
for k in range(1, n + 1):
for s in range((1 << m)):
if not any(((s >> t) & 1) and agents[k-1][t]==max([agent[t]for agent in agents])for t in range(m)):
continue
prev_state = s ^ ((1<<m)-1-sum([(s>>t)&1]*pow(2,t)for t in range(m)))
candidate_value=max(dp[k-1][prev_state]+sum([tasks[j]*(s>>j&1)*agents[k-1][j]for j in range(m)]))
dp[k][s]=candidate_value
return max(dp[n])
```
注意以上代码仅为示意性质,实际应用需考虑边界情况及其他细节调整。
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