我一直在研究这个问题，似乎无法找到正确的答案。有人可以帮帮我吗？
我们获得N个工作[1,..,N]。我们将获得S(i) >= 0工资i来获得工作D(i) >= 0，并扣除T(i)，以便每天通过。
我们需要i天才能完成工作i。假设作业d在S(i) - d.D(i)天完成，我们将获得d奖励。如果{{1}}太大，奖励可能是负数。
我们可以在此过程中切换工作并以任何顺序处理工作，这意味着如果我们在第1天开始工作1需要5天，我们就不必连续工作5天工作。
我们如何决定最佳工作时间表，以便我们能够完成所有工作并获得最高工资？
答案 0 :(得分：3)
我认为夏皮罗是对的。您需要为每项任务确定适当的加权成本公式。它必须考虑剩余的天数，每天的扣除额，以及可能的总扣除额。
一旦您有加权成本，您就可以按加权成本对任务列表进行排序，并对列表中的第一个任务执行一天的工作（如果没有完成，则应该花费最多的成本）。然后重新计算一天过去所有任务的加权成本，对列表进行排序，并重复直到所有任务都完成。
通常，当您在现实世界中优化计划时，这就是方法。找出应该首先处理哪个任务，对其进行一些工作，然后重新计算以查看是否应该切换任务或继续处理当前任务。
答案 1 :(得分：1)
按照上述讨论：
对于每个作业i，将一天延迟费用计算为X(i) = D(i) / T(i)并按其订购作业。也许只是按D(i)订购，因为当你选择一项工作时，你不选择其他工作 - 所以选择具有最昂贵扣除的工作是有意义的。按此订单执行工作以最小化扣除费用。
同样，这假设S(i)是每项工作的固定奖励，独立于完成的确切日期，并且所有工作都需要执行。
答案 2 :(得分：0)
首先忘掉S（i）。无论如何，你正在完成所有的工作。
第二，没有必要打断任务并切换到另一个任务。让我们说你有工作A和B.你得到的最后一个完成的推论是相同的（它将采取T（A）+ T（ B）无论你如何安排，都要完成它。如果你切换，其他工作的扣除只会增加，因为它需要更长的时间才能完成。所以，如果你放下开关，你最好。
现在的问题是订购任务，以便获得最低限度的罚款。我不确定下一步是什么。 你可以选择第一个工作来最小化T（x）*总和（d）（因为你承诺工作x所有东西将导致T（x）天延迟）。 或者你可以选择上一份工作，因为你知道你要支付总和（T）* d（x）（你知道什么时候结束）。 一个用T（x）表示顺序，另一个用d（x）表示顺序，它们都是错误的。
可能解决方案是在这个空间中进行一些动态编程，但此刻它让我无法理解。