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On the Heterogeneity Bias of Cost Matrices for Assessing Scheduling Algorithms

机译：调度算法中成本矩阵的异质性偏差

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Assessing the performance of scheduling heuristics through simulation requires one to generate synthetic instances of tasks and machines with well-identified properties. Carefully controlling these properties is mandatory to avoid any bias. We consider the scheduling problem consisting of allocating independent sequential tasks on unrelated machines while minimizing the maximum execution time. In this problem, the instance is a cost matrix that specifies the execution cost of any task on any machine. This article proposes two measures for quantifying the heterogeneity properties of a cost matrix. An analysis of two classical methods used in the literature reveals a bias in previous studies. We propose new methods to generate instances with given heterogeneity properties and we show that heterogeneity has a significant impact on twelve heuristics.
机译：通过仿真评估调度启发式算法的性能，需要生成具有明确特征的任务和机器的综合实例。必须严格控制这些属性，以避免任何偏差。我们考虑的调度问题是在不相关的机器上分配独立的顺序任务，同时最大程度地减少了执行时间。在此问题中，实例是一个成本矩阵，该矩阵指定任何计算机上任何任务的执行成本。本文提出了两种方法来量化成本矩阵的异质性。对文献中使用的两种经典方法的分析揭示了以前的研究存在偏差。我们提出了一种新的方法来生成具有给定异质性属性的实例，并且我们表明异质性对十二种启发式方法有重大影响。

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