排定问题
Timetabling is also called the scheduling problem.
排课表问题又称时间表问题。
A scheduling problem with rejection has been researched.
研究了工件可拒绝排序问题。
The DAG scheduling problem has shown to be NP complete in general.
一般情况下，这种DAG调度是个NP完全问题。
The boiler steam system cyclic scheduling problem was investigated.
对锅炉蒸汽系统循环调度问题进行了研究。
The performance measure of the scheduling problem is schedule length.
排序问题的性能测度是排序长度。
调度问题（scheduling problem）是指在有限资源条件下，对任务或活动进行时间安排和顺序优化的数学建模问题。其核心目标是通过合理分配时间、人力、设备等资源，实现效率最大化或成本最小化。该概念广泛应用于工业生产、交通运输、计算机任务处理等领域。
根据IEEE Transactions on Automation Science and Engineering的研究，调度问题通常包含三个关键要素：
典型应用场景包括：
数学上常采用整数规划模型表示： $$ begin{aligned} min quad & sum_{i=1}^n c_i xi text{s.t.} quad & sum{j=1}^m a_{ij}x_j leq b_i quad (i=1,...,k) & x_i in {0,1} quad (i=1,...,n) end{aligned} $$ 其中$x_i$表示任务分配决策变量，$c_i$为任务成本系数，约束条件反映资源限制。该模型被运筹学领域广泛引用（INFORMS期刊）。
以下基于知识库对“scheduling problem”（调度问题）的解释：
调度问题是指在有限资源约束下，为一系列任务或活动安排执行顺序和时间，以优化特定目标（如最小化总耗时、最大化资源利用率等）的数学规划问题。常见于工业生产、项目管理、计算资源分配等领域。例如：工厂需要安排多台机器的加工顺序，避免闲置或超负荷（）。
确定性调度
所有任务参数（如处理时间、截止期限）已知且固定。例如：流水线作业排班。
随机性调度
包含不确定因素（如机器故障、任务到达时间随机）。例如：物流运输中的动态路径规划。
单机/多机调度
根据资源数量区分。单机问题如CPU任务调度；多机问题如云计算中的虚拟机分配。
精确算法
适用于小规模问题，如动态规划、分支定界法，但时间复杂度高（许多调度问题属于NP-hard）。
启发式算法
如遗传算法、模拟退火，能在较短时间内找到近似最优解。
机器学习
近年尝试用强化学习处理动态调度，例如实时交通信号优化。
组合爆炸
任务数量增加时，可能的排列组合呈指数级增长。例如：10个任务在3台机器上的调度方案超过$3^{10}=59049$种。
多目标权衡
需平衡冲突目标（如成本vs效率），常用帕累托前沿（Pareto Front）分析。
实时性要求
动态环境中需快速响应变化，如外卖骑手路径实时调整。
如果需要具体领域的案例或数学建模公式，可进一步说明！
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