我有一组具有执行时间（C1，C2...Cn）和截止日期（D1，D2，...Dn）的作业。每个作业都会在一段时间内完成它的执行，即响应时间（R1,R2,....Rn）。但是，并非每个作业都可能在截止日期之前完成其执行。因此，我为每个作业定义了一个名为 Slack 的变量，即 (S1,S2,...Sn)。Slack 基本上是作业的截止日期和响应时间之间的差异，即
S1=D1-R1 S2=D2-R2, .. 以此类推
我有一套休闲裤 [S1,S2,S3,...Sn]。根据任务的截止日期和完成时间，即 D 和 R，这些 slack 可以是正的或负的。
问题是我需要为每个工作（或 slack）定义权重（W），使得具有负 slack 的工作（即 R>D，错过最后期限的工作）比具有正 slack 的工作具有更大的权重（W）和基于这些权重和松弛度，我需要定义一个可用于最大化松弛度的目标函数。
这个问题似乎并不难。但是，我找不到解决方案。非常感谢这方面的一些帮助。
谢谢