• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.181-188
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• 2003

본 논문에서는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 태스크들을 위한 기존 온-라인 최적 알고리즘에 근접한 총가치(total reward)를 생성하면서 보다 낮은 스케줄링 복잡도를 가진 휴리스틱(heuristic) 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들은 총가치를 최대화하기 위해 시스템 내의 모든 태스크들을 스케줄링 대상으로 고려한다. 따라서 이들 알고리즘들은 많은 태스크들을 가진 실제 시스템에 적용하기에는 매우 놀은 시간 복잡도를 가진다. 제안 알고리즘은 시스템 내의 모든 태스크들을 대상으로 스케줄링하는 것이 아니라, 상수 W개의 태스크들을 선택하여 이들을 대상으로 스케줄링 한다. 제안 알고리즘은 W개의 태스크를 어떤 기준에 의해 선택할 것인가를 규정하는 테스크 선택정책에 기반을 두고 있으며, 간단하면서도 직관적인 두 가지 선택정책과 이 둘을 통합한 보다 일반화된 선택정책을 제안한다. 스케줄링 대상을 축소함으로써 제안 알고리즘의 복잡도를 O(Wn)로 줄일 수 있었다. 다양한 성능실험 결과 알고리즘 평균 계산 빈도는 O(W)에 더 가깝다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권1호
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• pp.12-21
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• 2003

본 논문에서는 가치함수를 가지면서 동적으로 도착하는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 실시간 태스크들의 총 가치를 최대화하기 위한 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 스케줄링 알고리즘의 성능향상에 역점을 두고 있으며, 이는 다음 두 가지 아이디어를 기반으로 한다. 첫째, 총가치를 최대화하는 문제는 가치함수들의 최대 도함수 값들 중 최소 값을 찾는 문제를 해결함으로써 풀 수 있다는 것이다. 둘째, 새로운 태스크가 도착하기 전까지 이 전에 스케줄된 태스크들 중 소수만이 실제 실행되고, 나머지는 새로 도착한 태스크와 함께 다시 스케줄링 된다는 사실을 발견하고, 매 스케줄링 시 모든 태스크들을 스케줄링하는 것이 아니라, 일부 태스크들만 스케줄링하자는 것이다. 제안 알고리즘의 성능은 다양한 경우에 대한 모의실험으로 검증되었다. 실험 결과 제안 알고리즘의 계산 복잡도는 최악의 경우 기존 알고리즘과 동일한 $O(N_2)$이지만, 평균적으로 이 보다 낮은 O(N)에 가까운 것으로 확인되었다.