Resource constrained project scheduling problem with multiple resource constraints as well as precedence constraints is well-known as one of the NP-hard problem. Since these problems can't be solved by the deterministic method during reasonable time, the heuristics are generally used for getting a sub-optimal during reasonable time. In this paper, we introduce an efficient genetic algorithm for resource constrained project scheduling problem using crossover which is applying schema theory and real world tournament selection strategy. Experimental results showed that the proposed algorithm is superior to conventional algorithm.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.12
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pp.1163-1170
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2008
A mission scheduling optimization algorithm according to the purpose of satellite operations is developed using genetic algorithm. Satellite mission scheduling is making a timetable of missions which are slated to be performed. It is essential to make an optimized timetable considering related conditions and parameters for effective mission performance. Thus, as important criterions and parameters related to scheduling vary with the purpose of satellite operation, those factors should be fully considered and reflected when the satellite mission scheduling algorithm is developed. The developed algorithm in this study is implemented and verified through a comprehensive simulation study. As a result, it is shown that the algorithm can be applied into various type of the satellite mission operations.
The problem of scheduling simply periodic task systems upon a uniform multiprocessor is considered. Partitioning of periodic task systems requires solving the bin-packing problem, which is known to be intractable (NP-hard in the strong sense). This paper presents a global scheduling algorithm which transforms a given simply periodic task system into another using a "task-splitting" technique. Each transformed simply periodic task system is guaranteed to be successfully scheduled upon any uniform multiprocessor using a partitioned scheduling algorithm. It is proven that the proposed algorithm achieves the theoretical maximum utilization bound upon any uniform multiprocessor platform.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.13-23
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2011
Grid computing is a new generation computing technology which organizes virtual high-performance computing system by connecting and sharing geographically distributed heterogeneous resources, and performing large-scaled computing operations. In order to maximize the performance of grid computing, job scheduling is essential which allocates jobs to resources effectively. Many studies have been performed which minimize total completion times, etc. However, resource costs are also important, and through the minimization of resource costs, the overall performance of grid computing and economic efficiency will be improved. So in this paper, we propose a multi-objective job scheduling model considering both time and cost. This model derives from the optimal scheduling solution using NSGA-II, which is a multi objective genetic algorithm, and guarantees the effectiveness of the proposed model by executing experiments with those of existing scheduling models such as Min-Min and Max-Min models. Through experiments, we prove that the proposed scheduling model minimizes time and cost more efficiently than existing scheduling models.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.165-170
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2011
The Pfair scheduling algorithm, which is an optimal algorithm in the hard real-time multiprocessor environments, is based on the fixed quantum size. Recently, several methods that can determine the optimal quantum dynamically are developed in the mode change environments. These methods are based on the reach function and in many cases, we have to do the sequential search to find the optimal quantum. In this paper, we propose a new scheduling method, based on the improved reach function, that can determine the optimal quantum more quickly.
In this paper, we propose a new scheduling strategy for dynamic programming in Grid environment. The key idea of this scheme is to reduce the execution time of a job by dividing the dynamic table based on the locality of table and allocating jobs to nodes which minimize network latency. This scheme obtains optimal concurrency by constructing the dynamic table using a distributed top down method. Through simulation, we show that the proposed Grid strategy improves the performance of Grid environment compared to previous branch-bound strategies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5A
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pp.574-582
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2004
This paper shows the performance comparisons of several different rate scheduling schemes for non-real time data service over the uplink of burst switching-based direct sequencecode division multiple access (DS/CDMA) system to support the integrated voice/data service. The closed-form solution of optimal scheduling formulation, which minimizes average transmission delay when all of the active data users are transmitting simultaneously, is presented and mathematical analyses with other rate scheduling schemes, which provide efficiency criterion of transmission delay for rate scheduling schemes, are performed. Numerical results show the analyses explicitly.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.73-76
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2001
High-level synthesis generates a structural design that implements the given behavior and satisfies design constraints for area, performance, power consumption, packaging, testing and other criteria. Thus, high-level synthesis generates that register-transfer(RT) level structure from algorithm level description. High-level synthesis consist of compiling, partitioning, scheduling. In this paper, we proposed the efficient scheduling algorithm that find the number of the functional unit and scheduling into the minimum control step with silicon area resource constrained.
다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.
최소 여유시간 우선(Least-Laxity-First)스케쥴링 알고리즘은 여유시간이 작은 태스트가 높은 우선순위를 갖는 동적 우선순위 스케줄링 방법으로서 단일프로세서 시스템에서 최적임이 증명되었다. 그러나, 이 알고리즘은 최소 여유시간을 가진 태스크가 여러 개 존재하여 여유시간 충돌이 발생한 경우 이 태스크들 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서 제한하는 최소 여유시간 우선 기반의 최소선점을 갖는 스케줄링 알고리즘(Least-Laxity-First with Minimum Preemption 또는 LLF/MP)은 여유시간이 충돌했을 때에 문맥교환을 최소화함으로써 최소 여유시간 우선 스케줄링 알고리즘의 단점을 해결하였다. LLF/MP 스케줄링 알고리듬은 불필요한 문맥교환을 줄임으로써 시스템 오버헤드로 인한 시스템의 성능 저하를 방지할 수 있고 보다 많은 시스템 자원을 예측 불가능한 비주기적 태스크에게 할당할수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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