Distributed arrival time control (DATC) is a distributed feedback control algorithm for real-time scheduling problems in dynamic operational environment. Even though DATC has provided excellent performance for dynamic scheduling problems, it can be improved by considering the following considerations. First, the original DATC heavily depends on the quality of initial solution. In this paper, well-known dispatching rules are incorporated DATC algorithm to enhance its performance. Second, DATC improves its solution with adjusting virtual arrival times of jobs to be scheduled in proportion to the gap between completion time and due date iteratively. Since this approach assigns the same weight to all gaps generated with iterations, it fails to utilize significantly more the latest information (gap) than the previous ones. To overcome this issue we consider exponential smoothing which enable to assign different weight to different gaps. Using these two consideration This paper proposes A-DATC (Advanced-DATC). We demonstrate the effectiveness of the proposed scheduling algorithm through computational results.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1111-1116
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1993
In this study, we discuss the design of the expert system for the scheduling of the FMC(Flexible Manufacturing Cell) consisting of the several versatile machines. Due to the NP property, the scheduling problem of several machine FMC is very complex task. Thus we proposed the two heuritstic shceduling algorithms for solving the problem and constituted the algorithm based of solving the problem and constituted the algorithm base of ISS(Intelligent Scheduling System) using them. By the rules in the rule base, the best alternative among various algorithms in algorithm base is selected and applied in controlling the FMC. To show the efficiency of ISS, the scheduling output of ISS and the existent dynamic dispatching rule were tested and compared. The results indicate that the ISS is superior to the existent dynamic dispatching rules in various performance indexes.
본 논문에서는 전투관리체계의 QoS를 향상시키기 위해 동적 가중 결손 라운드로빈과 우선 순위 기반의 혼합 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘인 DWDRR은 큐의 트래픽과 중요도에 따라 가중치를 동적으로 부여하여 패킷을 전송하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 타당성을 분석하기 위해 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 특정구간에서 높은 효율성을 나타내는 것을 증명하였다. 따라서 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘을 혼합하여 사용하는 방법을 제안한다. 또한, 빈번한 기법 전환을 방지하기 위해 히스테리시스 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘은 동일한 트래픽에서 기존 알고리즘보다 낮은 패킷 손실률과 지연 시간을 나타낸다.
We propose two new algorithms for parallelism-independent scheduling. The machine code generated from the compiler using these algorithms in its scheduling phase is parallelism-independent code, executable in minimum time regardless of the number of the processors in the parallel computer. Our new algorithms have the following phases: finding the minimum number of processors on which the program can be executed in minimal time, scheduling by an heuristic algorithm for this predefined number of processors, and serialization of the parallel schedule according to the earliest start time of the tasks. At run time tasks are taken from the serialized schedule and assigned to the processor which allows the earliest start time of the task. The order of the tasks decided at compile time is not changed at run time regardless of the number of the available processors which means there is no out-of-order issue and execution. The scheduling is done predominantly at compile time and dynamic scheduling is minimized and diminished to allocation of the tasks to the processors. We evaluate the proposed algorithms by comparing them in terms of schedule length to the CP/MISF algorithm. For performance evaluation we use both randomly generated DAGs (directed acyclic graphs) and DACs representing real applications. From practical point of view, the algorithms we propose can be successfully used for scheduling programs for in-order superscalar processors and shared memory multiprocessor systems. Superscalar processors with any number of functional units can execute the parallelism-independent code in minimum time without necessity for dynamic scheduling and out-of-order issue hardware. This means that the use of our algorithms will lead to reducing the complexity of the hardware of the processors and the run-time overhead related to the dynamic scheduling.
배터리로 동작하는 휴대용 임베디드 시스템에서 에너지 소모는 중요한 설계 파라미터이며, 동적 전력 관리는 잘 알려진 저전력 설계 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 에너지를 고려한 태스크 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안한 스케줄링 알고리듬은 시스템에 여유 시간이 존재할 경우 장치 중첩도가 높은 태스크가 우선적으로 수행되도록 스케줄링 하여 장치의 전력 상태 전환 횟수를 줄여준다. 전력 상태 전환 횟수가 줄어들 경우 상태 전환에 따른 전력 소모가 감소하고, 동적 전력 관리의 기회를 더욱 얻을 수 있다. 실험 결과 EDF 알고리듬으로 동작 하는 시스템에서 동적 전력 관리를 한 경우와 비교하였을 때 에너지 소모가 약 23% 감소하였다.
대규모 데이터베이스 시스템에는 다양한 종류의 데이터들이 공존하고 있으며, 사용자에게 정확하고 유용한 정보를 제공하기 위해 데이터의 신선도를 유지하는 문제는 중요한 이슈로 등장하고 있다. 대부분의 이런 문제의 해결책은 적절한 시간내에 요청된 갱신질의어를 얼마나 효율적으로 수행하는가 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 데이터의 신선도 유지와 기아상태의 공정성을 유지하기 위한 갱신 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 요청된 갱신질의어 실행시간 할당을 위해 목표 갱신 비율을 일정한 스케줄링 주기마다 재 계산한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 사용함에 따라 데이터들의 공정성과 신선도를 유지 할 수 있다. 동적, 반-동적, 정적 데이터의 갱신처리 결과를 보여주기 위해 통합 웹사이트를 구현하였다.
In this paper, we design a two-step scheduling algorithm to support multiple bandwidth allocation policies for upstream channel access in an Ethernet passive optical network. The proposed scheduling algorithm allows us a simultaneous approach for multiple access control policies: static bandwidth allocation for guaranteed bandwidth service and dynamic bandwidth allocation for on-demand, dynamic traffic services. In order to reduce the scheduling complexity, we separate the process of the transmission start- time decision from the process of grant generation. This technique does not require the timing information of other bandwidth allocation modules, so respective modules are free from a heavy amount of timing information or complex processing.
The DVS(Dynamic Voltage Scaling) technique is the method to reduce the dynamic energy consumption. As using slack times, it extends the execution time of the big load operations by changing the frequency and the voltage of variable voltage processors. Researches, that controlling the energy consumption of the processors and the data transmission among processors by controlling the bandwidth to reduce the energy consumption of the entire system, have been going on. Since operations in multiprocessor systems have the data dependency between processors, however, the DVS techniques devised for single processors are not suitable to improve the energy efficiency of multiprocessor systems. We propose the new scheduling algorithm based on DVS for increasing energy efficiency of multiprocessor systems. The proposed DVS algorithm can improve the energy efficiency of the entire system because it controls frequency and voltages having the data dependency among processors.
This paper considers a new variation of scheduling problems where jobs are dispatched in batches. The variation is the case where the batch sequence is fixed. The objective is to minimize the sum of the completion times of the batches. This simple environment has a variety of real world applications such as part kitting and customer order scheduling. We show that this problem is binary NP-complete when there exist two machines. For the same problem, we develop an optimal dynamic programming (DP) algorithm which runs in pseudo-polynomial time. We finally prove the optimality of the DP algorithm.
Due to uncertainties in target motion and randomness of deployed sensor nodes, the problem of imbalance of energy consumption arises from sensor scheduling. This paper presents an energy-efficient adaptive sensor scheduling for a target monitoring algorithm in a local monitoring region of wireless sensor networks. Owing to excessive scheduling of an individual node, one node with a high value generated by a decision function is preferentially selected as a tasking node to balance the local energy consumption of a dynamic clustering, and the node with the highest value is chosen as the cluster head. Others with lower ones are in reserve. In addition, an optimization problem is derived to satisfy the problem of sensor scheduling subject to the joint detection probability for tasking sensors. Particles of the target in particle filter algorithm are resampled for a higher tracking accuracy. Simulation results show this algorithm can improve the required tracking accuracy, and nodes are efficiently scheduled. Hence, there is a 41.67% savings in energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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