Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.3
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pp.54-64
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1998
In this paper, a cell scheduling algorithm is proposed to satisfy the service requirements of CBR, VBR traffics. Particularly, inthe proposed algorithm an ABR traffic which is not included in the conventional cell schedulaing algorithm is treated as one kind of traffic types. The algorithm of RT-VBR and NRT-VBR traffic such that the service requrements of RT-VBR and NRT-VBR traffic are satisfied. The proposed algorithm dynamically schedules cells in a real time by considerin the current traffic conditions. The simulation of the proposed algorithms such as WRR or DWRR in terms of the mean delay time and the maximum queue length.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.2
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pp.9-17
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1994
This paper proposes Double queue threshold QLT(Queue Length Threshold) algorithm and Hysteresis effect QLT algorithm. as being DPS(Dynamic Priority Scheduling) techniques. in order to advance the processing of multiple class traffics. Also, the performance of the proposed algorithms is analyzed through computer simulations,and the priority scheduling is analyzed using a retrial queue with two types of calls. Our simulation results show that the performance of the proposed Double queue length threshold QLT algorithm is superior to that of the conventinal QLT algorithm for 2 or more classes delay sensitive traffics. Also we find that Hysteresis effecT QLT algorithm is better mechanism than that of the existing QLT for real time and non-real time traffics.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.2
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pp.279-287
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1993
In this paper, double laxity threshold MLT(Minimum Laxity Threshold) algorithm and double queue threshold QLT(Queue Length Threshold) algorithm are proposed as DPS(Dynamic Priority Scheduling) techniques for advanced processing of multiple class traffics. Also, the performance of the proposed algorithms is analyzed by a computer simulation. According to the simulation results, it can be shown that the proposed double laxity threshold ML T algorithm advances the processing performance versus ML T algorithm for 2 or more classes delay sensitive traffics, and that double queue length threshold QL T algorithm provides more efficient performance than QL T for 2 or more classes of non real time traffics.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.2
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pp.69-83
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2001
The problem of minimizing total tardiness on a batch processing machine with incompatible job families when there are sequence independent setup times between families is studied where all jobs of the same family have identical processing times and jobs of different families cannot be processed together. A batch processing machine can process a number of jobs, within a maximal batch size, simultaneously as a batch. The processing time required of each batch is equal to the one of jobs. A dynamic programming algorithm which gives the optimal solution, and several heuristics are presented. Performance of simple dispatching rules based on due dates are compared, and the best of them is used as an initial solution for the decomposition algorithm, which is shown to give good schedules in relatively short computational time.
A multi-period production-inventory scheduling model, which extends the customary dynamic lot sizing model to the one for deteriorating items, is developed. The amount of deterioration during a period is assumed to be proportional to the on-hand inventory at the end of the period. It is futher assumed that the deterioration rates vary from period to period. In addtion, an expediting cost due to the delay of outstanding order is included and it is allowed to offset the order release date in advance, instead, in order to avoid incurring the cost. Finally, a quasi-WW algorithm corresponding to the Wagar-Whitin algorithm is proposed to obtain the optimal production-inventory schedules.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.693-694
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2014
This paper proposes a new pipelined dynamic bandwidth allocation algorithm for XG-PON (10-Gbps-capable passive optical network) passive optical networks) system. The pipelined algorithm is used when a dynamic bandwidth allocation algorithm cannot finished in an unit time. In the proposed mechanism, the request is immediately transferred to each pipeline block to improve performance.
Effective job scheduling scheme is a crucial part of complex heterogeneous distributed systems. Gang scheduling is a scheduling algorithm for grid systems that schedules related grid jobs to run simultaneously on servers in different local sites. In this paper, we address grid jobs (gangs) schedule modeling using Stochastic reward nets (SRNs), which is concerned for static and dynamic scheduling policies. SRN is an extension of Stochastic Petri Net (SPN) and provides compact modeling facilities for system analysis. Threshold queue is adopted to smooth the variations of performance measures. System throughput and response time are compared and analyzed by giving reward measures in SRNs.
In this paper, we propose an on-line scheduling algorithm with the goal of maximizing the total reward of IRIS (Increasing Reward with Increasing Service) real-time tasks that have reward functions and arrive dynamically into the system. We focus on enhancing the performance of scheduling algorithm, which W.: based on the following two main ideas. First, we show that the problem to maximize the total reward of dynamic tasks can also be solved by the problem to find minimum of maximum derivatives of reward functions. Secondly, we observed that only a few of scheduled tasks are serviced until a new task arrives, and the rest tasks are rescheduled with the new task. Based on our observation, the Proposed algorithm doesn't schedules all tasks in the system at every scheduling print, but a part of tasks. The performance of the proposed algorithm is verified through the simulations for various cases. The simulation result showed that the computational complexity of proposed algorithm is$O(N_2)$ in the worst case which is equal to those of the previous algorithms, but close to O(N) on the average.
This paper considers a variation of the customer order scheduling problem, and the variation is the case where the machine-job assignment is fixed. We examine the parallel machine environment, and the objective is to minimize the sum of the completion times of the batches. While a machine can process only one job at a time, different machines can simultaneously process different jobs in a batch. The recognition version of this problem is known to be NP-complete in the strong sense even if there exist only two parallel machines. When there are an arbitrary number of parallel machines, we establish three lower bounds and develop a dynamic programming (DP) algorithm which runs in exponential time on the number of batches. We present two simple but intuitive heuristics, SB and GR, and find some special cases where SB and GR generate an optimal schedule. We also find worst case upper bounds on the relative error. For the case of the two parallel machines, we show that GR generates an optimal schedule when processing times of all batches are equal. Finally, the heuristics and the lower bounds are empirically evaluated.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.3
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pp.113-119
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2009
In this paper, we proposed an efficient TDMA scheduling algorithm for a clustered Wireless Sensor Network. Since some previous algorithms used unnecessary idle period and schedule period in each frame. It became an overhead that might consume unexpected energy and delay data transmission. To solve this problem, a dynamic scheduling algorithm according to the number of member nodes and node traffic load within a cluster was suggested. Our proposed DS-MAC(Dynamic Scheduling MAC) could save energy and reduce transmission delay Then DS-MAC was analyzed mathematically to compare with the previous algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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