• 대한산업공학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-11
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• 1986

This research is concerned with n jobs, m parallel identical machines scheduling problem in which all jobs have a common due date. The objective of the research is to develop an optimum scheduling algorithm for determining an optimal job sequence, the optimal value of the common due date and the minimum makespan to minimize total cost. The total cost is based on the common due date cost, the earliness cost, the tardiness cost and the flow time cost of each job in the selected sequence. The optimum scheduling algorithm is developed. A numerical example is given to illustrate the scheduling algorithm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권3호
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• pp.43-50
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• 2014

In this paper, we deal with a single machine scheduling problems integrating with step deterioration effect and a rate-modifying activity (RMA). The scheduling problem assumes that the machine may have a single RMA and each job has the processing time of a job with deterioration is a step function of the gap between recent RMA and starting time of the job and a deteriorating date that is individual to all jobs. Based on the two scheduling phenomena, we simultaneously determine the schedule of step deteriorating jobs and the position of the RMA to minimize the makespan. To solve the problem, we propose a hybrid typed genetic algorithm compared with conventional GAs.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제20권2호
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• pp.33-37
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• 2014

A flow shop scheduling problem involves scheduling jobs on multiple machines in series in order to optimize a given criterion. The flow time of a job is the amount of time the job spent before its completion and the stretch of the job is the ratio of its flow time to its processing time. In this paper, a hybrid genetic algorithm (HGA) approach is proposed for minimizing the total stretch in flow shop scheduling. HGA adopts the idea of seed selection and development in order to reduce the chance of premature convergence that may cause the loss of search power. The performance of HGA is compared with that of genetic algorithms (GAs).

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.59-67
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• 2012

그리드 컴퓨팅은 하나의 대용량 작업을 처리하도록 물리 자원을 구성하고 있지만 최근에는 데이터의 급속한 증가로 인해서 복수개의 작업을 처리하는 방법이 필요하다. 일반적으로 대용량 작업을 요청하면 각 물리 자원들이 작업을 분할하게 되며, 자원의 성능과 거리에 따라 처리 시간이 다르다. 성능에 따라 먼저 완료된 유효자원은 어떠한 작업도 하지 않으며, 모든 작업이 끝났을 경우에 다음 작업을 처리한다. 이에 본 논문에서는 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 할당할 수 있는 동적 자원 재배치 스케줄링 모델(DRRSM: Dynamic Resource Reallocation Scheduling Model)을 제안한다. DRRSM은 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 자원의 성능과 거리에 따라 작업을 재배치시키는 방법이다. DRRSM은 여러 개의 대용량 작업을 처리하는데 효과적이다.

• 대한산업공학회지
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• 제35권1호
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• pp.15-39
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• 2009

Advanced planning and scheduling (APS) refers to a manufacturing management process by which raw materials and production capacity are optimally allocated to meet demand. APS is especially well-suited to environments where simpler planning methods cannot adequately address complex trade-offs between competing priorities. However, most scheduling problems of APS in the real world face both inevitable constraints such as due date, capability, transportation cost, set up cost and available resources. In this survey paper, we address three crucial issues in APS, including basic scheduling model, job-shop scheduling (JSP), assembly line balancing (ALB) model, and integrated scheduling models for manufacturing and logistics. Several evolutionary algorithms which adapt to the problems are surveyed and proposed; some test instances based on the practical problems demonstrate the effectiveness and efficiency of evolutionary approaches.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.348-352
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• 2000

Intelligent agents represent parts and manufacturing resources, which cooperate, negotiate, and compete with each other. The negotiation between agents is in general based on the Contract-Net-Protocol. This paper describes a new approach to negotiation-based job shop scheduling. The proposed method includes multi-negotiation strategy as well as single-negotiation. A case study showing the comparison of various negotiation strategies is also given.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.630-633
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• 2007

클러스터를 이용하여 다수의 작업을 실행시키는 경우에 효율적으로 사용자들이 자원을 사용하기 위해서는 작업 스케줄링이 매우 중요하다. 다양한 스케줄링 방법들이 제안되었으며 그 중 효율적으로 병렬 작업을 스케쥴링하기 위해 제안된 방법으로는 backfilling, co-scheduling, gang scheduling을 들 수 있다. 이러한 연구에서는 이론적인 논의가 많았고, 실제로 구현을 했다고 하더라고 multiprocessor 를 대상으로 backfilling 을 다룬 내용이 대부분이었다. 이 논문은 클러스터상에서의 parallel job scheduling 에 대해 조사하였다.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.117-129
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• 2008

현실세계의 복잡한 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI기반의 비용기반 휴리스틱 방법들이 많이 제시되어 왔다. 하지만 다양한 작업(job)을 대상으로 하는 작업간 비용 전파 알고리즘(CPA)에 관한 연구는 부족한 상황이다. 그러한 CPA없이 스케줄링을 한다는 것은 지역적이고 불충분한 정보에 기반하므로 전체 비용을 최소화 하는 목적을 달성하는데 많은 어려움이 있었다. 전체 비용을 최소화 하기 위하여는 작업내 CPA와 작업간 CPA, 두 종류의 CPA가 필요하다. 작업내에서 변화가 생긴 비용에 관한 정보는 작업간 CPA를 통하여 연결된 이웃 작업으로 전파된다. 작업내 CPA는 이전 연구 [7] 주제이고, 이번 연구에서는 작업간 CPA와 이러한 비용 정보를 기반으로 전체 비용을 최소화 하는 비용기반 휴리스틱 스케줄링 기법을 제안한다. 즉, 이번 연구에서는 탐색 과정에서 각 activity의 비용 함수를 만들고 개선하는 작업간 CPA를 개발하고, 비용 정보를 일시적인 제약조건하의 전체 네트워크에 전파하는 방법을 개발하였다. 이러한 비용 전파 알고리듬을 이용함으로써 전체 스케줄링 비용을 최소화하는 다양한 비용기반 휴리스틱 기법들을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권1호
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• pp.33-40
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• 2019

This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.