In this paper, we propose a hexagon model-based efficient beacon frame scheduling approach for wireless sensor networks. The existing beacon frame scheduling approaches use a lot of slots and subslots for the beacon frame scheduling. Thus, the data from source nodes are not efficiently delivered to a sink node. Also in case a sink node needs to broadcast a beacon frame to the nodes in the network, delivering the beacon frame to the network nodes is not efficient as well. Thus, to solve the problem, we use a hexagon model to find the number of slots and subslots for the beacon frame scheduling. By using them for the beacon frame scheduling, the proposed approach performs better than other approaches in terms of the data transmission delay, the number of received data, the beacon transmission delay and the number of relaying the beacon frames.
본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반한 무선 네트워크 토폴로지를 구성하고, 실제 환경의 토폴로지 구성을 반영한 척도없는 네트워크의 노드 링크 분포 확률을 분석하여 실제 무선 네트워크를 위한 브로드캐스트 전송 스케줄링 알고리즘 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 브로드캐스트 스케줄링 알고리즘 기법들이 반영하지 못한 복잡계 네트워크의 특성을 분석하고 그 특성에 맞는 알고리즘 기법과 분석 기법에 대하여 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식의 알고리즘법이 네트워크의 지연시간 감소와 전송효율에 있어서의 우수함을 밝히고, 복잡계 네트워크 기반 무선 네트워크의 전송효율과 전체지연시간에 대한 최적화 방식의 기법을 제안한다.
Guaranteeing quality of service over a multihop wireless network is difficult because end-to-end (ETE) delay is accumulated at each hop in a multihop flow. Recently, research has been conducted on network coding (NC) schemes as an alternative mechanism to significantly increase the utilization of valuable resources in multihop wireless networks. This paper proposes a new section-based joint NC and scheduling scheme that can reduce ETE delay and enhance resource efficiency in a multihop wireless network. Next, this paper derives the average ETE delay of the proposed scheme and simulates a TDMA network where the proposed scheme is deployed. Finally, this paper compares the performance of the proposed scheme with that of the conventional sequential scheduling scheme. From the performance analysis and simulation results, the proposed scheme gives more delay-and energy-efficient slot assignments even if the NC operation is applied, resulting in a use of fewer network resources and a reduction in ETE delay.
Water distribution networks (WDNs) are designed to satisfy water requirement of an urban community. One of the central issues in human history is providing sufficient quality and quantity of water through WDNs. A WDN consists of a great number of pipelines with different ages, lengths, materials, and sizes in varying degrees of deterioration. The available annual budget for rehabilitation of these infrastructures only covers part of the network; thus it is important to manage the limited budget in the most cost-effective manner. In this study, a novel pipe replacement scheduling approach is proposed in order to smooth the annual investment time series based on a life cycle cost assessment. The proposed approach is applied to a real WDN currently operating in South Korea. The proposed scheduling plan considers both the annual budget limitation and the optimum investment on pipes' useful life. A non-dominated sorting genetic algorithm is used to solve a multi-objective optimization problem. Three decision-making objectives, including the minimum imposed LCC of the network, the minimum standard deviation of annual cost, and the minimum average age of the network, are considered to find optimal pipe replacement planning over long-term time period. The results indicate that the proposed scheduling structure provides efficient and cost-effective rehabilitation management of water network with consistent annual budget.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.53-63
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2022
In the paper, we propose a TSCH-based scheduling scheme for IEEE 802.15.4e, which is able to perform the scheduling of its own network by avoiding collision from interference network cluster (INC). Firstly, we model a bipartite graph structure for presenting the slot-frame (channel-slot assignment) of TSCH. Then, based on the bipartite graph edge weight, we utilize the Hungarian assignment algorithm to implement a scheduling scheme. We have employed two features (maximization and minimization) of the Hungarian-based assignment algorithm, which can perform the assignment in terms of minimizing the throughput of INC and maximizing the throughput of own network. Further, in this work, we called the scheme "dual-stage Hungarian-based assignment algorithm". Furthermore, we also propose deep learning (DL) based deep neural network (DNN)scheme, where the data were generated by the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm. The performance of the DNN scheme is evaluated by simulations. The simulation results prove that the proposed DNN scheme providessimilar performance to the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm while providing a low execution time.
The proposed LDS(Link-status Dependent Scheduling) algorithm in HR-WPAN up to now aims at doing only throughput elevation of the whole network, when the crucial DEV(Device) is connected with worst-link relatively, throughput of this DEV becomes aggravation, The proposed the WGS(Worst-case Guaranteed Scheduling) _algorithm in this paper guarantees throughput of the DEV which is connected with worst-link in a certain degree as maintaining throughput of all DEVs identically even if a link-status changes, decreases delay of the whole network more than current LDS algorithm Therefore proposed WGS algorithm in this paper will be useful in case of guaranteeing throughput of a DEV which is connected worst-link in a certain degree in a design of HR-WPAN hereafter.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.19-27
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2021
Tasks scheduling have been gaining attention in both industry and research. The scheduling that ensures independent task execution is critical in real-time systems. While task scheduling has gained a lot of attention in recent years, there have been few works that have been implemented into real-time architecture. The efficiency of the classical scheduling strategy in real-time systems, in particular, is still understudied. To reduce total waiting time, we apply three scheduling approaches in this paper: First In/First Out (FIFO), Shortest Execution Time (SET), and Shortest-Longest Execution Time (SLET). Experimental results have demonstrated the efficacy of the SLET in comparison with the others in most cases in a wide range of configurations.
To address the problems of large system overhead and low timeliness when dealing with task scheduling in mobile edge cloud computing, a task scheduling and resource management strategy for edge cloud computing based on an improved genetic algorithm was proposed. First, a user task scheduling system model based on edge cloud computing was constructed using the Shannon theorem, including calculation, communication, and network models. In addition, a multi-objective optimization model, including delay and energy consumption, was constructed to minimize the sum of two weights. Finally, the selection, crossover, and mutation operations of the genetic algorithm were improved using the best reservation selection algorithm and normal distribution crossover operator. Furthermore, an improved legacy algorithm was selected to deal with the multi-objective problem and acquire the optimal solution, that is, the best computing task scheduling scheme. The experimental analysis of the proposed strategy based on the MATLAB simulation platform shows that its energy loss does not exceed 50 J, and the time delay is 23.2 ms, which are better than those of other comparison strategies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.1-17
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2016
The separated management and operation of commercial IP/optical multilayer networks makes network operators look for a unified control plane (UCP) to reduce their capital and operational expenditure. Software-defined networking (SDN) provides a central control plane with a programmable mechanism, regarded as a promising UCP for future optical networks. The general control and scheduling mechanism in SDN-based optical burst switching (OBS) networks is insufficient so the controller has to process a large number of messages per second, resulting in low network resource utilization. In view of this, this paper presents the burst-flow scheduling mechanism (BFSM) with a proposed scheduling algorithm considering channel usage. The simulation results show that, compared with the general control and scheduling mechanism, BFSM provides higher resource utilization and controller performance for the SDN-based OBS network in terms of burst loss rate, the number of messages to which the controller responds, and the average latency of the controller to process a message.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1095-1098
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1993
This paper presents linear programming neural networks for job-shop scheduling. The starting times of tasks and constraints are formulated as the linear programming problem. A modified Hopfield neural network is proposed for solving job-shop scheduling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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