This paper is proposing a novel machine scheduling model for the unrelated parallel machine scheduling problem without setup times to minimize the total completion time, also known as "makespan". This problem is a NP-complete problem, and to date, most approaches for real-life situations are based on the operator's experience or simple heuristics. The new model based on the Memetic Algorithm, which was proposed by P. Moscato in 1989, is a hybrid algorithm that includes genetic algorithm and local search optimization. The new model is tested on randomly generated datasets, and is compared to optimal solution, and four scheduling models; three rule-based heuristic algorithms, and a genetic algorithm based scheduling model from literature; the test results show that the new model performed better than scheduling models from literature.
This paper proposes an analytical model of off-line feed rate scheduling to obtain an optimum feed rate for high speed machining. Off-line feed rate scheduling is presented as an advanced technology to regulate cutting forces through change of feed per tooth, which directly affects variation of uncut chip thickness. In this paper, the feed rate scheduling model was developed using a mechanistic cutting force model using cutting-condition-independent coefficients. First, it was verified that cutting force coefficients are not changed with respect to cutting speed. Thus, the feed rate scheduling model using the cutting-condition-independent coefficients can be applied to set the proper feed rates for high speed machining as well as normal machining. Experimental results show that the developed fred rate scheduling model makes it possible to maintain the cutting force at a desired level during high speed machining.
Grid computing is widely applicable to various fields of industry including process control and manufacturing, military command and control, transportation management, and so on. In a viewpoint of application area, grid computing can be classified to three aspects that are computational grid, data grid and access grid. This paper focuses on computational grid which handles complex and large-scale computing problems. Computational grid is characterized by system dynamics which handles a variety of processors and jobs on continuous time. To solve problems of system complexity and reliability due to complex system dynamics, computational grid needs scheduling policies that allocate various jobs to proper processors and decide processing orders of allocated jobs. This paper proposes the service prediction-based job scheduling model and present its algorithm that is applicable for computational grid. The service prediction-based job scheduling model can minimize overall system execution time since the model predicts a processing time of each processing component and distributes a job to processing component with minimum processing time. This paper implements the job scheduling model on the DEVSJAVA modeling and simulation environment and simulates with a case study to evaluate its efficiency and reliability Empirical results, which are compared to the conventional scheduling policies such as the random scheduling and the round-robin scheduling, show the usefulness of service prediction-based job scheduling.
국내 일부 건설사는 초고층 건축공사와 같이 반복 공종이 많은 건축물에 일종의 선형 공정계획인 택트 공정계획을 수립하고 수행하고 있다. 선형 공정계획 모델(Linear Scheduling Model: LSM)은 작업 공간과 시간의 정보를 제공하는 시각적 도구로써 연구가 되어왔다. CPM 네트워크 공정표의 구속조건(종료 후 종료, 시작 후 종료, 종료 후 시작, 시작 후 시작)과 마찬가지로 선형계획모델 또한 작업간의 관계간의 구속조건이 발생한다. 특히, 네트워크 공정표를 호환하기 위하여 작업간의 중요 속성간의 관계성의 경계 조건을 정의하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 선형 공정계획을 수립 시 발생하는 액티비티간의 공간상의 경계조건을 분석한다. 또한 선형 공정계획의 액티비티 간의 관계성을 고려하여 현재 일부 건설회사를 중심으로 사용하고 있는 택트 공정계획에 제안한 경계조건을 반영하여 택트 공정계획 수립과 관리를 위해 고려해야 하는 주요 사항을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-747
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2005
The AEC (Architecture/Engineering/Construction) industry is facing a competitive world after it entered into the 21st century. Due to improper planning and scheduling, the construction projects face severe delays in completion. Most of the present day construction organisations operate in multiple project environments where more than one projects are to be managed simultaneously. But the advantages of planning and scheduling as multiple projects have not been utilized by these organisations. Change in multi-project planning and scheduling is inevitable and often frequent, therefore the traditional planning and scheduling approaches are no more feasible in scheduling multiple construction projects. The traditional scheduling tools like CPM and PERT do not offer any help in scheduling in a resource-constrained environment. This necessitated a detailed study to model the environment realistically and to make the allocation of limited resources flexible and efficient. This paper delineates about the proactive model which will help the project managers for scheduling the multiple construction projects.
In this paper, we propose a new ship scheduling set packing model considering limited risk or variance. The set packing model is used in many applications, such as vehicle routing, crew scheduling, ship scheduling, cutting stock and so on. As long as the ship scheduling is concerned, there exits many unknown external factors such as machine breakdown, climate change and transportation cost fluctuation. However, existing ship scheduling models have not considered those factors apparently. We use a quadratic set packing model to limit the variance of expected cost of ship scheduling problems under stochastic spot rates. Set problems are NP-complete, and additional quadratic constraint makes the problems much harder. We implement Kelley's cutting plane method to replace the hard quadratic constraint by many linear constrains and use branch-and-bound algorithm to get the optimal integral solution. Some meaningful computational results and comments are provided.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.917-923
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2005
Scheduling is one of the main functions in construction project to determine the sequence of activities necessary to complete a project. The scheduling techniques provide important information crucial to a project's success. Highway construction project the paving activity can be considered a linear activity. Linear scheduling technique may be better suited for linear projects than other scheduling techniques. A new type of scheduling in linear project is calling Linear Scheduling Model (LSM). The Project monitoring and controlling is very ease to identify that all the stage of linear project and have more advantages.
그리드 컴퓨팅은 단일 컴퓨터로는 해결할 수 없는 대용량의 작업을 처리하기 위해 제안되었다. 그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종 자원들을 상호 연결하여 대용량의 작업들을 처리하는 새로운 차세대 컴퓨팅이다. 그런데, 분산된 이기종의 자원들을 모을 때에 많은 어려운 문제들이 발생한다. 특히, 자원들의 신뢰성을 보장하는 것은 가장 심각한 문제 중에 하나이다. 그래서 우리는 그리드 자원의 신뢰성을 측정하여 자원을 할당하는 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델을 제안한다. 우리는 자원의 상태 정보를 기반으로 하여 자원 신뢰성을 측정하고, DEVSJAVA 모델링과 시뮬레이션 환경에서 그리드 시뮬레이션 모델에 그리드 자원 신뢰성 측정 방법을 적용하였다. 그리고, 이 논문은 스케줄링 모델들의 Utilization, Job loss, Throughput 그리고 Average Turn-around Time 같은 파라미터들을 측정하였고, 자원 신뢰성 측정을 이용한 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존의 스케줄링 모델들(랜덤 스케줄링 모델, 라운드 로빈 스케줄링 모델)과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델이 랜덤 스케줄링 모델과 라운드 로빈 스케줄링 모델에 비해 효율적인 자원 할당과 안정적인 작업 처리를 제공한다는 것을 보여준다.
본 연구는 기존의 버스 운영계획모형을 시스템 다이나믹스(System Dynamics : SD) 관점에서 검토하는 것을 주된 목적으로 하고 있다. 결정변수들 간의 선형적 관계에 기초한 교��비용모델에 SD관점을 적용하여 순환적 관계로의 재구성을 시도하였으며, 그 결과물로 최적배차간격모형의 인과지도(Causal Loop Diagram)을 제시하였다. 또한 계량적 시뮬레이션이 가능한 저유량 인과지도(Stock & Flow Diagram)을 작성하여 시뮬레이션 결과의 의미를 논의하였다. 연구결과, 시뮬레이션에 적용한 수식이 기존의 교통비용모형에 토대를 두고 있기 때문에 시뮬레이션 결과가 기존의 연구와 큰 차이를 보이지 않았다.
Grid computing is widely applicable to various fields of industry including process control and manufacturing, military command and control, transportation management, and so on. In a viewpoint of application area, grid computing can be classified to three aspects that are computational grid, data grid and access grid. This paper focuses on computational grid which handles complex and large-scale computing problems. Computational grid is characterized by system dynamics which handles a variety of processors and jobs on continuous time. To solve problems of system complexity and reliability due to complex system dynamics, computational grid needs scheduling policies that allocate various jobs to proper processors and decide processing orders of allocated jobs. This paper proposes a service prediction-based job scheduling model and present its scheduling algorithm that is applicable for computational grid. The service prediction-based job scheduling model can minimize overall system execution time since the model predicts the next processing time of each processing component and distributes a job to a processing component with minimum processing time. This paper implements the job scheduling model on the DEVS modeling and simulation environment and evaluates its efficiency and reliability. Empirical results, which are compared to conventional scheduling policies, show the usefulness of service prediction-based job scheduling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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