병렬 프로그램의 스케줄링 기법에 있어, 타스크 중복 알고리즘은 리스트 스케줄링 알고리즘에 비해 상대적으로 새로운 접근 방식이다. 타스크 중복이란 어떤 프로세서에 할당되어 있는 중요한(critical) 타스크들을 다른 프로세서에 중복시켜, 그 타스크들이 중복 실행하도록 프로그램을 스케쥴하는 것이다. 따라서, 중요한 타스크들이 같은 프로세서내에 있게 되어, 다른 타스크들의 시작 시간(start time)을 줄일 수 있게 된다. 이는 결국 전체 프로그램의 스케줄 길이(schedule length)를 줄이게 된다. 병렬 프로그램의 스케줄링 목적은 프로그램의 스케쥴 길이를 최소화하고, 스케줄의 complexity를 줄이는 것이다 그러나, 스케줄 길이와 complexity는 상호 trade-off 관계이다 본 논문에서는 기존의 중복 알고리즘과 비교하여, 스케쥴 길이를 승가 시키지 않으면서, complexity를 같거나 더 적게하는 알고리즘을 제시하여 컴파일 시간을 향상시키고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.264-270
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2018
In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
Jonban, Mansour Selseleh;Akbarimajd, Adel;Hassanpour, Mohammad
Advances in robotics research
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제2권3호
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pp.247-257
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2018
Various studies have been performed to coordinate robots in transporting objects and different artificial intelligence algorithms have been considered in this field. In this paper, we investigate and solve Multi-Robot Transportation problem by using a combined auction algorithm. In this algorithm each robot, as an agent, can perform the auction and allocate tasks. This agent tries to clear the auction by studying different states to increase payoff function. The algorithm presented in this paper has been applied to a multi-robot system where robots are responsible for transporting objects. Using this algorithm, robots are able to improve their actions and decisions. To show the excellence of the proposed algorithm, its performance is compared with three heuristic algorithms by statistical simulation approach.
The purpose of this paper is to analyze the debate on the Lewisian turning point in China. Despite the heated debate and accumulating research results both inside and outside China, the results showed a very complex spectrum. Different results were presented depending on which criteria the researcher selected, which analytical tools were used, and which data were utilized. Territory of China is vast, and the differences in economic basement and development stages between regions are not only severe, but also the economic gap among areas in a region is big. Therefore, it is difficult to have a significant meaning in analyzing the Lewisian Turning Point China as a whole. In addition, China's industrial production and labor force structure remain very unbalanced. This can be said to be due to the fact that the allocation and relocation of labor force according to the stage of economic development has not been achieved reasonably, and so it confuses the task of determining whether the Lewis Turning Point has arrived of not.
The data gathering delay and the network lifetime are important indicators to measure the service quality of wireless sensor and actuator networks (WSANs). This study proposes a dynamically cluster head (CH) selection strategy and automatic scheduling scheme of collectors for prolonging the network lifetime and shorting data gathering delay in WSAN. First the monitoring region is equally divided into several subregions and each subregion dynamically selects a sensor node as CH. These can balance the energy consumption of sensor node thereby prolonging the network lifetime. Then a task allocation method based on genetic algorithm is proposed to uniformly assign tasks to actuators. Finally the trajectory of each actuator is optimized by ant colony optimization algorithm. Simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed method and the results show that the method performs better to extend network lifetime while also reducing data delay.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.158-162
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2013
Building envelope systems with growing complexity in geometry and performance criteria demand adapted workflow processes toward the efficient integration of their design and fabrication. To facilitate integration of the workflow process, this study analyzes relationships among teams who share digital models and exchange information that help project participants identify areas of improvement in task allocation and exchanges among various actors, systems, and activities. In addition, major gaps identified in knowledge transfer, project tracking, and design integration during the performance evaluation stages, emphasize the need for a more comprehensive approach to integrating the design, the fabrication, and the construction parameters of building envelope systems. To evaluate the effectiveness of streamlining interactions of design parameters with fabrication constraints and constructability assessments, this paper examines a mechanical design approach as it applies to various project scenarios to develop a mechanical solution for streamlining building envelope design and construction workflow.
Gun-Woo Kim;Seo-Yeon Gu;Seok-Jae Moon;Byung-Joon Park
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.126-133
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2023
Recent advancements in cloud service virtualization technologies have witnessed a shift from a Virtual Machine-centric approach to a container-centric paradigm, offering advantages such as faster deployment and enhanced portability. Container orchestration has emerged as a key technology for efficient management and scheduling of these containers. However, with the increasing complexity and diversity of heterogeneous workloads and service types, resource scheduling has become a challenging task. Various research endeavors are underway to address the challenges posed by diverse workloads and services. Yet, a systematic approach to container orchestration for effective cloud management has not been clearly defined. This paper proposes the DRA-Engine (Dynamic Resource Allocation Engine) for resource scheduling in container orchestration. The proposed engine comprises the Request Load Procedure, Required Resource Measurement Procedure, and Resource Provision Decision Procedure. Through these components, the DRA-Engine dynamically allocates resources according to the application's requirements, presenting a solution to the challenges of resource scheduling in container orchestration.
분산 이기종 시스템에서 병렬 응용프로그램의 성능은 태스크를 스케줄링하는 방법에 따라 크게 영향을 받는다. 따라서 병렬 응용프로그램의 성능에 영향을 미치는 요소들을 태스크 스케줄링에 반영함으로써 주어진 환경 내에서 최적의 결과를 도출할 수 있도록 해야 한다. 일반적으로 병렬 응용프로그램의 전체 처리시간에 영향을 미치는 결정적 요소는 입력 그래프의 임계경로이다. 본 논문에서는 임계 경로 상의 임계노드를 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘인 CLTS를 제안한다. CLTS는 우선순위 결정 단계에서 계층화를 통해 노드의 병렬처리 효율을 향상시키고 임계노드 처리에 의한 지연시간을 단축시킬 수 있도록 우선순위를 결정한다. 또 프로세서 할당 단계에서는 조건적으로 복제 기반 정책, 혹은 삽입 기반 정책을 사용하여 노드를 프로세서에 할당함으로써 전체 처리시간을 단축시킨다. 제안한 CLTS의 성능 평가를 위해 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HCFPD, DCPD와 함께 성능을 비교 평가하였다. 시뮬레이션을 통해 CLTS는 평균 SLR을 기준으로 HCPFD 대비 7.29%, DCPD 대비 8.93% 향상되었고, Speedup을 기준으로 HCPFD 대비 9.21%, DCPD 대비 7.66% 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 하둡 클러스터의 네트워크 사용량 감소를 위한 블록 재배치 알고리즘을 제안한다. 하둡 클러스터의 스케줄러는 사용자들에게 작업을 받아 다중 태스크로 작업을 나누어서 각 노드들에게 할당한다. 이 때 스케줄러는 데이터 지역성(Data locality)을 만족시키는 노드에 우선적으로 태스크를 할당한다. 만약 처리할 데이터(블록)가 없는 노드에 태스크가 할당되면 다른 노드로부터 전송받아 처리한다. 클러스터의 블록들은 사용 빈도가 각각 다르기 때문에 노드 간 작업 부하의 차이가 발생하며 이로 인해 노드 간 데이터 전송이 빈번해진다. 그래서 제안하는 블록 재배치 알고리즘은 하둡 스케줄러의 작업 할당 패턴에 따라 블록들을 균등하게 재배치한다. 결국 노드들의 작업부하는 평준화 되고 처리할 블록이 없는 노드에서 태스크를 처리하는 경우가 감소하기 때문에 클러스터의 네트워크 트래픽이 감소한다. 시뮬레이션으로 제안하는 블록 재배치 정책의 성능평가를 진행했으며 기본 지연 스케줄링으로 작업을 처리한 경우와 비교하여 최대 23.3%의 네트워크 사용량 감소를 보였다.
그리드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 비용편익 측면에서 가장 효율적으로 만들 수 있는 능력을 가지고 있으며, 클러스터링 등의 기술로는 해결하기 어렵거나 시간이 오래 지체되어지는 대량의 컴퓨팅 능력을 요구하는 어려운 문제들을 풀기에 더 없이 좋은 방법 중에 하나이다. 이러한 그리드 컴퓨팅을 효율적으로 수행하기 위해서 지리적으로 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 실시간으로 상호 연결하기 위해 Grid Application이 필요하게 되었고, 이에 미국의 ANL(Argonne National Laboratory)를 주축으로 하여 여러 대학의 연구진에 의해 Globus가 만들어지게 되었다. 그러나, 이러한 Globus상에서 Grid Application을 실행시켜 일정의 Job을 네트워크를 통하여 주고받을 때, QoS가 보장되지 않는 문제점이 발견되었다. 그리하여 이러한 문제점을 해결하기 위하여 GARA(Globus Architecture for Reservation and Allocation)가 ANL에 의해서 개발 되었다. 본 논문에서는 이러한 GARA의 성능을 테스트하기 위하여 Testbed를 구축하여 GARA의 자원 예약 명령을 통해 자원을 예약을 수행하고, 그에 따른 적용 결과 및 추후 연구방향에 대하여 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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