KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1877-1891
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2022
As a part of cloud computing technology, algorithms for cloud task scheduling place an important influence on the area of cloud computing in data centers. In our earlier work, we proposed DeepEnergyJS, which was designed based on the original version of the policy gradient and reinforcement learning algorithm. We verified its effectiveness through simulation experiments. In this study, we used the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm to update DeepEnergyJS to DeepEnergyJSV2.0. First, we verify the convergence of the PPO algorithm on the dataset of Alibaba Cluster Data V2018. Then we contrast it with reinforcement learning algorithm in terms of convergence rate, converged value, and stability. The results indicate that PPO performed better in training and test data sets compared with reinforcement learning algorithm, as well as other general heuristic algorithms, such as First Fit, Random, and Tetris. DeepEnergyJSV2.0 achieves better energy efficiency than DeepEnergyJS by about 7.814%.
시스템 자원과 가용한 전력량이 한정적인 모바일 실시간 시스템은 시간제약의 만족뿐만 아니라 시스템 부하가 높을 때는 시스템 자원을 최대한 활용하고 시스템 부하가 낮을 때는 에너지 소모량을 줄일 수 있어야 한다. 멀티프로세서 실시간 스케줄링 알고리즘인 EDZL(Earliest Deadline until Zero Laxity)은 높은 시스템 이용률을 가지고 있으나 에너지 절감기법에 대한 연구가 매우 적다. 본 논문은 멀티코어 플랫폼에서 EDZL 스케줄링의 동적 전압조절(DVFS) 기법을 다룬다. 본 논문은 full-chip DVFS 플랫폼을 위한 동일속도와 per-core DVFS 플랫폼을 위한 개별속도 산정 기법을 제안한다. EDZL 스케줄 가능성 검사에 기반을 둔 이 기법은 단순하지만 효과적으로 태스크들의 수행속도를 오프라인에 결정할 수 있다. 또한 모의실험을 통하여 제안한 기법이 효과적으로 에너지를 절감할 수 있음을 보인다.
실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다.
본 논문에서는 여러 개의 노드가 상호연결망으로 연결되어 각각의 메모리를 공유하는 CC-MUMA 시스템인 고성능 멀티미디어 서버(MX-Server)상에서 다중 스레드 프로세스의 노드 스케줄링 설계 및 구현 내용을 소개한다. 고성능 멀티미디어 서버의 컴퓨팅 서버용 운영체제인 COSMIX(cache COherent Shared Memory unIX)에서는 서버의 플랫폼에 알맞은 하드웨어 및 시스템 관련하여 CC-NUMA 시스템에 적합한 운영체제 기능을 설계하였다. 고성능 멀티미디어 서버는 최대 8개까지의 노드로 구성된 CC-NUMA 시스템으로 각 노드들은 SCI ring으로 연결된다. 이러한 CC-NUMA 구조의 시스템에서 데이터의 지역성을 고려한 노드 스케줄링 방식으로 Oracle8i와 같은 DBMS의 성능을 높이고자 한다. 고성능 멀티미디어 서버에서는 데이터의 저역성을 고려하여 한 노드에 프로세스를 바인드 하는 기능이 있으나, 그중 다중 스레드로 구성된 프로세스의 바인드 기능은 없다. Oracle 8i와 간츤 DBMS에서는 다중 스레드로 구성된 하나의 프로세스가 일정한 디스크를 점유하여 사용할 수 있으므로 이와 같은 다중 스레드의 프로세스를 해당 디스크가 있는 하나의 노드 즉 cg에 마인드 하는 기능을 구현하였다. 현재는 가용한 플랫폼이 없어서 MX Server 대신 PC 테스트베드를 이용한 CC-NUMA 시스템의 시뮬레이션 환경을 구축하여 다중 스페드의 CG 바인드 기능을 개발하고 그 시험을 완료하였다.
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.
Many small and medium-sized manufacturing companies process various product types to respond different customer orders in a single production line. To improve their productivity, they often apply batch processing while considering various product types, constraints on batch sizes and setups, and due date of each order. This study introduces a batch scheduling heuristic for a production line with multiple product types and different due dates of each order. As the process times vary due to the different batch sizes and product types, a recursive equation is developed based on a flow line model to obtain the upper bound on the completion times with less computational complexity than full computation. The batch scheduling algorithm combines and schedules the orders with same product types into a batch to improve productivity, but within the constraints to match the due dates of the orders. The algorithm incorporates simple and intuitive principles for the purpose of being applied to small and medium companies. To test the algorithm, two case studies are introduced; a high pressure coolant (HPC) manufacturing line and a press process at a plate-type heat exchanger manufacturer. From the case studies, the developed algorithm provides significant improvements in setup frequency and thus convenience of workers and productivity, without violating due dates of each order.
최근 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)가 오피스 업무 환경뿐만 아니라 고사양의 멀티코어 기반 어플리케이션을 사용하는 워크로드에도 많이 사용되면서 VDI에 대한 실시간성과 안정성에 대한 요구 사항이 증대되고 있다. 그에 따라 VDI에서 원격접속에 사용되는 디스플레이 프로토콜과 가상머신의 성능 최적화 또한 중요성이 높아졌다. 본 논문에서는 멀티코어 기반 어플리케이션 운용을 위한 데스크탑 가상화 구성을 위해 두 가지를 제안한다. 첫 번째는 멀티 프로세싱으로 인한 고부하 상황에서 최적의 성능을 가진 디스플레이 프로토콜의 코덱 구성을 제안한다. 두 번째는 가상머신 간 CPU 경합 시 스케쥴링 지연을 줄이기 위한 가상 CPU 스케쥴링 최적화 방안을 제안한다. 시험 결과 Blast Extreme의 H.264 코덱이 가장 좋고 안정적인 프레임을 보여줬으며 스케쥴링 최적화를 통해 가상 CPU의 스케쥴링 성능이 개선됨을 확인하였다.
건설 사업관리를 위해 많은 소프트웨어들이 사용되어감에 따라 데이터 또는 정보 통합이 중요해지게 되었다 이번 연구에서는 건설 정보의 통합에서 설계와 일정 정보의 통합에 초점을 맞추고 있으며, 정보 모델에 관련된 기존의 연구 결과를 분석하여 일정 정보에 대한 일반 모델을 제시하고자 하였다. 이러한 일반 모델은 설계-공정 정보의 연계를 기반으로 설계되었으며, 이를 직접 구현할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 현재 많은 관심을 보이고 있는 개체지향 CAD의 기술을 활용하여 모델에 대한 프로토타입을 구현하였고 이러한 모델이 완성되기 위한 추후 연구 과제도 함께 제시하였다.
Disassembly scheduling is the problem of determining the quantity and timing of disassembling used products while satisfying the demand of their parts or components over a planning horizon. The case of single product type with assembly structure is considered for the objective of minimizing the sum of disassembly operation and inventory holding costs. In particular, the resource capacity constraint is explicitly considered. The problem is formulated as an integer programming model, and a two-stage heuristic with construction and improvement algorithms is suggested in this paper. To show the performance of the heuristic, computational experiments are done on a number of randomly generated problems, and the test results show that the algorithm can give near optimal solutions within a very short amount of computation time.
In this paper, I propose a hybrid genetic algorithm(HGAM) incorporating a greedy interchange local optimization procedure for the multiobjective vehicle scheduling problems with service due times where three conflicting objectives of the minimization of total vehicle travel time, total weighted tardiness, and fleet size are explicitly treated. The vehicle is allowed to visit a node exceeding its due time with a penalty, but within the latest allowable time. The HGAM applies a mixed farming and migration strategy in the evolution process. The strategy splits the population into sub-populations, all of them evolving independently, and applys a local optimization procedure periodically to some best entities in sub-populations which are then substituted by the newly improved solutions. A solution of the HCAM is represented by a diploid structure. The HGAM uses a molified PMX operator for crossover and new types of mutation operator. The performance of the HGAM is extensively evaluated using the Solomons test problems. The results show that the HGAM attains better solutions than the BC-saving algorithm, but with a much longer computation time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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