Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.118-128
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1996
In safety critical hard real-time systems, a timing fault may yield catastrophic results. In order to eliminate the timing faults from the fast responsive real-time control systems, it is necessary to schedule a code based on high precision timing analysis. Further, the schedulability enhancement by having multiple processors is of wide spread interest. However, although an instruction level parallel processing is quite effective to improve the schedulability of such a system, none of the real-time applications employ instruction level parallel scheduling techniques because most of the real-time scheduling models have not been designed for fine-grain execution. In this paper, we present a timing constraint model specifying high precision timing constraints, and a practical approach for constructing static schedules for a VLIW execution model. The new model and analysis can guarantee timing accuracy to within a single machine clock cycle.
This paper presents a systematic approach which determines the optimal period to minimize performance measure subject to the schedulability constraints of a real-time control system by formulating the scheduling problem as an optimal problem. The performance measure is derived from the summation of end-to-end response times of processed I/Os scheduled by the static cyclic method. The schedulability constraint is specified in terms of allowable resource utilization. At first, a uniprocessor case is considered and then it is extended to a distributed system connected through a communication link, local-inter network, UN. This approach is applied to the design of an automotive body control system in order to validate the feasibility through a real example. By using the approach, a set of optimal periods can easily be obtained without complex and advanced methods such as branch and bound (B&B) or simulated annealing.
This paper presents an efficient algorithm for loss reduction of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in large scale distribution systems of radial type. Simulated Annealing algorithm among optimization techniques can avoid escape from local minima by accepting improvements in cost, but the use of this algorithm is also responsible for an excessive computation time requirement. To overcome this major limitation of Simulated Annealing algorithm, we may use advanced Simulated Annealing algorithm. All constaints are divided into two constraint group by using perturbation mechanism and penalty factor, so all trail solutions are feasible. The polynomial-time cooling schedule is used which is based on the statistics calculation during the search. This approaches results in saving CPU time. Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology.
To improve the ship operation in automated container terminals, it is important to schedule different types of handling equipment to operate synchronously. For example, a vehicle with container receiving and lifting capabilities is used to transport containers from a storage yard to a vessel and vice versa, while a triple quay crane (QC) can handle up to three 40-ft containers simultaneously. This paper discusses the manner in which vehicles should be assigned to containers to support such multi-lifts of QCs by using information about the locations and times of deliveries. A mixed-integer programming model is introduced to optimally assign delivery tasks to vehicles. This model considers the constraint imposed by the limited buffer space under each QC. A procedure for converting buffer-space constraints into time window constraints and a heuristic algorithmfor overcoming the excessive computational time required for solving the mathematical model are suggested. A numerical experiment is conducted to compare the objective values and computational times of the heuristic algorithm with those of the optimizing method to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
최근 플러그인 전기자동차에 대한 적극적인 보급 정책이 추진되고 있으나 플러그인 전기자동차는 전력계통에 직접 연계되어 충전수요를 공급받기 때문에 충전수요의 집중도에 따라서는 전력계통의 설비확충이 요구될 수도 있다. 반면 전력계통의 설비확충은 많은 시간과 투자가 소요되어 현실적으로 제한될 수밖에 없기 때문에 기존의 전력망을 효율적으로 이용하여 플러그인 전기자동차의 충전수요를 안정적으로 공급하는 것은 플러그인 전기자동차의 보급 확대에도 중요한 요소라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 주어진 전력계통에서 선로조류와 모선전압과 같은 제약조건을 만족하면서 플러그인 전기자동차의 충전수요를 공급하기 위한 충전계획 수립방안을 제안한다. 이를 위해 자동차의 주행 패턴과 충전 요금제를 기준으로 플러그인 전기자동차 충전수요의 요구량과 충전 시작시간을 전기자동차별로 모델링 한 후 이를 전력계통 모델에 연계하여 조류계산을 계산하여 전력계통의 운전 상태를 모의하였다. 또한 선로의 전력조류와 모선의 전압에 대한 제약 조건의 만족 여부를 확인하며 제약조건에 위반이 발생하는 경우 이를 완화하기 위해 제약조건에 직접 관련된 플러그인 전기자동차의 충전수요를 조정하여 계통제약의 만족여부를 재확인하는 과정을 반복함으로써 주어진 전력계통의 제약조건을 만족할 수 있는 플러그인 전기자동차의 충전계획을 수립하였다.
경성 실시간 시스템의 태스크들은 논리적으로 올바른 결과를 산출해야 하지만 또한 각자의 시간 제한 조건을 만족하여야 한다. 간격제한 스케줄링은 시간 제한 조건이 시간 간격 제한으로 주어지는 실시간 태스크들을 스케줄하기 위하여 도입되었다. 간격제한 스케줄링에서의 각 태스크들은 시간 간격 제한 조건을 갖는데, 이것은 태스크의 두 연속적인 수행의 종료시간에 대해 제한을 가한다. 다시 말해, 간격제한 스케줄링에서의 각 태스크 수행은 그 태스크의 직전 수행 완료 시간으로부터 발생하는 데드라인을 갖는다. 간격제한 태스크 스케줄링에 관한 많은 연구는 단순화 방법에 기초하고 있다. 그러나, 우리는 이 논문에서 단순화 방법을 사용하지 않고, 정적 우선순위 및 정적 분리 제한 정책을 채용한 새로운 간격제한 태스크 스케줄링 방법을 제안한다. 제안된 정적 할당 방법은 스케줄링 분석 및 구현을 매우 간단히 할 수 있으며, 또한 스케줄러의 실행시간 오버헤드를 줄일 수 있다.Abstract Tasks in hard real-time systems must not only be logically correct but also meet their timing constraints. The distance-constrained scheduling has been introduced to schedule real-time tasks whose timing constraints are characterized by temporal distance constraints. Each task in the distance-constrained scheduling has a temporal distance constraint which imposes restriction on the finishing times of two consecutive executions of the task. Thus, each execution of a task in the distance-constrained scheduling has a deadline relative to the finishing time of the previous execution of the task.Much work on the distance-constrained task scheduling has been based on the reduction technique. In this paper, we propose a new scheme for the distance-constrained task scheduling which does not use the reduction technique but adopts static priority and static separation constraint assignment policy. We show that our static assignment approach can simplify the scheduling analysis and its implementation, and can also reduce the run-time overhead of the scheduler.
동일하지 않은 주기와 시작 시간을 가지는 여러 개의 어플리케이션을 멀티프로세서 시스템에서 동시에 수행하면 어플리케이션 간의 간섭이 발생하게 되고, 이에 따라 각 어플리케이션이 실시간 시간 제약을 만족시키는지에 대한 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 데이터 플로우 어플리케이션을 대상으로 하여, 주어진 시간 제약 조건을 지키면서 프로세서를 공유할 수 있도록 하는 간섭 분석 모델을 제안하였다. 그리고 이 기법을 바탕으로 여러 개의 어플리케이션들이 프로세서 공유를 통하여 자원사용량을 최소화하는 스케줄링 방법을 제안하였다. 그리하여 태스크 그래프를 실시간 태스크로 변환하여 스케줄 하는 최근의 동시 스케줄링 기법과 비교해보았을 때, 어플리케이션의 반응시간 제약이 빠듯할 때 제안한 기법이 더 적은 자원을 사용하는 스케줄을 생성함을 실험을 통해 확인하였다.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
This paper considers an integrated decision for scheduling and outsourcing(or, subcontracting) of a finite number of jobs(or, orders) in a time-sensitive make-to-order manufacturing environment. The jobs can be either processed in a parallel in-house facilities or outsourced to subcontractors. We should determine which jobs should be processed in-house and which jobs should be outsourced. And, we should determine the schedule for the jobs to be processed in-house. If a job is determined to be processed in-house, then the scheduling cost(the completion time of the Job) is imposed. Otherwise(if the job should be outsourced), then an additional outsourcing cost is imposed. The objective is to minimize the linear combination of scheduling and outsourcing costs under a budget constraint for the total available outsourcing cost. In the problem analysis, we first characterize some solution properties and then derive dynamic programming and branch-and- bound algorithms. An efficient heuristic is also developed. The performances of the proposed algorithms are evaluated through various numerical experiments.
자원제약 하에서의 프로젝트 스케줄링 문제는 많은 불확실성의 요소들을 내포하고 있으며 스케줄의 구성은 전문가에 의한 자의적 판단에 따르는 것이 일반적 현상이다. 전문가는 스케줄을 구성하기 위해 자신의 경험을 토대로 프로젝트 진행을 위한 작업(activity)들을 식별하고 이 작업들 사이의 선행관계를 규정하여 각 작업들에 대한 예상 시간을 이용하여 스케줄을 작성한다. 이 때 대부분의 스케줄링 방법들은 비용과 작업기간 두 요소들 중 한 요소에 집중하게 된다. 또한 스케줄 작성의 중요한 요소인 작업기간 결정이 전문가의 경험에 의존하여 결정됨으로써 결정된 작업기간의 불확실성을 초래할 수 있으며 따라서 이 불확실한 작업기간을 이용하여 구성된 스케줄의 불확실성이 증대되는 문제를 내포하고 있다. 이와 같은 문제 즉 스케줄 구성에 있어 작업기간의 불확실성과 작업비용을 함께 고려하지 못하는 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Fuzzy 개념을 이용한 작업기간의 정형화를 시도하며 아울러 정형된 퍼지 작업 기간과 결합 가능한 퍼지 작업비용을 도입하여 작업기간과 작업비용을 함께 고려하는 Fuzzy-MOEH 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 아울러 이 논문에서 제안한 Fuzzy-MOEH 알고리즘과 기존 MOEH 알고리즘의 수행 결과에 대한 비교를 통해 Fuzzy-MOEH 알고리즘의 효용성 및 특성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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