In this paper, we consider a relatively new two-machine flow shop scheduling problem where the unit time WIP cost increases as a job passes through various stages in the production process, and the objective is to minimize the total WIP (work-in-process) cost. Specifically, we study three special cases of the problem. First, we consider the problem where processing times on machine 1 are identical. Second, the problem with identical processing times on machine 2 is examined. The recognition version of the both problems is unary NP-complete (or NP-complete in strong sense). For each problem, we suggest two simple and intuitive heuristics and find the worst case bound on relative error. Third, we consider the problem where the processing time of a job on each machine is proportional to a base processing time. For this problem, we show that a known heuristic finds an optimal schedule.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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제37권1호
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pp.19-28
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2012
We consider a multi-agent scheduling problem such that each agent tries to maximize the weighted number of just-in-time jobs. Two objectives are considered : the first is to find the optimal solution for one agent with constraints on the other agents' weight functions, and the second is to find the largest set of efficient schedules of which corresponding objective vectors are different for the case with identical weights. We show that when the number of agents is fixed, the single machine case with the first objective is NP-hard in the ordinary sense, and present the polynomial- time algorithm for the two-machine flow shop case with the second objective and identical weights.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제26권4호
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pp.63-71
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2003
This paper analyses a deterministic scheduling problem concerned with manufacturing multiple types of components at a pre-assembly stage composed of parallel fabrication machines. Each component part is machined on a fabrication machine specified in advance. The manufactured components are subsequently assembled into products. The completion time of a job(product) is measured by the latest completion time of its all components at the pre-assembly stage. The problem has the objective measure of minimizing the total weighted completion time of a finite number of jobs. Two lower bounds are derived and tested in a branch-and-bound scheme. Also, three constructive heuristic algorithms are developed based on the machine aggregation and greedy strategies. Some empirical evaluation of the performance of the proposed branch-and-bound and heuristic algorithms are also performed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제7권3호
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pp.122-127
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2002
The Weighted Round Robin(na) discipline which is a sort of scheduling algorithm is quite simple and straightforward for handling multiple queues, and by Putting a different weight on each queue. In this paper, we propose new BSW structure, which can execute the WRR scheduling algorithm efficiently. Also, we develop a cell scheduling algorithm which is adapt in the new BSW structure. The Proposed BSW structure and the algorithm is capable of maintaining an allocated VC's weight correctly and decrease of average cell delay and maximum buffer length by serving other VC cell when empty in each VC queue. The proposed algorithm is a structure suitable for na implementation.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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제19권4호
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pp.125-135
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1993
An Unrelated Parallel Processing with Weighted jobs and Setup times scheduling prolem is studied. We consider a parallel processing in which a group of processors(machines) perform a single operation on jobs of a number of different job types. The processing time of each job depends on both the job and the machine, and each job has a weight. In addition each machine requires significant setup time between processing jobs of different job types. The performance measure is to minimize total weighted flow time in order to meet the job importance and to minimize in-process inventory. We present a 0-1 Mixed Integer Programming model as an optimizing algorithm. We also present a simple heuristic algorithm. Computational results for the optimal and the heuristic algorithm are reported and the results show that the simple heuristic is quite effective and efficient.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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제43권3호
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pp.135-143
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2006
PQ(Priority Queue) and WRR(Weighted Round Robin) are the most famous schedulers, however, these schedulers have both points of advantages and disadvantages. In this paper, we propose an algorithm that can be adopted in my kind of scheduling type with making up for weak points of PQ and WRR. The proposed algorithm includes a fuzzy theory in the scheduler to assign priorities dynamically in the DiffServ network. This algorithm produces the control discipline by the fuzzy theory to assign priorities of the Queue effectively with checking the Queue status of each class dynamically under the discipline.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제25권1A호
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pp.114-121
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2000
The problem of an input-buffered switch is the HOL(head-of-line) blocking which limits the maximum throughput but it is easy to implement in hardware. However, HOL blocking can be eliminated using aVOQ(virtual-output-queueing) technique. 0 this paper, we propose a new cell-scheduling algorithm for aninput-buffered ATM switch. The proposed algorithm, called PPIM(Probabilistic Parallel Iterative Matching), imposesa weight to every request based on the reserved bandwidth. It is shown that the input-buffered ATM switch withthe proposed PPIM algorithm not only provides high throughput and low delay but it also reduces the jitter,compared with the existing WPIM(Weighted PIM).
In Linux, real-time tasks are supported by separating real-time task priorities from non-real-time task priorities. However, this separation of priority ranges may not be effective when real-time tasks make the system calls that are taken care of by the kernel threads. Thus, Linux is considered a soft real-time system. Moreover, kernel threads are configured to have static priorities for throughputs. The static assignment of priorities to kernel threads causes trouble for real-time tasks when real-time tasks require kernel threads to be invoked to handle the system calls because kernel threads do not discriminate between real-time and non-real-time tasks. We present a dynamic kernel thread scheduling mechanism with weighted average priority inheritance protocol (PIP), a variation of the PIP. The scheduling algorithm assigns proper priorities to kernel threads at runtime by monitoring the activities of user-level real-time tasks. Experimental results show that the algorithms can greatly improve the unexpected execution latency of real-time tasks.
This paper considers a transporter scheduling problem under dynamic block transportation environment in shipbuilding. In dynamic situations, there exist the addition, cancellation or change of block transportation requirements, sudden breakdowns and maintenance of transporters. The transportation of the blocks in the shipyard has some distinct characteristics. Some blocks are available to be picked up at a specific time during the planning horizon while some other blocks need to be delivered before a specific time. These requirements cause two penalty times: 1) delay times incurred when a block is picked up after a required start time, and 2) tardy times incurred when a block shipment is completed after the required delivery time. The blocks are located at different areas in the shipyard and transported by transporters. The objective of this paper is to propose a heuristic algorithm based on a network flow model which minimize the weighted sum of empty transporter travel times, delay times, and tardy times. Also, a rolling-horizon scheduling method is proposed for dynamic block transportation environment. The performance of the proposed heuristic algorithms are evaluated through a simulation experiment.
The problem of scheduling in permutation flowshops has been extensively investigated by many researchers. Recently, attempts are being made to consider more than one objective simultaneously and develop algorithms to obtain a set of Pareto-optimal solutions. Varadharajan et al. (2005) presented a multi-objective simulated-annealing algorithm (MOSA) for the problem of permutation-flowshop scheduling with the objectives of minimizing the makespan and the total flowtime of jobs. The MOSA uses two initial sequences obtained using heuristics, and seeks to obtain non-dominated solutions through the implementation of a probability function, which probabilistically selects the objective of minimizing either the makespan or the total flowtime of jobs. In this paper, the same problem of heuristically developing non-dominated sequences is considered. We propose an effective heuristics based on simulated annealing (SA), in which the weighted sum of the makespan and the total flowtime is used. The essences of the heuristics are in selecting the initial sequence, setting the weight and generating a solution in the search process. Using a benchmark problem provided by Taillard (1993), which was used in the MOSA, these conditions are extracted in a large-scale experiment. The non-dominated sets obtained from the existing algorithms and the proposed heuristics are compared. It was found that the proposed heuristics drastically improved the performance of finding the non-dominated frontier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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