본 논문에서는 연결지향적인 ATM 네트워크에서 비연결지향적인 데이터 전송을 효율적으로 하기 위한 방법으로 Frame-Weighted(FW) 스케줄링 기법을 제시한다. 본 방법은 기존의 GPS 계열이 갖는 셀 단위에서의 스케줄링으로 인한 낮은 효율 및 높은 셀 손실을 프레임 단위에서의 스케줄링으로 극복한다. 이를 이용하면 네트워크 내의 버퍼 점유율을 낮춤으로써 프로엠 지연을 단축하고 셀 손실을 최소화할 수 있어 데이터 전송에 효과적으로 쓰일 수 있다.
HR-WPAN(802.15.3)의 CTAP에는 Time Slot(CTA) 할당 스케줄링 기법이 적용되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 CTAP의 채널 할당 방식에 유선망의 패킷 스케줄링방법인 WFQ(Weighted Fair Queuing)를 적용하고자 한다. 현재 표준에서 TDMA를 적용하기 위한 명확한 스케줄링 기법이 없으며, 대량의 트래픽으로 인해 소량의 트래픽이 기아현상을 겪을 수 있는 공정성(Fairness)의 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 각각의 DEV들에 가중치를 적용하여 공정한 방법으로 채널을 할당 받고자 한다. 이를 통해 HR-WPAN의 채널 할당방식에 있어서의 공정성 문제를 해결하고 delay bound를 제공하는 time slot 스케줄링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 Weighted Fairness를 적용한 분산적 스케줄링 방법에 대한 연구를 통해 HR-WPAN에서의 성능 향상을 이루고자 한다.
본 연구는 반도체 제조공정에서 사용되는 단일 Burn-In oven에서의 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하기 위한 생산 스케줄링을 결정하는 문제를 다룬다. 본 연구에서는 모든 작업은 상시에 시작가능하고 각각은 서로 다른 가중치를 가지고 있다고 가정하였다. 일반적으로 단일 Burn-In oven은 다양한 작업들이 동시에 가능한 Batch processing 기계이다. 따라서 다양한 작업들로 구성된 하나의 Batch의 Processing time은 그 Batch 내에 있는 가장 긴 Processing time을 가지는 작업에 의해 결정된다. 본 연구에서 Batch size는 미리 결정되지 않은 상황이라고 가정한 후, 최적의 Batch 개수와 작업의 순서를 결정하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 수리적 예제를 통해서 다양한 접근방법의 성능들을 비교한 결과, 유전자 알고리즘이 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하는데 가장 뛰어난 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.
Recently, scheduling problems with position-dependent processing times have received considerable attention in the literature, where the processing times of jobs are dependent on the processing sequences. However, they did not consider cases in which each processed job has different learning or aging ratios. This means that the actual processing time for a job can be determined not only by the processing sequence, but also by the learning/aging ratio, which can reflect the degree of processing difficulties in subsequent jobs. Motivated by these remarks, in this paper, we consider a two-agent single-machine scheduling problem with linear job-dependent position-based learning effects, where two agents compete to use a common single machine and each job has a different learning ratio. Specifically, we take into account two different objective functions for two agents: one agent minimizes the total weighted completion time, and the other restricts the makespan to less than an upper bound. After formally defining the problem by developing a mixed integer non-linear programming formulation, we devise a branch-and-bound (B&B) algorithm to give optimal solutions by developing four dominance properties based on a pairwise interchange comparison and four properties regarding the feasibility of a considered sequence. We suggest a lower bound to speed up the search procedure in the B&B algorithm by fathoming any non-prominent nodes. As this problem is at least NP-hard, we suggest efficient genetic algorithms using different methods to generate the initial population and two crossover operations. Computational results show that the proposed algorithms are efficient to obtain near-optimal solutions.
무선 센서 네트워크의 노드들은 제한된 배터리 에너지 자원으로 운용되고, 사용자로부터 원거리 또는 산악지대와 같이 배터리 교체가 쉽지 않은 곳에 배치되기 때문에 한정된 에너지를 효율적으로 사용하는 기술이 매우 중요하다. 이를 위해 여러 가지 프로토콜들이 연구되어 왔는데, 특히 wakeup 스케줄링 프로토콜은 가장 효과적이고 실용적인 기법으로 간주되어 왔다. Wakeup 스케줄링 프로토콜에서는 같은 지역에 대해 중복되게 센싱하고 있는 노드들이 있다면 적정한 수의 노드만 활동하게 하고 나머지는 활동하지 않게 함으로써 전체적인 네트워크의 에너지 사용 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 관심지역을 중복하여 센싱하는 노드의 수를 최소화하면서 응용에서 요구하는 센싱 커버리지 수준을 유지하는 wakeup 스케줄링 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 이웃 노드와의 가중 평균거리를 이용하여 작동여부를 결정하게 되며 네트워크의 상황에 따라 wakeup 할 수 있는 기준치를 동적으로 변화함에 따라 요구된 센싱 커버리지를 오랫동안 유지될 수 있도록 해준다.
WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.
This study focuses on the problem of scheduling wafer lots of several product families in the deposition workstation in a semiconductor wafer fabrication facility. There are multiple identical parallel machines in the deposition workstation, and two types of setups, record-dependent setup and family setup, may be required at the deposition machines. A record-dependent setup is needed to find optimal operational conditions for a wafer lot on a machine, and a family setup is needed between processings of different families. We suggest two-phase heuristic algorithms in which a priority-rule-based scheduling algorithm is used to generate an initial schedule in the first phase and the schedule is improved in the second phase. Results of computational tests on randomly generated test problems show that the suggested algorithms outperform a scheduling method used in a real manufacturing system in terms of the sum of weighted flowtimes of the wafer lots.
Proportional Fair (PF) share policy has been adopted as a downlink scheduling scheme in CDMA2000 l×EV-DO standard. Although It offers optimal performance in aggregate throughput conditioned on equal time share among users, it cannot provide a bandwidth guarantee and a strict delay bound. which is essential requirements of real-time (RT) applications. In this study, we propose a new scheduling policy that provides quality-of-service (QoS) guarantees to a variety of traffic types demanding diverse service requirements. In our policy data traffic is categorized Into three classes, depending on sensitivity of Its performance to delay or throughput. And the primary components of our policy, namely, Proportional Fair (PF), Weighted Fair Queuing (WFQ), and delay-based prioritized scheme are intelligently combined to satisfy QoS requirements of each traffic type. In our policy all the traffic categories run on the PF policy as a basis. However the level of emphasis on each of those ingredient policies is changed in an adaptive manner by taking into account the channel conditions and QoS requirements. Such flexibility of our proposed policy leads to offering QoS guarantees effectively and. at the same time, maximizing the throughput. Simulations are used to verify the performance of the proposed scheduling policy. Experimental results show that our proposal can provide guaranteed throughput and maximum delay bound more efficiently compared to other policies.
This paper considers an integrated scheduling problem for consecutive production and delivery stages in a two-stage supply chain. The Production is performed on a single facility and then the finished products are delivered to the customer by capacitated multiple vehicles. The objective of this paper is to obtain job sequencing and delivery batching minimizing the total cost of the associated WIP inventory, finished product inventory and delivery. The inventory cost is characterized by the sum of weighted flowtime. The delivery cost is proportional to the required number of delivery batches. Some polynomial-solvable cases are derived. For the general case, two efficient heuristic algorithms are suggested, and then the heuristics are tested through some numerical experiments.
In this paper, we present a novel scheduling algorithm using the weighted interval graph. An interval graph is constructed, where an interval is a time frame of each operation. And for each operation type, we look for the maximum clique of the interval graph: the number of nodes of the maximum clique represents the number of operation that are executed concurrently. In order to minimize resource cost. we select the operation type to reduce the number of nodes of a maximum clique. For the selected operation type, an operation selected by selection rule is moved to decrease the number of nodes of a maximum clique. A selected operation among unscheduled operations is moved repeatly and assigned to a control step consequently. The proposed algorithm is applied to the pipeline and the nonpipeline data path synthesis. The experiment for examples shows the efficiency of the proposed scheduling algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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