Purpose: This study deals with a production planning and scheduling problem to minimize the total weighted tardiness on hybrid flow shop with sets of non-identical parallel machines on stages, where parallel machines in the set are dedicated to perform specific subsets of jobs and sequence-dependent setup times are also considered. Methods: A two-stage approach, that applies MILP model in the 1st stage and dispatching rules in the 2nd stage, is proposed in this paper. The MILP model is used to assign jobs to a specific machine in order to equalize the workload of the machines at each stage, while new dispatching rules are proposed and applied to sequence jobs in the queue at each stage. Results: The proposed two-stage approach was implemented by using a commercial MILP solver and a commercial simulation software and a case study was developed based on the spark plug manufacturing process, which is an automotive component, and verified using the company's actual production history. The computational experiment shows that it can reduce the tardiness when used in conjunction with the dispatching rule. Conclusion: This proposed two-stage approach can be used for HFS systems with dedicated machines, which can be evaluated in terms of tardiness and makespan. The method is expected to be used for the aggregated production planning or shop floor-level production scheduling.
본 논문에서는 멀티프로세서 아키텍처 상에 반복적인 데이터흐름 알고리즘을 스케줄링하는 방법을 제안한다. 기본적인 하드웨어 모델을 기반으로 멀티프로세서 아키텍처라는 세부적인 특성을 가지도록 확장하여 용량이 제한된 통신 네트워크상에 전송할 데이터를 라우팅 하는데 필요한 하드웨어 모델을 구현하고, 스케줄링 방법을 적용한다. 제안한 스케줄링 방법은 세 가지 계층으로 구성된다. 가장 상위 계층에 구현된 유전 알고리즘은 반복 데이터흐름 그래프의 최적화를 담당한다. 유전 알고리즘은 대상이 되는 연산들에 대해 서로 다른 조합을 생성한다. 그리고서 이 조합들은 중간계층으로 전달된다. 이 중간 계층에는 전역 스케줄링이 위치하며, 연산들의 조합을 바탕으로 스케줄링에 관한 주요 결정을 이 스케줄이 내리게 된다. 마지막으로, 하부 계층에서는 하드웨어 세부사항을 고려하며 블랙-박스 스케줄링을 이용한다. 연산에 대한 스케줄링을 완료하고, 세부적인 하드웨어 모델이 이 결정을 준수하는지 확인한다. 스케줄 사이에 사이클을 삽입할 수 있는 두 가지 스케줄링을 통해 유효한 스케줄을 항상 빨리 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 스케줄링 방법의 성능을 테스트하기 위하여 다섯 가지 필터들에 대한 벤치마크를 수행하여 합당한 시간 안에 양질의 스케줄을 찾아낼 수 있음을 입증한다.
In this study, an intelligent scheduling with hybrid architecture, which integrates expert system and neural network, is proposed. Neural network is trained with the data acquired from simulation model of FMC to obtain the knowledge about the relationship between the state of the FMC and its best dispatching rule. Expert system controls the scheduling of FMC by integrating the output of neural network, the states of FMS, and user input. By applying the hybrid system to a scheduling problem, the human knowledge on scheduling and the generation of non-logical knowledge by machine teaming, can be processed in one scheduler. The computer simulation shows that comparing with MST(Minimum Slack Time), there is a little increment in tardness, 5% growth in flow time. And at breakdown, tardness is not increased by expert system comparing with EDD(Earliest Due Date).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.733-750
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2019
Software Defined Networking (SDN) is a new network paradigm, allowing administrators to manage networks through central controllers by separating control plane from data plane. So, one or more controllers must locate outside switches. However, this separation may cause delay problems between controllers and switches. In this paper, we therefore propose a Priority-based Scheduling policy for OpenFlow (PSO) to reduce the delay of some significant traffic. Our PSO is based on packet prioritization mechanisms in both OpenFlow switches and controllers. In addition, we have prototyped and experimented on PSO using a network simulator (ns-3). From the experimental results, PSO has demonstrated low delay for targeted traffic in the out-of-brand control network. The targeted traffic can acquire forwarding rules with lower delay under network congestion in control links (with normalized load > 0.8), comparing to traditional OpenFlow. Furthermore, PSO is helpful in the in-band control network to prioritize OpenFlow messages over data packets.
Fundamentally, success of the competitive electricity market is dependent on efficient market design. However, since electricity incorporates various physical constraints as other commodities, the resource assignment (i.e., dispatch scheduling) is also one of requisites for the successful operation of electricity market. Therefore, efficient dispatch scheduling is an important issue to succeed in the deregulated electricity market and the efficiency of this electricity market may be considerably increased by systematic studies on dispatch scheduling algorithm and corresponding constraints, especially system security. Moreover, contrary to traditional vertically-integrated electric power industry condition, since various decision-makings in deregulated electricity market are directly connected with market participants' benefits, only rational dispatch scheduling algorithm can convince these participants. Therefore, it can provide a basis of grievance prevention. In this paper, we propose an algorithm for security constrained dispatch scheduling with respect to load curtailment. Proposed algorithm decomposes the dispatch problem into a master problem corresponding to basecase optimal power flow (OPF) and several subproblems corresponding a series of contingencies using two-stage optimization technique.
스케줄링은 CDFG 내의 각 연산에 우선순위 관계를 유지하면서 연산이 수행될 제어스텝을 할당하는 과정으로 합성된 하드웨어의 성능에 직접적인 영향을 미치는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 자원제한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 그래프를 분석하여 연산유닛의 개수를 결정하고 이에 따라 각 연산을 제어스텝에 할당한다. 스케줄링 과정 중에 상대적으로 부족한 연산유닛과 여유 있는 연산유닛을 구별하여 연산유닛의 수를 조절한 후 반복적으로 성능개선을 시도하게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 모의실험을 수행하였고 그 결과는 기존의 방법들에 비해 우수함을 알 수 있었다.
This paper considers the hybrid flow shop scheduling problem for the objective of minimizing the number of tardy jobs. In hybrid flow shops, each job is processed through multiple production stages in series, each of which has multiple identical parallel machines. The problem is to determine the allocation of jobs to the parallel machines at each stage as well as the sequence of the jobs assigned to each machine. Due to the complexity of the problem, we suggest search heuristics, tabu search and simulated annealing algorithms with a new method to generate neighborhood solutions. In particular, to evaluate and select neighborhood solutions, three surrogate objectives are additionally suggested because not much difference in the number of tardy jobs can be found among the neighborhoods. To test the performances of the surrogate objective based search heuristics, computational experiments were performed on a number of test instances and the results show that the surrogate objective based search heuristics were better than the original ones. Also, they gave the optimal solutions for most small-size test instances.
This paper considers a new flow-shop scheduling problem where a different WIP (work-in-process) state has different weight on the duration time. For the two machine case, the recognition version is NP-Complete in the strong sense. Several special cases are solved by different polynomial time algorithms. Finally, we develop a heuristic and provide an upper-bound on relative error which is tight in limit.
This paper is concerned with flow-shop permutation scheduling problem. This paper presents an algorithm for the minimum makespan sequence. The efficiency of proposed algorithm is demonstrated by comparisons with the existing algorithms: Johnson's, branch & bound method, and heuristic algorithms. The proposed algorithm is more effective than the other algorithms. A numerical example is given to illustrate the procedure.
A scheduling system is developed for a parallel machine flow shop which reflects the situations of the manufacturing processes in the tire industry. The schedule is generated via simulation using heuristic rules to get satisfaction on such constraints as due dates, demands, work-in-process, process capacity, set-up times and scheduling speed. This system, constructed with relational DB, SQL and C language, consumes less than 10 minutes of PC simulation to handle real size problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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