In the real world situations that some jobs need be processed only on certain limited machines frequently occur due to the capacity restrictions of machines such as tools fixtures or material handling equipment. In this paper we consider n-job non-preemptive and m parallel machines scheduling problem having two machines group. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness with different release times and due dates. The problem is formulated as a mixed integer programming problem. The problem is proved to be Np-complete. Thus a heuristic is developed to solve this problem. To illustrate its suitability and efficiency a proposed heuristic is compared with a genetic algorithm and tabu search for a large number of randomly generated test problems in ship engine assembly shop. Through the experimental results it is showed that the proposed algorithm yields good solutions efficiently.
최근 한국의 교육인구가 급격히 감소함에 따라 대학 환경에 많은 변화가 일어나고 있다. 특히 지역사회에 연계한 전문대학의 경우 다양한 교육의 변화, 즉 기존의 일률적인 2년제 학제에서 3년제로의 학제전환, 일학습병행제를 통한 근로자 학위 수여, 산업체 근로자 야간 위탁교육 등의 실시를 통해 위기에 대응하고 있다. 하지만 이러한 교육대상 및 내용의 변화는 한정된 강의실을 적절히 전공과목에 배정해야 하는 새로운 형태의 강의실 배정문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 강의실 배정을 위해 준수해야 하는 제약을 반드시 준수해야 하는 절대 제약과 가능한 준수 해야 하는 상대제약으로 구분하고, 이를 수리적으로 모델링 하여 최적화 소프트웨어를 통해 최적의 강의실 배정을 하였다. 절대제약에는 한 강의실에 2개 교반 이상 배정이 되면 안 되는 등과 같은 물리적인 제약들이며, 상대제약은 교수의 편의성을 고려한 강의 시수 배정 등과 같은 논리적인 제약이다. 결과는 만족스러웠으며 기존의 사람을 통한 강의실 배정보다 여러 가지 지표면에서(강의실 활용률과 교수 만족도) 월등한 결과를 얻을 수 있었다.
지역 냉난방 시스템은 각 지역에 열 수요를 충족시키는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 수도권 지역난방 연계 지사간의 효율적인 운전을 위한 경제적 운전 프로그램 개발의 필요성을 진단하고 이를 활용할 경우의 예상효과를 분석하였다. 분석대상 지역난방 지사로서는 수도권 지역난방 공급 네트워크로 연계되어 있는 지사들 가운데에서 수서지역을 중심으로 주변의 분당, 일원, 중앙지역을 분석대상 지사들로 선정하여 각 지역의 열 생산량과 열 수요량을 측정하였다. 지역 냉난방 시스템의 운전비용이 최소가 되도록 하는 최적화 시스템의 구성에는 MILP 알고리듬이 이용되었다. 최적화 계산 결과를 토대로 지역간 연계 수열량과 공급비용을 예측하고 모델로부터 계산된 값을 통해 경제성을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2892-2913
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2016
Network virtualization promises to play a dominant role in shaping the future Internet by overcoming the Internet ossification problem. However, due to the injecting of additional virtualization layers into the network architecture, several new security risks are introduced by the network virtualization. Although traditional protection mechanisms can help in virtualized environment, they are not guaranteed to be successful and may incur high security overheads. By performing the virtual network (VN) embedding in a security-aware way, the risks exposed to both the virtual and substrate networks can be minimized, and the additional techniques adopted to enhance the security of the networks can be reduced. Unfortunately, existing embedding algorithms largely ignore the widespread security risks, making their applicability in a realistic environment rather doubtful. In this paper, we attempt to address the security risks by integrating the security factors into the VN embedding. We first abstract the security requirements and the protection mechanisms as numerical concept of security demands and security levels, and the corresponding security constraints are introduced into the VN embedding. Based on the abstraction, we develop three security-risky modes to model various levels of risky conditions in the virtualized environment, aiming at enabling a more flexible VN embedding. Then, we present a mixed integer linear programming formulation for the VN embedding problem in different security-risky modes. Moreover, we design three heuristic embedding algorithms to solve this problem, which are all based on the same proposed node-ranking approach to quantify the embedding potential of each substrate node and adopt the k-shortest path algorithm to map virtual links. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of our algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.39-60
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2017
In the Cloud, for the scheduling of parallel jobs, there are many tasks in a job and those tasks are executed concurrently on different VMs (Visual machines), where each task of the job will be executed synchronously. The goal of scheduling is to reduce the execution time and to keep the fairness between jobs to prevent some jobs from waiting more time than others. We propose a Cloud model which has multiple Clouds, and under this model, jobs are in different lists according to the waiting time of the jobs and every job has different parallelism. At the same time, a new method-ZOMT (the scheduling parallel tasks based on ZERO-ONE scheduling with multiple targets) is proposed to solve the problem of scheduling parallel jobs in the Cloud. Simulations of ZOMT, AFCFS (Adapted First Come First Served), LJFS (Largest Job First Served) and Fair are executed to test the performance of those methods. Metrics about the waiting time, and response time are used to test the performance of ZOMT. The simulation results have shown that ZOMT not only reduces waiting time and response time, but also provides fairness to jobs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.650-669
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2017
Coordinated multiple points transmission and reception (CoMP) technology is used to mitigate the inter-cell interference, and increase cell average user normalized throughput and cell edge user normalized throughput. There are two kinds of radio resource schedule strategies in LTE-A/5G CoMP system, and they are called centralized scheduling strategy and distributed scheduling strategy. The regional centralized scheduling cannot solve interference of inter-region, and the distributed scheduling leads to worse efficiency in the utilize of resources. In this paper, a novel distributed scheduling scheme named 9-Cell alternate authorization (9-CAA) is proposed. In our scheme, time-domain resources are divided orthogonally by coloring theory for inter-region cooperation in 9-Cell scenario [6]. Then, we provide a formula based on 0-1 integer programming to get chromatic number in 9-CAA. Moreover, a feasible optimal chromatic number search algorithm named CNS-9CAA is proposed. In addition, this scheme is expanded to 3-Cell scenario, and name it 3-Cell alternate authorization (3-CAA). At last, simulation results indicate that 9/3-CAA scheme exceed All CU CoMP, 9/3C CU CoMP and DLC resource scheduling scheme in cell average user normalized throughput. Especially, compared with the non-CoMP scheme as a benchmark, the 9-CAA and 3-CAA have improved the edge user normalized throughput by 17.2% and 13.0% respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3876-3895
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2014
Recently, Heterogeneous Network (HetNet) with Coordinated Multi-Point (CoMP) scheme is introduced into Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) systems to improve digital services for User Equipments (UEs), especially for cell-edge UEs. However, Radio Resource Management (RRM), including Resource Block (RB) scheduling and Power Allocation (PA), in this scenario becomes challenging, due to the intercell cooperation. In this paper, we investigate the RRM problem for downlink transmission of HetNet system with Joint Processing (JP) CoMP (both joint transmission and dynamic cell selection schemes), aiming at maximizing weighted sum data rate under the constraints of both transmission power and backhaul capacity. First, joint RB scheduling and PA problem is formulated as a constrained Mixed Integer Programming (MIP) which is NP-hard. To simplify the formulation problem, we decompose it into two problems of RB scheduling and PA. For RB scheduling, we propose an algorithm with less computational complexity to achieve a suboptimal solution. Then, according to the obtained scheduling results, we present an iterative Karush-Kuhn-Tucker (KKT) method to solve the PA problem. Extensive simulations are conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms. Two kinds of JP CoMP schemes are compared with a non-CoMP greedy scheme (max capacity scheme). Simulation results prove that the CoMP schemes with the proposed RRM algorithms dramatically enhance data rate of cell-edge UEs, thereby improving UEs' fairness of data rate. Also, it is shown that the proposed PA algorithms can decrease power consumption of transmission antennas without loss of transmission performance.
4차 산업혁명의 도래와 교육 환경의 변화에 따라 대학 수업에서 팀 단위의 과제 수행이 증가하고 있다. 팀 기반의 수업에서 효과적인 팀의 편성은 학생들의 만족도와 교육의 효과에 영향을 미치는 중요한 문제이지만, 기존의 연구들은 팀 편성의 결과에 대한 사후분석에 중점을 두고 있어서 실제 수업에서 활용하기는 어려웠다. 본 연구에서는 학생들의 능력을 비롯한 여러 특성들을 반영하여 균형적인 팀을 편성하는 방법에 대한 수리적 모형을 제시하였다. 배정의 기준이 되는 특성값들은 학생들의 능력값 처럼 점수일 수도 있고, 성별과 같이 2진값, 그리고 학년이나 학과와 같이 다중값인 경우를 포함한다. 이 문제는 균형배분문제의 일종으로 0-1 정수계획법의 형태를 가지며, 목적함수는 균형을 달성하는 방법에 따라 선형 또는 비선형이 된다. 본 연구에서 제시한 기본 모형이나 확장된 모형은 실제 수업에서 다양한 요소들을 고려하여 팀을 균형 있게 편성하는 상황에 응용이 가능하다.
다수 클라이언트(사용자)들이 동시에 진행하는 온라인 게임은 대부분 다중 서버 구조를 채택하고 있다. 그룹 플레이의 경우, 같은 그룹내 클라이언트들 사이에 사용자 반응시간에 큰 차이가 나면 게임의 공정성과 흥미를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 신규 클라이언트들을 대상으로, 이런 시간의 중요한 요소인 클라이언트-서버간 거리의 편차를 최소하도록 클라이언트를 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 본 방법은 그룹 플레이를 위한 클라이언트 매칭과 서버 부하 균등도 함께 지원하고 있다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 IP(Integer Programming)으로 모델링라고 그 해를 구하는 GA(Genetic Algorithm) 기반의 알고리즘을 제안한다. 우리는 본 논문에서 재안한 방법을 다양한 조건하애서 실험했고 그 특성을 분석한다. 우리가 조사해 본바, 클라이언트 매칭과 서버 부하를 고려하면서, 클라이언트-서버 거리 편차를 최소화하는 클라이언트-서버 배정에 관한 기존 연구는 많지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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