Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.10
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pp.99-109
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2007
IEEE 802.lie is being proposed to improve QoS by IEEE 802.11 working group. HCCA (HCF Controlled Channel Access) a centralized polling based mechanism of IEEE 802.11e, needs a scheduling algorithm that decides on how the available radio resources are allocated to the polled STAs. In IEEE 802.l1e standard Reference Scheduler is presented. Reference Scheduler Polls all STAs in a polling list by the same interval that causes ineffectively frequent polling. It increases not only the overhead but it decreases the TXOP (Transmission Opportunity) utilization. In this paper, we propose the scheduling and admission control algorithm that poll stations depending on the MSI (Maximum Service Interval)o( stations to solve these shortcomings. In our proposed algorithm a station is polled by an interval close to its MSI, so polling overhead decrease and TXOP utilization increases than Reference Scheduler. Simulation results show that our algorithm outperforms Reference Scheduler. Our algorithm maintains higher aggregate throughput and services mere stations than Reference Scheduler.
Array redistribution is usually required to enhance algorithm performance in many parallel programs on distributed memory multicomputers. GEN_BLOCK redistribution, which is redistribution between different GEN_BLOCKs, is essential for load balancing. However, prior research on redistribution has been focused on regular redistribution, such as redistribution between different CYCLIC(N)s. GEN_BLOCK redistribution is very different from regular redistribution. Message passing in regular redistribution involves repetitions of basic message passing patterns, while message passing for GEN_BLOCK redistribution shows locality. This paper proves that two optimal condition, reducing the number of communication steps and minimizing redistribution size, are essential in GEN_BLOCK redistribution. Additionally, by adding a relocation phase to list scheduling, we make an optimal scheduling algorithm for GEN_BLOCK redistribution. To evaluate the performance of the algorithm, we have performed experiments on a CRAY T3E. According to the experiments, it was proven that the scheduling algorithm shows better performance and that the conditions are critical in enhancing the communication speed of GEN_BLOCK redistribution.
In most existing distributed Web systems, incoming requests are distributed to servers via Domain Name System (DNS). Although such systems are simple to implement, the address caching mechanism easily results in load unbalancing among servers. Moreover, modification of the DNS is necessary to load considering the server's state. In this paper, we propose a new dynamic load balancing method using dynamic DNS update and round-robin mechanism. The proposed method performs effective load balancing without modification of the DNS. In this method, a server can dynamically be added to or removed from the DNS list according to the server's load. By removing the overloaded server from the DNS list, the response time becomes faster. For dynamic scheduling, we propose a scheduling algorithm that considers the CPU, memory, and network usage. We can select a scheduling policy based on resources usage. The proposed system can easily be managed by a GUI-based management tool. Experiments show that modules implemented in this paper have low impact on the proposed system. Furthermore, experiments show that both the response time and the file transfer rate of the proposed system are faster than those of a pure Round-Robin DNS.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.7
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pp.261-268
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1996
Hardware-software codesign becomes improtant to effectively sagisfy perfomrance goals, because designers can trade-off in the way hardware and software components work teogether to exhibit a specified behavior. In this paper, a hardware-software pratitioning algorithm is presetned, in which the system behavioral description containing a mixture of hardware and software components is partitioned into hardware part and software part. The partitioning algorithm tries to minimize the given cost function under constraints on hardware resources or latency. Recursive moving of operations between the hardware and software parts is used to find a near optimum partition and the list scheduling approach is used to estimate the hardware area and latency. Since memory may take substantial protion of the hardware part, memory cost is included in sthe hardware cost. Experimental resutls show that our algorithm is effective.
We consider the problem of scheduling tasks of a precedence constrained task graph, where each task has its execution time and deadline, onto a set of identical processors in a way that simultaneously minimizes the number of processors required and the total tardiness of tasks. Most existing approaches tend to focus on the minimization of the total tardiness of tasks. In another methods, solutions to this problem are usually computed by combining the two objectives into a simple criterion to be optimized. In this paper, the minimization is carried out using a multiobjective genetic algorithm (GA) that independently considers both criteria by using a vector-valued cost function. We present various GA components that are well suited to the problem of task scheduling, such as a non-trivial encoding strategy. a domination-based selection operator, and a heuristic crossover operator We also provide three local improvement heuristics that facilitate the fast convergence of GA's. The experimental results showed that when compared to five methods used previously, such as list-scheduling algorithms and a specific genetic algorithm, the Performance of our algorithm was comparable or better for 178 out of 180 randomly generated task graphs.
In recent years, embedded systems such as cellular phones, Portable Multimedia Player, intelligent appliance, automobile engine control are reshaping the way people live, work, and play. Thereby, services application to guarantee various requirements of users become increasingly sophisticated and complicated, such embedded computing platforms use real-time operating systems (RTOSs) with time determinism. These RTOSs must not only provide predictable services but must also be efficient and small in size. Kernel services should also be deterministic by specifying how long each service call will take to execute. Having this information allows the application designers to better plan their real-time application software so as not to miss the deadline of each task. In this paper, we present the complete generalized real-time scheduling algorithm using multi-dimensional methodology to determine the highest priority in the ready list with 2r levels of priorities in a constant time without additional memory overhead.
In this paper, we consider the problem of packet transmission in a wavelength division multiplexed(WDM) optical network. Our network model assumes that receivers are fixed-tuned and transmitters are tunable such that optical lasers assigned to transmitters have limited access to the network bandwidth: hence each node must be equipped with multiple optical lasers and/or multiple optical filters in order to maintain a single-hop network. We first analyze scheduling all-to-all packet transmissions and present optimum scheduling for all-to-all packet transmissions. We then extend the analysis to the case of arbitrary traffic demands. We show that the scheduling with arbitrary traffic demand is NP-hard. A heuristic algorithm based on list scheduling is presented. The upper bound so obtained is compared with the lower bound and provides performance guarantees with arbitrary demands. The result are applicable to arbitrary tuning delay, arbitrary number of wavelength channels and optical lasers of arbitrary tuning ranges.
Kim, H.S.;Mun, K.J.;Hwang, G.H.;Park, J.H.;Jung, J.W.;Kim, S.H.
Proceedings of the KIEE Conference
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1997.11a
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pp.174-176
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1997
This paper proposes a unit commitment scheduling method based on hybrid genetic algorithm(GA). When the systems are scaled up, conventional genetic algorithms suffer from computational time limitations because of the growth of the search space. So greatly reduce the search space of the GA and to efficiently deal with the constraints of the problem, priority list unit ordering scheme are incorporated as the initial solution and the minimum up and down time constraints of the units are included. The violations of other constraints are handled by integrating penalty factors. To show the effectiveness of the proposed method. test results for system of 10 units is compared with results obtained using other methods.
Kim, Hojoong;Song, Inseong;Jeong, Yong Su;Choi, SangBang
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.3
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pp.116-126
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2015
In a distributed heterogeneous computing system, the performance of a parallel application greatly depends on its task scheduling algorithm. Therefore, in order to improve the performance, it is essential to consider some factors that can have effect on the performance of the parallel application in a given environment. One of the most important factors that affects the total execution time is a critical path. In this paper, we propose the CLTS algorithm for a task scheduling. The CLTS sets the priorities of all nodes to improve overall performance by applying leveling method to improve parallelism of task execution and by reducing the delay caused by waiting for execution of critical nodes in priority phase. After that, it conditionally uses insertion based policy or duplication based policy in processor allocation phase to reduce total schedule time. To evaluate the performance of the CLTS, we compared the CLTS with the DCPD and the HCPFD in our simulation. The results of the simulations show that the CLTS is better than the HCPFD by 7.29% and the DCPD by 8.93%. with respect to the average SLR, and also better than the HCPFD by 9.21% and the DCPD by 7.66% with respect to the average speedup.
In recent years, embedded systems have been expanding their application domains from traditional applications (such as defense, robots, and artificial satellites) to portable devices which execute more complicated applications such as cellular phones, digital camcoders, PMPs, and MP3 players. So as to manage restricted hardware resources efficiently and to guarantee both temporal and logical correctness, every embedded system use a real-time operating system (RTOS). Only when the RTOS makes kernel services deterministic in time by specifying how long each service call will take to execute, application programers can write predictable applications. Moreover, so as for an RTOS to be deterministic, its scheduling and context switch overhead should also be predictable. In this paper, we present the complete generalized algorithm to determine the highest priority in the ready list with 22r levels of priorities in a constant time without additional memory overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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