We consider the single machine scheduling problem with a rate-modifying activity and time-dependent deterioration after the activity. The class of scheduling problems with rate-modifying activities and the class of scheduling problems with time-dependent processing times have been studied independently. However, the integration of these classes is motivated by human operators of tasks who has fatigue while carrying out the operation of a series of tasks. This situation is also applicable to machines that experience performance degradation over time due to mal-position or mal-alignment of jobs, abrasion of tools, and scraps of operations, etc. In this study, the integration of the two classes of scheduling problems is considered. We present a mathematical model to determine job-sequence and a position of a rate-modifying activity for the integration problem. Since the model is difficult to solve as the size of real problem being very large, we propose genetic algorithms. The performance of the algorithms are compared with optimal solutions with various problems.
This paper addresses to the flowshop scheduling problem with blocking constraints. The objective is to minimize the makespan criterion. We propose a hybrid combinatorial particle swarm optimization algorithm (HCPSO) as a resolution technique for solving this problem. At the initialization, different priority rules are exploited. Experimental study and statistical analysis were performed to select the most adapted one for this problem. Then, the swarm behavior is tested for solving a combinatorial optimization problem such as a sequencing problem under constraints. Finally, an iterated local search algorithm based on probabilistic perturbation is sequentially introduced to the particle swarm optimization algorithm for improving the quality of solution. The computational results show that our approach is able to improve several best known solutions of the literature. In fact, 76 solutions among 120 were improved. Moreover, HCPSO outperforms the compared methods in terms of quality of solutions in short time requirements. Also, the performance of the proposed approach is evaluated according to a real-world industrial problem.
Most conventional processors execute program instructions in a sequential manner. On the other hand, VLIW processor can execute multiple instructions at the same time. It exploits instruction level parallelism to improve system performance. To that end, program code should be rearranged to VLIW instruction format by a compiler. The compiler determine an optimal execution order of instructions of a program code. This instruction ordering is also called instruction scheduling. The scheduling is an algorithm that decides the execution order for instruction codes in loop parts of a program so that the instruction level parallelism can be maximized. In this research, we apply an existing scheduling algorithm to a VLIW FCC and describe analysis results to further improve its performance. And, we present a solution to solve some limitation of the existing scheduling technique. By using our solution, FCC's performance can be improved upto 32% compared to the existing scheduling only setting.
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
무인항공기는 사물인터넷 분야에서 중요한 발명중의 하나이며 많은 응용에서 사용되고 있다. 특히 소형 무인항공기(드론)는 배터리로 동작을 하기 때문에 서비스 도중 또는 서비스간에 충전소에서 배터리 충전과 배터리 교체가 필요하다. 배터리 충전소가 제한된 상황에서 먼저 충전할 드론을 스케쥴링하고 충전된 배터리를 할당하는 문제는 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 드론의 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 드론을 위한 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘의 기본 아이디어는 실시간처리 환경에서 마감시간을 만족하기 위하여 마감시간을 고려함(EDF)과 동시에 대기시간을 줄이기 위해서 충전시간을 동시에 고려(SJF)하였다. 즉, 마감시간이 짧을수록 그리고 충전시간이 짧을수록 높은 우선순위를 부여하여 마감시간 준수율을 높이고 평균 대기시간을 줄임으로서 결과적으로 마감시간 준수율향상과 대기시간 단축이라는 두가지 측면을 동시에 만족할 수 있는 기법을 고려하였다. 이미 충전된 배터리의 할당에서는 충전시간이 길수록 높은 우선순위를 배정하므로서 평균 대기시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안 알고리즘을 이용하여 마감시간 준수율과 평균 대기시간 측면에서 기존 알고리즘(EDF와 SJF)과 비교하여 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로시스템 파라메터와 사용자 요구사항에 따라 배터리 충전 스케쥴링과 배터리 할당 알고리즘을 합리적으로 선택할 수 있다.
Processes in the real-time distributed control systems share a network medium to exchange their data. Performance of feedback control loops in the real-time distributed control systems is subject to the network-induced delays from sensor to controller, and from controller to actuator. The network-induced delays are directly dependent upon the data sampling times of control components which share a network medium. In this study, an algorithm of determining data sampling times is developed using the "window concept". where the sampling datafrom the control components dynamically share a limited number of windows. The scheduling algorithm is validated through the aimulation experiments.
In case of high-tech process industries such as semiconductor and TFT-LCD manufactures, fault of a virtually finished product that is value-added one, since it has gone throughout the most of processes, may give rise to quality cost nearly amount to its selling price and can be a main cause that decreases the efficiency of manufacturing process. This paper proposes a real-time dispatching algorithm for semiconductor manufacturing process with rework. In order to evaluate the proposed algorithm, this paper examines the performance of the proposed method by comparing it with that of the existing dispatching algorithms, based on various experimental data.
In this paper, we propose packet selection and significance based interval allocation algorithm for real-time streaming service. In real-time streaming of inter-frame (and layer) coded video, minimizing packet loss does not imply maximizing QoS. It is true that packet loss adversely affects the QoS but one single packet can have more impact than several other packets. We exploit the fact that the significance of each packet loss is different from the frame type it belongs to and its position within GoP. Using packet dependency and PSNR degradation value imposed on the video from the corresponding packet loss, we find each packet's significance value. Based on the packet significance, the proposed algorithm determines which packets to send and when to send them. The proposed algorithm is tested using publicly available MPEG-4 video traces. Our scheduling algorithm brings significant improvement on user perceivable QoS. We foresee that the proposed algorithm manifests itself in last mile connection of the network where intervals between successive packets from the source and to the destination are well preserved.
자동차 전장 시스템에는 여러 개의 전자 제어 장치에 시간 제약성을 갖는 다수의 응용프로그램들이 탑재되어 안전하게 수행될 수 있는 방법이 제공 되어야 한다. 본 논문은 자동차 전장용 실시간 운영체제 규격인 AUTOSAR에서 실시간성 태스크의 스케줄링시에 각 태스크의 마감시간을 준수할 수 있는 효율적인 스케줄링 기법은 제시하고, 타이밍 보호 메커니즘을 적용하는 방안을 제안한다. 고정 우선 순위나 동적 우선순위 태스크의 유연한 마감 시간 보장하기 위한 동적 비선점 알고리즘과, 오류 발생에 대한 실행 시간 모니터링 가능 위치를 제시하고, AUTOSAR 타임 보호 매커니즘 구현 방안을 제시하였다.
In this paper, we propose a lot-sizing and scheduling problem that seeks to minimize the sum of production cost and inventory cost over a given planning horizon while considering idle state of a machine in a batch production system. For this problem, we develop an integer programming model. And, we develop an efficient 2-phase heuristic algorithm to find a high quality feasible solution within reasonable time bounds. In the first phase, we seek to minimize the production cost by assigning batches to machines. Then, in the second phase, we find a production sequence of batches that reduces the inventory cost, while considering adding or deleting idle states between batches. Computational results show that the developed heuristic algorithm finds excellent feasible solutions within reasonable time bounds. Also, we could significantly reduce the total cost consisting of production cost and inventory cost by using the developed heuristic algorithm at a real manufacturing system that produces zinc alloys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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