We propose two new algorithms for parallelism-independent scheduling. The machine code generated from the compiler using these algorithms in its scheduling phase is parallelism-independent code, executable in minimum time regardless of the number of the processors in the parallel computer. Our new algorithms have the following phases: finding the minimum number of processors on which the program can be executed in minimal time, scheduling by an heuristic algorithm for this predefined number of processors, and serialization of the parallel schedule according to the earliest start time of the tasks. At run time tasks are taken from the serialized schedule and assigned to the processor which allows the earliest start time of the task. The order of the tasks decided at compile time is not changed at run time regardless of the number of the available processors which means there is no out-of-order issue and execution. The scheduling is done predominantly at compile time and dynamic scheduling is minimized and diminished to allocation of the tasks to the processors. We evaluate the proposed algorithms by comparing them in terms of schedule length to the CP/MISF algorithm. For performance evaluation we use both randomly generated DAGs (directed acyclic graphs) and DACs representing real applications. From practical point of view, the algorithms we propose can be successfully used for scheduling programs for in-order superscalar processors and shared memory multiprocessor systems. Superscalar processors with any number of functional units can execute the parallelism-independent code in minimum time without necessity for dynamic scheduling and out-of-order issue hardware. This means that the use of our algorithms will lead to reducing the complexity of the hardware of the processors and the run-time overhead related to the dynamic scheduling.
According to flying hours, aircraft engines require regular overhaul for preventive maintenance. Because of hostile defense environment of Republic of Korea, the aircraft of republic of Korea Air Force(ROKAF) have been operated at the maximum level of availability and have similar overhaul schedule in several months. The concentration of overhaul schedule in a short period demands additional spare engines far exceeding the spare engines for corrective maintenance. If ROKAF decides to purchase extra engines for the preventive maintenance, the extra engines will be used only for the preventive maintenance and will be excess inventory for the most of aircraft life ccle. Also, the procurement of extra engines is significant investment for ROKAF. To help ROKAF schedule the preventive maintenance without significant spending, this study develops a dynamic programming model that is solvable using an integer programming algorithm. The model provides the number of engines that should be overhauled for a month for multiple periods under given constraints. ROKAF actually used this model to solve a T-59 engine overhaul problem and saved about three billion won at one time. ROKAF plans to use this model continuously for T-59 and other weapon systems. Thus, saving for long term will be significant to ROKAF. Finally, with minor modification, this model can be applied to deciding the minimum number of spare engines for preventive maintenance.
Most of the tasks in wireless sensor networks (WSN) are requested to run in a real-time way. Neither EDF nor FIFO can ensure real-time scheduling in WSN. A real-time scheduling strategy (RTS) is proposed in this paper. All tasks are divided into two layers and endued diverse priorities. RTS utilizes a preemptive way to ensure hard real-time scheduling. The experimental results indicate that RTS has a good performance both in communication throughput and over-load.
We consider a discrete event dynamic system called periodic job shop, where an identical mixture of items called minimal part set(MPS) is repetitively produced in the same processing order and the primary performance measure is the cycle time. The precedence relationships among events(starts of operations) are represented by a directed graph with rocurront otructure. When each operation starts as soon as all its preceding operations complete(called earliest starting), the occurrences of events are modeled in a linear system using a special algebra called minimax algebra. By investigating the eigenvalues and the eigenvectors, we develop conditions on the directed graph for which a stable steady state or a finite eigenvector exists. We demonstrate that each finite eigenvector, characterized as a finite linear combination of a class of eigenvalue, is the minimum among all the feasible schedules and an identical schedule pattern repeats every MPS. We develop an efficient algorithm to find a schedule among such schedules that minimizes a secondary performance measure related to work-in-process inventory. As a by-product of the linear system approach, we also propose a way of characterizing stable steady states of a class of discrete event dynamic systems.
Utilizing the simulation approaches, the dynamic production scheduling system FOLS(Flexible flowshop On-Line Simulation) is developed under the flexible flowshop environment. When an interruption such as machine failure/recovery is occurred at the shop floor, the FOLS system performs evaluations for job selection rule oriented alternatives, and generates a dynamic production schedule based on the collected current shop floor data. For the case study, the FOLS system is applied to the printed circuit card assembly(PCCA) line and simulation results are reported.
This study develops a dynamic scheduling model for parallel machine scheduling problem based on genetic algorithm (GA). GA combined with discrete event simulation to minimize the makespan and verifies the effectiveness of the developed model. This research consists of two stages. In the first stage, work sequence will be generated using GA, and the second stage developed work schedule applied to a real work area to verify that it could be executed in real work environment and remove the overlapping work, which causes bottleneck and long lead time. If not, go back to the first stage and develop another schedule until satisfied. Small size problem was experimented and suggested a reasonable schedule within limited resources. As a result of this research, work efficiency is increased, cycle time is decreased, and due date is satisfied within existed resources.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.223-227
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2010
In this paper, we present a QoS-aware MAC protocol (QA-MAC) for cluster based wireless sensor networks (WSNs). QA-MAC is a TDMA-based scheduling protocol that minimizes the energy consumption in multi-hop WSNs and provides Quality of Service (QoS). A dynamic scheduling algorithm according to the number of member nodes, node traffics, and traffic priorities is suggested. The selected cluster head allocates time slots for all member nodes in the first TDMA schedule period of each round. During the second schedule period in each round, the cluster head makes a schedule for all data transmission. The proposed QA-MAC (QoS-Aware MAC) could save energy, reduce transmission delay, and support QoS.
While the Vendor-Managed Inventory(VMI) is a convenient inventory replenishment policy for the customer company, the supplier usually bears the burden of higher inventory and urgent shipments to avoid shortage. Recently some manufacturers begin to fix the production schedule for the next few days (such as three days). Utilizing that information can improve the efficiency of the VMI. In this study, we present a myopic optimization model using a mixed inter programming; and a heuristics algorithm. We compare the performance of the two proposed methods with the existing (s, S) reorder policy. We consider the total cost as the sum of transportation cost and inventory cost at the customer's site. Numerical tests indicate that the two proposed methods significantly reduce the total cost over the (s, S) policy.
Constructing a distributed management system has its own advantages in addressing the issue of implementing a quick responsive management system in dynamically changing environment of enterprise. We suggest a basic scheduling methodology applicable to a distributed production management system. A new concept of "flexible schedule" is introduced as a tool to accommodate dynamically changing situations of job shops. Then a search technique (referred to as CSP-CBA search) is presented to obtain such a schedule for the job shop scheduling problem, which is converted into a constraint satisfaction problem(CSP), by using the constraint based analysis(CBA). This approach is tested on more than 100 test problems. The results show that the suggested approach required shorter CPU time and solved more problems in given time than another fixed schedule method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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