Stochastic resource-constrained project scheduling problem is an extension of resource-constrained project scheduling problem such that activity duration has stochastic nature. In real situation where activity duration is not known until the activity is finished, open-loop based static policies such as activity-based policy and priority-based policy will not well cope with duration variability. Then, a dynamic policy based on closed-loop decision making will be regarded as an alternative toward achievement of minimal makespan. In this study, a dynamic policy designed to select activities to start at each decision time point is illustrated. The performance of static and dynamic policies based on variable neighborhood search is evaluated under the discrete-event simulation environment. Experiments with J120 sets in PSPLIB and several probability distributions of activity duration show that the dynamic policy is superior to static policies. Even when the variability is high, the dynamic policy provides stable and good solutions.
Manufacturing environments in the real world are subject to many sources of change and uncertainty, such as new job releases, job cancellations, a chance in the processing time or start time of some operation. Thus, the realistic scheduling method should Properly reflect these dynamic environment. Based on the release times of jobs, JSSP (Job Shoe Scheduling Problem) can be classified as static and dynamic scheduling problem. In this research, we mainly consider the dynamic JSSP with continually arriving jobs. The goal of this research is to develop an efficient scheduling method based on GA (Genetic Algorithm) to address dynamic JSSP. we designed scheduling method based on SGA (Sing1e Genetic Algorithm) and PGA (Parallel Genetic Algorithm) The scheduling method based on GA is extended to address dynamic JSSP. Then, This algorithms are tested for scheduling and rescheduling in dynamic JSSP. The results is compared with dispatching rule. In comparison to dispatching rule, the GA approach produces better scheduling performance.
The purpose of this paper is to describe an effective cell scheduling system for flexible manufacturing cells. Based on the FMC characteristics, cell scheduling can be defined as a dynamic modified flow shop working in a real-time system. This paper attempt to find the optimal cell scheduling when minimizing the mean flow time for n-job/m-machine problems in static and dynamic environments. Real-time scheduling in an FMC environment requires rapid computation of the schedule.
This paper provides an evaluation of static flowshop scheduling heuristics for minimizing makespan as an objective function in the dynamic flowshop model, in which new jobs with stochastic processing times arrive at the shop randomly over time and are added into the waiting jobs for processing. A total of sixteen scheduling heuristics, including several revisions and combinations of previously reported me-sixteen scheduling heuristics, including several revisions and combinations of previously reported methods, are surmmarized. These scheduling rules are evaluated via computer using a SLAM discrete event simulation model. The results for the simulation are analyzed using both statistical and nonstatistical methods. The results from the study suggest which of the popular scheduling rules hold promise for application to practical dynamic flowshop problems.
이질적인 계산자원들로 구성된 분산 컴퓨팅 환경에서 의존성이 존재하지 않는 독립적인 작업들을 자원들에 배치하기 위한 방법은 NP-Complete 문제로 알려져 있다[1]. 이질적인 자원으로 구성된 시스템의 대표적인 예가 GRID[2]이다. 현재까지 그리드 시스템에서 스케줄링 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다[1,3,4,5]. 스케줄링 방법은 정적인 방법과 동적인 방법으로 나뉘어진다. 동적 스케줄링 방법은 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서 사용되며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나뉘어진다[1,6]. 본 논문에서는 새로운 온라인 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
Usually the static scheduling algorithms such as DMS(Deadline Monotonic Scheduling) or RMS(Rate Monotonic Scheduling) are used for CAN scheduling due to its ease with implementation. However, due to their inherently low utilization of network media, some dynamic scheduling approaches have been studied to enhance the utilization. In case of dynamic scheduling algorithms, two considerations are needed. The one is a priority inversion due to rough deadline encoding into stricted arbitration fields of CAN. The other is an arbitration delay due to the non-preemptive feature of CAN. In this paper, an extended algorithm is proposed from an existing EDS(Earliest Deadline Scheduling) approach of CAN scheduling algorithm having a solution to the priority inverstion ....
Usually the static scheduling algorithms such as DMS (Deadline Monotonic Scheduling) or RMS(Rate Monotonic Scheduling) are used for CAN scheduling due to its ease with implementation. However, due to their inherently low utilization of network media, some dynamic scheduling approaches have been studied to enhance the utilization. In case of dynamic scheduling algorithms, two considerations are needed. The one is a priority inversion due to rough deadline encoding into stricted arbitration fields of CAN. The other is an arbitration delay due to the non-preemptive feature of CAN. In this paper, an extended algorithm is proposed from an existing EDS(Earliest Deadline Scheduling) approach of CAN scheduling algorithm haying a solution to the priority inversion. In the proposed algorithm, the available bandwidth of network media can be checked dynamically by all nodes. Through the algorithm, arbitration delay causing the miss of their deadline can be avoided in advance. Also non real-time messages can be processed with their bandwidth allocation. The proposed algorithm can achieve full network utilization and enhance aperiodic responsiveness, still guaranteeing the transmission of periodic messages.
대규모 데이터베이스 시스템에는 다양한 종류의 데이터들이 공존하고 있으며, 사용자에게 정확하고 유용한 정보를 제공하기 위해 데이터의 신선도를 유지하는 문제는 중요한 이슈로 등장하고 있다. 대부분의 이런 문제의 해결책은 적절한 시간내에 요청된 갱신질의어를 얼마나 효율적으로 수행하는가 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 데이터의 신선도 유지와 기아상태의 공정성을 유지하기 위한 갱신 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 요청된 갱신질의어 실행시간 할당을 위해 목표 갱신 비율을 일정한 스케줄링 주기마다 재 계산한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 사용함에 따라 데이터들의 공정성과 신선도를 유지 할 수 있다. 동적, 반-동적, 정적 데이터의 갱신처리 결과를 보여주기 위해 통합 웹사이트를 구현하였다.
실시간 시스템에서 시간적 제약의 불이행의 커다란 손실을 가져오며, 이를 위한 동적 스케쥴링은 유연성을 제공하는 대신 스케쥴링 오버헤드와 분석작업의 복잡성으로 인하여 스케쥴성을 예측하기 어려움이 있다. 반면, 정적 스케쥴링은 수행 중 오버헤드가 없으므로 정확한 시간을 예측할 수 있는 장점이 있다. 따라서 명령어 수준의 정적 스케쥴링과 시간 분석을 통하여 시스템의 시간적 정확도를 보장할 수 있다. 본 논문에서는 확정된 시간 분석을 위하여 befor와 after의 시간 제약을 고급 언어에 표현하고 이를 근거로 시간적 분석에 기반을 둔 컴파일러의 명령어 수준의 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 이 스케쥴링의 특징은 명령어 수준의 스케쥴링을 위한 도메인이 지나치게 과대하므로 향상된 적합 유전자 알고리즘을 적용한 것이다.
This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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