Flow shop scheduling problem involves processing several jobs on common facilities where a setup time Is incurred whenever there is a switch of jobs. Practical aspect of scheduling focuses on finding a near-optimum solution within a feasible time rather than striving for a global optimum. In this paper, a hybrid meta-heuristic method called tabu-genetic algorithm(TGA) is suggested, which combines the genetic algorithm(GA) with tabu list. The experiment shows that the proposed TGA can reach the optimum solution with higher probability than GA or SA(Simulated Annealing) in less time than TS(Tabu Search). It also shows that consideration of setup time becomes more important as the ratio of setup time to processing time increases.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2
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pp.507-519
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2000
n this paper, we implement the real-time scheduler which performs extended schedulability testing, to reconfigure Mach kernel in which Real-Time scheduling is possible. for this purpose, first, we propose the configuration factors according to requirements of Real-Time operation systems and we analyze a Real-time scheduling algorithm. Second, for the reconfiguration of Mach kernel, we propose the modified data structure through the analysis of Mach kernel environments and scheduling. Third, we suggest the extended scheduling method by analyzing conventional Real-Time scheduling policies. Fourth, we implement the scheduler which executes tasks according to the Earliest-Deadline-First scheduling and the Rate Monotonic scheduling.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.33
no.3
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pp.184-191
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2010
In the environment of 450mm wafers production known as the next-generation semiconductor production process, one of the most significant features is the full automation over the whole manufacturing processes involved. The full automation system for 450mm wafer production will minimize the human workers' involvement in the manufacturing process as much as possible. In addition, since the importance of an individual wafer processing increases noticeably, it is necessary to develop more robust scheduling systems in the whole manufacturing process than so ever. The scheduling systems for the next-generation semiconductor production processes also should be capable of monitoring individual wafers and collecting useful data on them in real time. Based on the information gathered from these processes, the system should finally have a real-time scheduling functions controlling whole the semiconductor manufacturing processes. In this study, preliminary investigations on the requirements and needed functions for constructing the real time scheduling system and transforming manufacturing environments for 300mm wafers to those of 400mm are conducted and through which the next generation semiconductor processes for efficient scheduling in a clustered production system architecture of the scheduler is proposed. Our scheduling architecture is composed of the modules for real-time scheduling, the clustered production type supporting, the optimal scheduling and so on. The specifications of modules to define the major required functions, capabilities, and the relationship between them are presented.
This paper presents a development of operation scheduling and reactive operation scheduling system for hull fabrication. The methodology for implementing operation scheduling system is HHGA(Hierarchical Hybrid Genetic Algorithm) which exploits both the global perspective of the genetic algorithm and the rapid convergence of the heuristic search for operation scheduling. The methodology for the reactive operation scheduling is the revised HHGA which consists of manual schedule editor for occurrence of exceptional events and the revised scheduling method used in operation scheduling. As the results of experiment, it has been confirmed that HHGA is able to search good operation scheduling within reasonable time, and the revised HHGA is able to search load-balanced reactive operation scheduling with minimum changes of initial operation schedule within short period of time.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.27
no.2
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pp.97-109
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2002
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.
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.
A bus scheduling problem with multiple objective functions and travel time constraint is to determine the allocation of buses to customer service requests minimizing the number of buses and travel costs under the travel time restriction for each bus. For the scheduling, we first represent the scheduling problem using a graph and develop a hierarchical approach. Second, we develop a mathematical model based algorithm for the scheduling problem including heuristic methods. We tested the performance of the algorithm on instances with real data. As a result, the total number of buses and travel costs are reduced over about 10% comparing with that of current practice at the company.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.7
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pp.719-727
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2006
This paper proposes a new method to obtain a maximum allowable delay bound for a scheduling of networked discrete control systems and event-based scheduling method. The proposed method is formulated in terms of linear matrix inequalities and can give a much less conservative delay bound than the existing methods. A network scheduling method is presented based on the delay obtained through the proposed method, and it can adjust the sampling period to allocate same utilization to each control loop. The presented method can handle three types of data (sporadic, emergency data, periodic data and non real-time message) and guarantees real-time transmission of periodic and sporadic emergency data using modified EDF scheduling method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.12
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pp.3096-3117
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2013
To execute the performance driven Grid applications, an effective and scalable workflow scheduling is seen as an essential. To optimize cost & makespan, in this paper, we propose a Scalable Cost-Time Trade-off (SCTT) model for scheduling workflow tasks. We have developed a heuristic algorithm known as Scalable Cost-Time Trade-off Scheduling (SCTTS) with a lower runtime complexity based on the proposed SCTT model. We have compared the performance of our proposed approach with other heuristic and meta-heuristic based scheduling strategies using simulations. The results show that the proposed approach improves performance and scalability with different workflow sizes, task parallelism and heterogeneous resources. This method, therefore, outperforms other methods.
In this paper, we propose a packet scheduling discipline called packet loss fair scheduling, in which the packet loss of each user from different real-time traffic is fairly distributed according to the quality of service requirements. We consider an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) system. The basic frame structure of the system is for the downlink in a cellular packet network, where the time axis is divided into a finite number of slots within a frame, and the frequency axis is segmented into subchannels that consist of multiple subcarriers. In addition, to compensate for fast and slow channel variation, we employ a link adaptation technique such as adaptive modulation and coding. From the simulation results, our proposed packet scheduling scheme can support QoS differentiations while guaranteeing short-term fairness as well as long-term fairness for various real-time traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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