Network optimization is being increasingly important and fundamental issue in the fields such as engineering, computer science, operations research, transportation, telecommunication, decision support systems, manufacturing, and airline scheduling. Networks provide a useful way to modeling real world problems and are extensively used in practice. Many real world applications impose on more complex issues, such as, complex structure, complex constraints, and multiple objects to be handled simultaneously and make the problem intractable to the traditional approaches. Recent advances in evolutionary computation have made it possible to solve such practical network optimization problems. The invited talk introduces a thorough treatment of evolutionary approaches, i.e., hybrid genetic algorithms approach to network optimization problems, such as, fixed charge transportation problem, minimum cost and maximum flow problem, minimum spanning tree problem, multiple project scheduling problems, scheduling problem in FMS.
Maintenance scheduling is one of mid-term scheduling problems of power systems. There have been many methods for this problem, but there is no effective way to treat all the generators simultaneously except evolutionary algorithms. In this paper, we apply GA to the maintenance scheduling problem. And we proposed new crossover operator(BOX type crossover) to improve searching ability of GA. Satisfactory results are obtained by GA with proposed crossover operator.
본 논문에서는 WDM 단일홉 Broadcast-and-select망에서 멀티캐스트 서비스를 지원하기 위한 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 기존의 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘들은 고정된 송신기와 튜닝이 가능한 수신기에 대하여 멀티캐스트 서비스의 지연시간을 줄이기 위해 멀티캐스트 그룹을 어떻게 적절한 서브그룹으로 나눌 것인가에 대한 것이었다. 이러한 알고리즘들은 송신측의 파장으로 튜닝되어 바로 수신할 준비가 되어 있는 노드들에 대하여 이루어졌기 때문에 수신측의 상태정보를 이용할 수 없었으며, 모든 수신노드의 튜닝지연으로 인해 전체적인 지연시간이 길어지게 되었다. 따라서 본 논문에서는 튜닝이 가능한 송신기와 수신기의 상태정보, 그리고 메시지 전송시간과 튜닝지연시간을 이용하여 서브그룹을 나누는 H_EAR과 PGM 두 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘에 비하여 지연시간과 서브 그룹수의 측면에서 우수함을 보였다.
최근 들어, 실시간 디스크 스케줄링에서 단위 시간당 처리량을 최대화하기 위한 다양한 실시간 스케줄링 알고리즘들이 연구되고 있다. 특히, 실시간 디스크 스케줄링 알고리즘을 대표하는 EDF(Earliest Deadline First)에 스캔기법을 적용한 많은 알고리즘들이 연구되고 있다. 그러나 제안된 디스크 스케줄링 알고리즘들은 스캔 그룹을 생성할 때 계속되는 I/O 요구들을 고려해야 하기 때문에 많은 제약을 가지고 있다. 또한, 스캔 기법에서 서비스 방향의 고정으로 인하여 디스크의 효율성을 떨어뜨리는 결과를 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존의 경성 실시간 시스템에서 사용되는 실시간 디스크 스케줄링 알고리즘들의 문제점을 해결하기 위해 삽입 기법과, 양방향 스캔기법을 기반으로 한 새로운 실시간 디스크 스케줄링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안 시스템의 시간당 처리량과 서비스 가능한 I/O 요구가 우수함을 증명한다.
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 ....
Power consumed by modern computer systems, particularly servers in data centers has almost reached an unacceptable level. However, their energy consumption is often not justifiable when their utilization is considered; that is, they tend to consume more energy than needed for their computing related jobs. Task scheduling in distributed computing systems (DCSs) can play a crucial role in increasing utilization; this will lead to the reduction in energy consumption. In this paper, we address the problem of scheduling precedence-constrained parallel applications in DCSs, and present two energy- conscious scheduling algorithms. Our scheduling algorithms adopt dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) to minimize energy consumption. DVFS, as an efficient power management technology, has been increasingly integrated into many recent commodity processors. DVFS enables these processors to operate with different voltage supply levels at the expense of sacrificing clock frequencies. In the context of scheduling, this multiple voltage facility implies that there is a trade-off between the quality of schedules and energy consumption. Our algorithms effectively balance these two performance goals using a novel objective function and its variant, which take into account both goals; this claim is verified by the results obtained from our extensive comparative evaluation study.
Proposed numerous algorithms for the policing function have mainly focused on their performances. Besides their performance evaluation, however, the VLSI-implementation of these algorithms is worth consideration as well. Although, no algorithms for the policing function have been standardized up to now, ITU-T I.371 suggests two examples of algorithms, the Virtual Scheduling Algorithm (VSA) and the Continuous State Leaky Bucket algorithm. In this paper, we suggest the architecture of a policing device implementing the VSA among various algorithms for the peak cell rate policing and discuss some issues on the implementation. We also present how to select the policing modes of the two devices used to realize various policing schemes and show the experimental results obtained under four different peak cell rate values to confirm that the device performs the policing function satisfactorily. We exploit the priority encoder to run the algorithm in parallel instead of sequentially, which reduces the operation time to a great extent.
인터넷에서 서비스 품질을 제공하기 위해 대역폭에 대한 스케줄링 기술은 중요한요소 중 하나로서 많은 알고리즘이 개발되었다. 그러나 기존의 스케쥴링 알고리즘은 잉여 대역폭 분배에 있어 융통성을 제공하고 있지 않다. 이를 보완하여 잉여 대역폭 분배에 융통성을 제공하기 위해 DGPS(decoupled generalized processor sharing)가 제안되었지만/sup 〔1〕구현이 복잡하고 기존의 다양한 알고리즘에 쉽게 적용하기에는 어려움이 따랐다. 본 논문에서는 잉여 대역폭 분배의 융통성을 제공하고 동시에 DGPS의 문제점을 개선하여 기존의 기반 알고리즘에 자연스럽게 적용할 수 있는 스케쥴링 알고리즘을 제안하고 공평성을 분석하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
The objective of this paper is to define local optimization algorithms (LOA) to solve Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) and analyze the performance of these algorithms. By representing solutions with activity list, three primitive LOAs, i.e. forward and backward improvement-based, exchange-based, and relocation-based LOAs are defined. Also, combined LOAs integrating two primitive LOAs are developed. From the experiments with standard test set J120 generated using ProGen, the FBI-based LOA demonstrates to be an efficient algorithm. Moreover, algorithms combined with FBI-based LOA and other LOA generate good solutions in general. Among the considered algorithms, the combined algorithm of FBI-based and exchangebased shows best performance in terms of solution quality and computation time.
This paper improves algorithms for an assembly-type flowshop scheduling problem in which each job is to assemble two types of components and makespan is the objective measure. For the assembly, one type of the components is outsourced with job-dependent lead time but the other type is fabricated in-house. When both components for a job are prepared, the assembly operation for the job can be started. This problem had been proved to be NP-Complete, so branch-and-bound (B&B) and heuristic algorithms have already been developed. In this paper, we suggest other dominance rules, lowerbound and heutistic algorithms. Also, we develop a new B&B algorithm using these improved bound and dominance rules. The suggested heuristics and B&B algorithm are compared with existing algorithms on randomly-generated test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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