The scheduling algorithm based on the hierarchical scheduling policy is presented for the Job Shop type FMC control, and the simulation results using this hierarchical scheduling policy are with the results which are based on the heuristic scheduling policy. The results show that the hierarchical ling policy is more efficient than the heuristic scheduling policy in either case that there exist machine failures in the FMC or not.
In this paper, I propose a thread scheduling policy for faster packet processing on the network processors with multithreaded multiprocessor architecture. To implement the proposed policy, I derived several basic parameters related to the thread scheduling and included a new parameter representing the packet contents and the features of the multithreaded architecture. Through the empirical study using a network processor, I proved the proposed scheduling ploicy provides better throughput and load balancing compared to the generally used thread scheduling policy.
Opportunistic scheduling provides the capability of resource management in wireless networks by taking advantage of multiuser diversity and by allowing delay variation in delivering data packets. It generally aims to maximize system throughput or guarantee fairness and quality of service (QoS) requirements. In this paper, we develop an extended proportional fair (PF) scheduling policy that can statistically guarantee three kinds of QoS. The scheduling policy is derived by solving the optimization problems in an ideal system according to QoS constraints. We prove that the practical version of the scheduling policy is optimal in opportunistic scheduling systems. As each scheduling policy has some parameters, we also consider practical parameter adaptation algorithms that require low implementation complexity and show their convergences mathematically. Through simulations, we confirm that our proposed schedulers show good fairness performance in addition to guaranteeing each user's QoS requirements.
As energy harvesting communication systems emerge, there is a need for transmission schemes that dynamically adapt to the energy harvesting process. In this paper, after exhibiting a finite-horizon online throughput-maximizing scheduling problem formulation and the structure of its optimal solution within a dynamic programming formulation, a low complexity online scheduling policy is proposed. The policy exploits the existence of thresholds for choosing rate and power levels as a function of stored energy, harvest state and time until the end of the horizon. The policy, which is based on computing an expected threshold, performs close to optimal on a wide range of example energy harvest patterns. Moreover, it achieves higher throughput values for a given delay, than throughput-optimal online policies developed based on infinite-horizon formulations in recent literature. The solution is extended to include ergodic time-varying (fading) channels, and a corresponding low complexity policy is proposed and evaluated for this case as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1265-1278
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2017
Dynamic task scheduling is one of the most popular research topics in the cloud computing field. The cloud scheduler dynamically provides VM resources to variable cloud tasks with different scheduling strategies in cloud computing. In this study, we utilized a valid model to describe the dynamic changes of both computing facilities (such as hardware updating) and request task queuing. We built a novel approach called Policy Iteration Scheduling (PIS) to globally optimize the independent task scheduling scheme and minimize the total execution time of priority tasks. We performed experiments with randomly generated cloud task sets and varied the performance of VM resources using Poisson distributions. The results show that PIS outperforms other popular schedulers in a typical cloud computing environment.
Proportional Fair (PF) share policy has been adopted as a downlink scheduling scheme in CDMA2000 l×EV-DO standard. Although It offers optimal performance in aggregate throughput conditioned on equal time share among users, it cannot provide a bandwidth guarantee and a strict delay bound. which is essential requirements of real-time (RT) applications. In this study, we propose a new scheduling policy that provides quality-of-service (QoS) guarantees to a variety of traffic types demanding diverse service requirements. In our policy data traffic is categorized Into three classes, depending on sensitivity of Its performance to delay or throughput. And the primary components of our policy, namely, Proportional Fair (PF), Weighted Fair Queuing (WFQ), and delay-based prioritized scheme are intelligently combined to satisfy QoS requirements of each traffic type. In our policy all the traffic categories run on the PF policy as a basis. However the level of emphasis on each of those ingredient policies is changed in an adaptive manner by taking into account the channel conditions and QoS requirements. Such flexibility of our proposed policy leads to offering QoS guarantees effectively and. at the same time, maximizing the throughput. Simulations are used to verify the performance of the proposed scheduling policy. Experimental results show that our proposal can provide guaranteed throughput and maximum delay bound more efficiently compared to other policies.
As a trend toward multi-product batch processes is increasing in Chemical Process Industry (CPI), multi-product batch scheduling has been actively studied. But the optimal production scheduling problems for multi-product batch processes are known as NP-complete. Recently Ku and Karimi [5] have studied Simulated Annealing(SA) and Jung et al.[6] have developed Modified Simulated Annealing (MSA) method which was composed of two stage search algorithms for scheduling of batch processes with UIS and NIS. Jung et al.[9] also have studied the Common Intermediate Storage(CIS) policy which have accepted as a high efficient intermediate storage policy. It can be also applied to pipeless mobile intermediate storage pacilities. In spite of these above researches, there have been no contribution of scheduling of CIS policy for chemical batch processes. In this paper, we have developed another MSA for scheduling chemical batch processes with searching the suitable control parameters for CIS policy and have tested the this algorithm with randomly generated various scheduling problems. From these tests, MSA is outperformed to general SA for CIS batch process system.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.1
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pp.1-11
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2017
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.
In today's competitive dental markets, it is of paramount importance to improve service quality and at the same time to use scarce resource efficiently. In this study, we present appointment policies and scheduling rules for private dental clinics to reduce the waiting time of patients and to increase the revenue by utilizing resource more effectively. This study validates the proposed appointment policies and scheduling rules based on simulation models. We show that the bottleneck-based appointment policy is the most effective among appointment policies, followed by the multiple-block appointment one. The shortest processing time among scheduling rules contributes most to the performance of the appointment system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.3
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pp.443-451
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2001
This paper addresses an on-line scheduling method for track systems in semiconductor fabrication. A track system is a clustered equipment performing photolithography process in semiconductor fabrication. Trends toward high automation and flexibility in the track systems accelerate the necessity of the intelligent controller that can guarantee reliability and optimize productivity of the track systems. This paper proposes an-efficient on-line scheduling method that can avoid deadlock inherent to track systems and optimize the productivity. We employ two procedures for the on-line scheduling. First, we define potential deadlock set to apply deadlock avoidance policy efficiently. After introducing the potential deadlock set, we propose a deadlock avoidance policy using an on-line Gantt chart, which can generate optimal near-optimal schedule without deadlock. The proposed on-line scheduling method is shown to be efficient in handling deadlock inherent to the track systems through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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