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The Analysis of Algorithm for Four Machines Scheduling under General Eligibility Constraint
임경국,박종호,장수영 대한산업공학회 2008 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2008 No.11
In this paper we consider the on-line problem of scheduling on four identical machines under the machine eligibility constraints, where each job can be assigned to one of a subset of admissible machines. We propose the classical LS algorithm with competitive ratio of 3 which are shown to be optimal. Also the algorithm is optimal for the semi-online versions of the problem with the total or the longest processing time known in advance.
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작업이 GoS 자격을 가지는 상황에서의 스케줄링 문제의 최신 동향
임경국,장수영 대한산업공학회 2010 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2010 No.11
서비스 산업에서 서비스 제공자는 고객들을 일반 고객과 VIP 고객 등으로 구분하여 관리하고, 고객의 등급에 따라 차등화 된 서비스를 제공하고 있다. 이러한 개념을 스케줄링이론(Scheduling Theory)에 적용한 문제가 바로 ‘작업이 GoS 자격을 갖는 상황에서의 스케줄링 문제(Scheduling problem with GoSeligibility)’이다. 이 논문에서는 작업이 GoS 자격을 갖는 상황에서의 스케줄링 문제 중, 목적식이 메이크스팬(Makespan)을 최소화하는 문제에 대해 소개하고 최근 연구 결과들을 조사하였다.
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생산 및 일정계획 : 작업이 GoS 자격을 가지는 상황에서의 스케줄링 문제의 최신 동향
임경국,장수영 대한산업공학회 2010 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2010 No.-
서비스 산업에서 서비스 제공자는 고객들을 일반 고객과 VIP 고객 등으로 구분하여 관리하고, 고객의 등급에 따라 차등화 된 서비스를 제공하고 있다. 이러한 개념을 스케줄링 이론(Scheduling Theory)에 적용한 문제가 바로 `작업이 GoS 자격을 갖는 상황에서의 스케줄링 문제(Scheduling problem with GoS eligibility)`이다. 이 논문에서는 작업이 GoS 자격을 갖는 상황에서의 스케줄링 문제 중, 목적식이 메이크스팬(Makespan)을 최소화하는 문제에 대해 소개하고 최근 연구 결과들을 조사하였다.
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The analysis of algorithm for three machines scheduling with general eligibility
임경국,박종호,장수영 한국경영과학회 2007 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2007 No.11
Online parallel machine scheduling problems have been studied by many researchers and enormous results are appeared in the last 40 years. With the development of scheduling theory and application, new online scheduling problems where the partial information is known in advance, that is, semi-online, gained much interest due to their increased application in practice. So we consider the online scheduling of three machines with general eligibility and its semi-online variant where the total processing time is known in advance. For the online and semi-online problems, we develop algorithms with competitive ratio of 5/2 which are shown to be optimal.
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