1,742 research outputs found

    Undergraduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    Graduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    Undergraduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    Graduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    Resource-aware scheduling for 2D/3D multi-/many-core processor-memory systems

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    This dissertation addresses the complexities of 2D/3D multi-/many-core processor-memory systems, focusing on two key areas: enhancing timing predictability in real-time multi-core processors and optimizing performance within thermal constraints. The integration of an increasing number of transistors into compact chip designs, while boosting computational capacity, presents challenges in resource contention and thermal management. The first part of the thesis improves timing predictability. We enhance shared cache interference analysis for set-associative caches, advancing the calculation of Worst-Case Execution Time (WCET). This development enables accurate assessment of cache interference and the effectiveness of partitioned schedulers in real-world scenarios. We introduce TCPS, a novel task and cache-aware partitioned scheduler that optimizes cache partitioning based on task-specific WCET sensitivity, leading to improved schedulability and predictability. Our research explores various cache and scheduling configurations, providing insights into their performance trade-offs. The second part focuses on thermal management in 2D/3D many-core systems. Recognizing the limitations of Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) in S-NUCA many-core processors, we propose synchronous thread migrations as a thermal management strategy. This approach culminates in the HotPotato scheduler, which balances performance and thermal safety. We also introduce 3D-TTP, a transient temperature-aware power budgeting strategy for 3D-stacked systems, reducing the need for Dynamic Thermal Management (DTM) activation. Finally, we present 3QUTM, a novel method for 3D-stacked systems that combines core DVFS and memory bank Low Power Modes with a learning algorithm, optimizing response times within thermal limits. This research contributes significantly to enhancing performance and thermal management in advanced processor-memory systems

    UMSL Bulletin 2022-2023

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    The 2022-2023 Bulletin and Course Catalog for the University of Missouri St. Louis.https://irl.umsl.edu/bulletin/1087/thumbnail.jp

    Undergraduate Catalog of Studies, 2022-2023

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    Serial-batch scheduling – the special case of laser-cutting machines

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    The dissertation deals with a problem in the field of short-term production planning, namely the scheduling of laser-cutting machines. The object of decision is the grouping of production orders (batching) and the sequencing of these order groups on one or more machines (scheduling). This problem is also known in the literature as "batch scheduling problem" and belongs to the class of combinatorial optimization problems due to the interdependencies between the batching and the scheduling decisions. The concepts and methods used are mainly from production planning, operations research and machine learning

    Enabling HW-based task scheduling in large multicore architectures

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    Dynamic Task Scheduling is an enticing programming model aiming to ease the development of parallel programs with intrinsically irregular or data-dependent parallelism. The performance of such solutions relies on the ability of the Task Scheduling HW/SW stack to efficiently evaluate dependencies at runtime and schedule work to available cores. Traditional SW-only systems implicate scheduling overheads of around 30K processor cycles per task, which severely limit the ( core count , task granularity ) combinations that they might adequately handle. Previous work on HW-accelerated Task Scheduling has shown that such systems might support high performance scheduling on processors with up to eight cores, but questions remained regarding the viability of such solutions to support the greater number of cores now frequently found in high-end SMP systems. The present work presents an FPGA-proven, tightly-integrated, Linux-capable, 30-core RISC-V system with hardware accelerated Task Scheduling. We use this implementation to show that HW Task Scheduling can still offer competitive performance at such high core count, and describe how this organization includes hardware and software optimizations that make it even more scalable than previous solutions. Finally, we outline ways in which this architecture could be augmented to overcome inter-core communication bottlenecks, mitigating the cache-degradation effects usually involved in the parallelization of highly optimized serial code.This work is supported by the TEXTAROSSA project G.A. n.956831, as part of the EuroHPC initiative, by the Spanish Government (grants PCI2021-121964, TEXTAROSSA; PDC2022-133323-I00, Multi-Ka; PID2019-107255GB-C21 MCIN/AEI/10.13039/501100011033; and CEX2021-001148-S), by Generalitat de Catalunya (2021 SGR 01007), and FAPESP (grant 2019/26702-8).Peer ReviewedPostprint (published version

    Application of nature-inspired optimization algorithms to improve the production efficiency of small and medium-sized bakeries

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    Increasing production efficiency through schedule optimization is one of the most influential topics in operations research that contributes to decision-making process. It is the concept of allocating tasks among available resources within the constraints of any manufacturing facility in order to minimize costs. It is carried out by a model that resembles real-world task distribution with variables and relevant constraints in order to complete a planned production. In addition to a model, an optimizer is required to assist in evaluating and improving the task allocation procedure in order to maximize overall production efficiency. The entire procedure is usually carried out on a computer, where these two distinct segments combine to form a solution framework for production planning and support decision-making in various manufacturing industries. Small and medium-sized bakeries lack access to cutting-edge tools, and most of their production schedules are based on personal experience. This makes a significant difference in production costs when compared to the large bakeries, as evidenced by their market dominance. In this study, a hybrid no-wait flow shop model is proposed to produce a production schedule based on actual data, featuring the constraints of the production environment in small and medium-sized bakeries. Several single-objective and multi-objective nature-inspired optimization algorithms were implemented to find efficient production schedules. While makespan is the most widely used quality criterion of production efficiency because it dominates production costs, high oven idle time in bakeries also wastes energy. Combining these quality criteria allows for additional cost reduction due to energy savings as well as shorter production time. Therefore, to obtain the efficient production plan, makespan and oven idle time were included in the objectives of optimization. To find the optimal production planning for an existing production line, particle swarm optimization, simulated annealing, and the Nawaz-Enscore-Ham algorithms were used. The weighting factor method was used to combine two objectives into a single objective. The classical optimization algorithms were found to be good enough at finding optimal schedules in a reasonable amount of time, reducing makespan by 29 % and oven idle time by 8 % of one of the analyzed production datasets. Nonetheless, the algorithms convergence was found to be poor, with a lower probability of obtaining the best or nearly the best result. In contrast, a modified particle swarm optimization (MPSO) proposed in this study demonstrated significant improvement in convergence with a higher probability of obtaining better results. To obtain trade-offs between two objectives, state-of-the-art multi-objective optimization algorithms, non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), strength Pareto evolutionary algorithm, generalized differential evolution, improved multi-objective particle swarm optimization (OMOPSO) and speed-constrained multi-objective particle swarm optimization (SMPSO) were implemented. Optimization algorithms provided efficient production planning with up to a 12 % reduction in makespan and a 26 % reduction in oven idle time based on data from different production days. The performance comparison revealed a significant difference between these multi-objective optimization algorithms, with NSGA-II performing best and OMOPSO and SMPSO performing worst. Proofing is a key processing stage that contributes to the quality of the final product by developing flavor and fluffiness texture in bread. However, the duration of proofing is uncertain due to the complex interaction of multiple parameters: yeast condition, temperature in the proofing chamber, and chemical composition of flour. Due to the uncertainty of proofing time, a production plan optimized with the shortest makespan can be significantly inefficient. The computational results show that the schedules with the shortest and nearly shortest makespan have a significant (up to 18 %) increase in makespan due to proofing time deviation from expected duration. In this thesis, a method for developing resilient production planning that takes into account uncertain proofing time is proposed, so that even if the deviation in proofing time is extreme, the fluctuation in makespan is minimal. The experimental results with a production dataset revealed a proactive production plan, with only 5 minutes longer than the shortest makespan, but only 21 min fluctuating in makespan due to varying the proofing time from -10 % to +10 % of actual proofing time. This study proposed a common framework for small and medium-sized bakeries to improve their production efficiency in three steps: collecting production data, simulating production planning with the hybrid no-wait flow shop model, and running the optimization algorithm. The study suggests to use MPSO for solving single objective optimization problem and NSGA-II for multi-objective optimization problem. Based on real bakery production data, the results revealed that existing plans were significantly inefficient and could be optimized in a reasonable computational time using a robust optimization algorithm. Implementing such a framework in small and medium-sized bakery manufacturing operations could help to achieve an efficient and resilient production system.Die Steigerung der Produktionseffizienz durch die Optimierung von ArbeitsplĂ€nen ist eines der am meisten erforschten Themen im Bereich der Unternehmensplanung, die zur Entscheidungsfindung beitrĂ€gt. Es handelt sich dabei um die Aufteilung von Aufgaben auf die verfĂŒgbaren Ressourcen innerhalb der BeschrĂ€nkungen einer Produktionsanlage mit dem Ziel der Kostenminimierung. Diese Optimierung von ArbeitsplĂ€nen wird mit Hilfe eines Modells durchgefĂŒhrt, das die Aufgabenverteilung in der realen Welt mit Variablen und relevanten EinschrĂ€nkungen nachbildet, um die Produktion zu simulieren. ZusĂ€tzlich zu einem Modell sind Optimierungsverfahren erforderlich, die bei der Bewertung und Verbesserung der Aufgabenverteilung helfen, um eine effiziente Gesamtproduktion zu erzielen. Das gesamte Verfahren wird in der Regel auf einem Computer durchgefĂŒhrt, wobei diese beiden unterschiedlichen Komponenten (Modell und Optimierungsverfahren) zusammen einen Lösungsrahmen fĂŒr die Produktionsplanung bilden und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Fertigungsindustrien unterstĂŒtzen. Kleine und mittelgroße BĂ€ckereien haben zumeist keinen Zugang zu den modernsten Werkzeugen und die meisten ihrer ProduktionsplĂ€ne beruhen auf persönlichen Erfahrungen. Dies macht einen erheblichen Unterschied bei den Produktionskosten im Vergleich zu den großen BĂ€ckereien aus, was sich in deren Marktdominanz widerspiegelt. In dieser Studie wird ein hybrides No-Wait-Flow-Shop-Modell vorgeschlagen, um einen Produktionsplan auf der Grundlage tatsĂ€chlicher Daten zu erstellen, der die BeschrĂ€nkungen der Produktionsumgebung in kleinen und mittleren BĂ€ckereien berĂŒcksichtigt. Mehrere einzel- und mehrzielorientierte, von der Natur inspirierte Optimierungsalgorithmen wurden implementiert, um effiziente ProduktionsplĂ€ne zu berechnen. Die Minimierung der Produktionsdauer ist das am hĂ€ufigsten verwendete QualitĂ€tskriterium fĂŒr die Produktionseffizienz, da sie die Produktionskosten dominiert. Jedoch wird in BĂ€ckereien durch hohe Leerlaufzeiten der Öfen Energie verschwendet was wiederum die Produktionskosten erhöht. Die Kombination beider QualitĂ€tskriterien (minimale Produktionskosten, minimale Leerlaufzeiten der Öfen) ermöglicht eine zusĂ€tzliche Kostenreduzierung durch Energieeinsparungen und kurze Produktionszeiten. Um einen effizienten Produktionsplan zu erhalten, wurden daher die Minimierung der Produktionsdauer und der Ofenleerlaufzeit in die Optimierungsziele einbezogen. Um optimale ProduktionsplĂ€ne fĂŒr bestehende Produktionsprozesse von BĂ€ckereien zu ermitteln, wurden folgende Algorithmen untersucht: Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing und Nawaz-Enscore-Ham. Die Methode der Gewichtung wurde verwendet, um zwei Ziele zu einem einzigen Ziel zu kombinieren. Die Optimierungsalgorithmen erwiesen sich als gut genug, um in angemessener Zeit optimale PlĂ€ne zu berechnen, wobei bei einem untersuchten Datensatz die Produktionsdauer um 29 % und die Leerlaufzeit des Ofens um 8 % reduziert wurde. Allerdings erwies sich die Konvergenz der Algorithmen als unzureichend, da nur mit einer geringen Wahrscheinlichkeit das beste oder nahezu beste Ergebnis berechnet wurde. Im Gegensatz dazu zeigte der in dieser Studie ebenfalls untersuchte modifizierte Particle-swarm-Optimierungsalgorithmus (mPSO) eine deutliche Verbesserung der Konvergenz mit einer höheren Wahrscheinlichkeit, bessere Ergebnisse zu erzielen im Vergleich zu den anderen Algorithmen. Um Kompromisse zwischen zwei Zielen zu erzielen, wurden moderne Algorithmen zur Mehrzieloptimierung implementiert: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), Strength Pareto Evolutionary Algorithm, Generalized Differential Evolution, Improved Multi-objective Particle Swarm Optimization (OMOPSO), and Speed-constrained Multi-objective Particle Swarm Optimization (SMPSO). Die Optimierungsalgorithmen ermöglichten eine effiziente Produktionsplanung mit einer Verringerung der Produktionsdauer um bis zu 12 % und einer Verringerung der Leerlaufzeit der Öfen um 26 % auf der Grundlage von Daten aus unterschiedlichen Produktionsprozessen. Der Leistungsvergleich zeigte signifikante Unterschiede zwischen diesen Mehrziel-Optimierungsalgorithmen, wobei NSGA-II am besten und OMOPSO und SMPSO am schlechtesten abschnitten. Die GĂ€rung ist ein wichtiger Verarbeitungsschritt, der zur QualitĂ€t des Endprodukts beitrĂ€gt, indem der Geschmack und die Textur des Brotes positiv beeinflusst werden kann. Die Dauer der GĂ€rung ist jedoch aufgrund der komplexen Interaktion von mehreren GrĂ¶ĂŸen abhĂ€ngig wie der Hefezustand, der Temperatur in der GĂ€rkammer und der chemischen Zusammensetzung des Mehls. Aufgrund der VariabilitĂ€t der GĂ€rzeit kann jedoch ein Produktionsplan, der auf die kĂŒrzeste Produktionszeit optimiert ist, sehr ineffizient sein. Die Berechnungsergebnisse zeigen, dass die PlĂ€ne mit der kĂŒrzesten und nahezu kĂŒrzesten Produktionsdauer eine erhebliche (bis zu 18 %) Erhöhung der Produktionsdauer aufgrund der Abweichung der GĂ€rzeit von der erwarteten Dauer aufweisen. In dieser Arbeit wird eine Methode zur Entwicklung einer robusten Produktionsplanung vorgeschlagen, die VerĂ€nderungen in den GĂ€rzeiten berĂŒcksichtigt, so dass selbst bei einer extremen Abweichung der GĂ€rzeit die Schwankung der Produktionsdauer minimal ist. Die experimentellen Ergebnisse fĂŒr einen Produktionsprozess ergaben einen robusten Produktionsplan, der nur 5 Minuten lĂ€nger ist als die kĂŒrzeste Produktionsdauer, aber nur 21 Minuten in der Produktionsdauer schwankt, wenn die GĂ€rzeit von -10 % bis +10 % der ermittelten GĂ€rzeit variiert. In dieser Studie wird ein Vorgehen fĂŒr kleine und mittlere BĂ€ckereien vorgeschlagen, um ihre Produktionseffizienz in drei Schritten zu verbessern: Erfassung von Produktionsdaten, Simulation von ProduktionsplĂ€nen mit dem hybrid No-Wait Flow Shop Modell und AusfĂŒhrung der Optimierung. FĂŒr die Einzieloptimierung wird der mPSO-Algorithmus und fĂŒr die Mehrzieloptimierung NSGA-II-Algorithmus empfohlen. Auf der Grundlage realer BĂ€ckereiproduktionsdaten zeigten die Ergebnisse, dass die in den BĂ€ckereien verwendeten PlĂ€ne ineffizient waren und mit Hilfe eines effizienten Optimierungsalgorithmus in einer angemessenen Rechenzeit optimiert werden konnten. Die Umsetzung eines solchen Vorgehens in kleinen und mittelgroßen BĂ€ckereibetrieben trĂ€gt dazu bei effiziente und robuste ProduktionsplĂ€ne zu erstellen und somit die WettbewerbsfĂ€higkeit dieser BĂ€ckereien zu erhöhen
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