본 논문은 실시간 멀티프로세서 스케줄링 문제를 효과적으로 해결하는 신경망 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 대표적인 신경망 모델인 홉 필드 네트워크를 근간으로 태스크의 처리요구에 대해 지정된 시간이내에 처리할 수 있는 실시간 시스템을 신경망의 장점인 병렬처리가 가능하도록 구현하였다. 본 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존에 실시간 멀티프로세서 스케줄링을 위해 연구되는 EDA와 LLA의 두 알고리즘과 비교한다. 제안된 알고리즘은 VHDL을 이용하여 하드웨어로 설계한다.
This paper proposes a neural network algorithm for real-time multiprocessor scheduling problem. The proposed algorithm is developed base on Hopfield neural network for a benefit of parallel processing, in order to finish a requested task within a deadline time. To compare the performance of the proposed algorithm, we used EDA and LLA algorithm that has studied real-time multiprocessor scheduling before. The proposed algorithm is implemented hardware using VHDL.
