最早截止期优先调度算法的改进

在基于IEEE802.16d协议的服务流调度过程中,为了保证优先级较高的任务优先得到服务,并尽量将调度过程对系统资源的消耗控制在可承受的范围内,在分析已有的非抢占式及抢占式两种方案的最早截止期优先(EDF)算法优缺点的基础上,重点考虑时间特性、重要性特性、顺序参考三方面作为调节参数,同时兼顾传输距离,对已有的EDF算法进行改进。提出了基于重要性因素抢占的半抢占式EDF算法。通过仿真实验,把改进后的EDF算法应用到IEEE802.16d协议的实时轮询业务(RTPS)服务流调度中。结果表明,改进后的EDF算法较好地平衡了抢占及非抢占式EDF算法的优缺点,具备较前两者更小且更稳定的延时。     

基于Linux2．6进程调度系统的实时性研究

针对Linux 2.6进程调度系统在实时性方面存在的不足,首先对Linux 2.6进程调度系统的优先级计算以及调度策略进行详细的分析.然后,根据优先级计算和调度策略实时性方面存在的缺陷,引入基于进程截止期的EDF进程调度算法,并介绍EDF算法在Ljnux 2.6内核代码中的具体实现.最后,以进程截止期满足率为标准的实验数据对比FIFO、RR和EDF调度策略在实时进程调度性能上的差异,证明EDF调度策略在处理实时进程方面具有更强的调度能力.     

基于GA的控制系统中实时任务的优化调度

控制系统中任务的调度不仅影响系统的资源利用率，而且影响系统的控制性能，是控制系统设计和实现的关键技术之一．首先分析了周期性实时任务，并给出了任务模型．基于此，采用了EDF调度算法，给出了任务的可测度性条件根据系统的性能指标与任务的采样周期和控制延迟之间的关系，对系统性能进行优化．由于采样周期和控制延迟之间存仵相互影响，为此采用了浮点数编码的遗传算法对采样周期进行优化，以提高系统的性能．为了加快收敛速度和不陷入局部极值，采用了排序选择算法、算术交叉算子和非一致变异算子．仿真结果表明，通过采用遗传算法，在保证系统中任务实时性的条件下，可以显著地提高系统的性能指标．     

多种网络业务并存的IEDF算法研究

文章以EDF算法为基础,提出一种改进的调度算法IEDF。在IEDF中,提出一种新的带宽调度策略,并在3种具体情况下进行业务流调度过程分析。同时,在SIM环境下进行仿真实验,仿真结果表明,和原EDF算法相比,IEDF算法有效保证了带宽,降低了时延,提升了Qos。     

EDF调度算法的实时性改进

在实时调度算法中,常用的EDF调度算法是非抢占式的,针对这个问题,研究应用SLAD算法和BACK-SLASH算法来改善EDF调度算法的实时性.对过载情况下的截止期错失率DMR的测试,结果表明其实时性确有所改进.     

分布式实时系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限，而实际中任务的周期常常是互不相同的,将任务分配算法与单处理器的调度算法相结合，提出基于基版本／副版本技术和非抢占式EDF算法的容错调度算法，给出了基版本／副版本任务时限的设置方法，并对任务集的可调度性进行了分析，给出了任务集在给定处理器集上可调度性的判定方法.     

最早截止期优先的网络控制系统动态调度研究

网络控制是涉及计算机技术、自动控制技术、通信技术和最优化理论等的综合学科,网络调度对网络控制系统性能的影响是近年来国际学术界研究的热点。介绍了网络控制系统的基本组成和可调度性分析方法,提出一种由实时任务调度理论改进的网络动态调度理论——最早截止期优先(EDF)动态调度算法,并在控制器局域网络下采用Truetime与Simulink仿真工具共同构建了多回路的网络控制系统。仿真实验结果表明:最早截止期优先动态调度算法可以在不确定的网络环境下使各回路控制器性能达到最优。     

关于降低资源管理调度算法开销的研究

从实际应用中降低调度开销的角度出发 ,提出了一种改进方案 ,通过过滤移动台的反馈信息减少开销 ,确保用户尽可能地利用信道质量好的时候传输数据 . 经过系统级仿真 ,并与传统的正比 公平调度算法结果相比较 ,显示了改进后的算法在保持公平度的条件下降低了调度开销 ,系统吞吐量不但没有损失 ,而且还有某些提高.     

基于多核处理器平台的公平调度算法

为了减少多核处理器系统全局调度算法中共享L2cache抖动,在Pfair调度算法基础上提出一种新的Cache感知的软实时公平调度算法.通过对WSS(work set size)、子任务截止时间和任务负载建立多因素优先级模型,并将此优先级模型应用到改进后的Pfair算法中,该算法的调度决策在系统负载较重的系统中对WSS具有自适应性.模拟实验结果显示:在对称4核和8核处理器系统中,该算法任务丢失率低,且在系统负载重时能够减少共享L2cache抖动,其整体调度性能优于传统的G-EDF(global-earliest deadline first)调度算法和Pfair调度算法.     

面向分布式实时系统的新型可信任务调度算法

目前许多面向关键领域的应用对实时系统提出了可信要求,研究可信的实时调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时系统的启发式可信调度算法,该算法以提高系统的可靠性和安全性为目标,一方面采用改进的主动副本复制技术,在多个处理机上有效分配实时周期任务,并支持对硬件失效和软件瞬时失效的处理,另一方面利用处理机对每个运行之前的任务进行安全性检查,有效防止了非法任务进入并破坏系统。仿真实验的结果表明,文中提出的算法DTSA相对于其它算法而言,在仅增加较少硬件成本的前提下,能够有效提高运行任务的可靠性和安全性。     

面向多核的时间帧加权公平调度算法

多核系统在移动终端、多媒体设备上的广泛应用对于多核系统的调度提出了新的要求,由于这些多核设备中大量的周期性与实时动态任务的执行,使得传统的Pfair和ERfair等经典算法产生了大量的任务迁移,同时对于动态任务调度并不能提供良好的支持。因此,在Pfair经典调度算法的基础上,结合EDF等局部调度算法,以时间帧的模式轮转多任务的周期执行,并采用处理器时间帧间的任务固定来降低任务的迁移率。仿真实验表明,在对任务调度公平性影响很小的情况下,大大降低了任务的迁移率并能更好的处理动态任务,具有更高的效率和更为广泛的使用范围。     

基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法

针对嵌入式多核系统中的实时性和能耗问题,提出了基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法.通过对多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析,建立了新的编码策略和相应的目标函数,将任务划分、任务调度及电压选择3个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中,并兼顾系统的实时性,将问题转化为有约束的粒子群优化问题,利用可行性规则的约束处理技术,形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法.实验结果表明:本文算法能以较快的速度收敛于使系统能耗更少的调度解.     

Hybrid and dependent task scheduling algorithm for on-board system software

0　INTRODUCTIONAnon boardcomputersystemisadistributedcom putersystemconsistingofsomeembededreal timecontrol lingsystemsandsomereal timeinformationprocessingsystems .Itassuresthecorrectnessofcomputingresultsandthecompletionbeforethedeadlinegiven ,orthesys temmaytotallyfailinspitofitscorrectcomputation .Forexample ,ifreal timedataprocessingisimpossiblefortheattitudecontrollingsystem ,thereisnowayforthesatellitetoworknormally ,anditmayevengetoutofcontrol[1] .Soasthecoreofcontrol,theon boardc…     

RT-Linux的中断和任务调度

为了满足嵌入式系统的实时要求，RT－Linux对Linux的中断和任务调度机制做了必要的改造，从而能够满足比较高的实时要求。简要分析了RT－Linux的中断和任务调度机制，并指出其相对于Linux的不同之处，同时，说明了它对于提高Linux实时性的作用。     

RTAI实时调度器的优化与实现

在实时系统中,任务调度策略是内核设计的关键部分,如何进行任务调度,保证各个任务能在其期限之内完成是实时操作系统研究的一个重要领域。针对RTAI—LINUX调度器在系统负载较重或过载时调度性能急剧下降的缺点,笔者将一种改进的最小空闲时间优先算法引入到RTAI调度器中,对其进行了优化,实现了静态优先级结合动态优先级调度的调度器。对改进后的调度器调度时延和对调度器调度算法的仿真进行了测试,取得了较好的调度性能。     

基于顶点覆盖问题解的与/或优先约束任务调度算法

系统描述了与/或网模型及与/或优先约束任务调度的可行性判定算法.以顶点覆盖问题为基础,证明与/或优先约束任务调度最小完成时间问题是NP完全的.提出一种启发式调度算法,解决与/或优先约束任务调度最小完成时间问题.通过算法示例表明,该算法对与/或优先约束任务图具有良好的调度性能,能够得到一个最优唯与任务图,从而证明在实时优先约束任务调度中引入图优化的理论,是解决优先约束任务调度问题的一个有效途径.     

DAG任务模型的粒子群优化调度算法

在并行多处理器系统中,通常用有向无环图(DAG)表示任务之间的依赖关系.为了提高该任务模型调度算法的性能,基于粒子群优化算法,提出一种新的调度算法.算法将任务高度和粒子位置作为任务优先级,使用表调度策略生成有效的调度方案,在满足任务间依赖关系的条件下,使所有任务的完成时间最小.仿真实验结果表明,与遗传算法相比,所提出的算法提高了解的质量和收敛速度,特别适合于规模较大的多处理器任务调度.