一种新的实时多处理器系统的动态调度算法

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统研究中的重要课题,而评价实时调度算法性能的一个最重要的指标是调度成功率.在近视算法的基础上提出了一种新的实时多处理器系统的动态调度算法--节约算法.在该算法中,提出了一个新的处理器选择策略,从而提高了算法的调度成功率.同时,为了研究节约算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与近视算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,节约算法的调度成功率要优于近视算法.     

实时多处理器系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时多处理器系统的新的高效动态调度算法--动态分批优化调度算法,该算法突破了以往算法中一次只安排一项任务的做法,采用在每次扩充当前局部调度时,按一定规则在待调度的任务集中选取一批任务,对该批任务中的每项任务在每个处理器上运行构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都安排一个处理器或为每个处理器安排一项任务,使得这种安排具有最好的"合适性",以增大未安排任务的可行性.这种方法极大地提高了算法的调度成功率.同时,为了研究该算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与节约算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,在节约算法的调度成功率小于10%的约束条件下,该算法的调度成功率大于90%,说明新算法的优势是非常明显的.     

实时多处理器系统中基于能量节约的动态调度算法

当前处理器由于较高的能量消耗。导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低，已经成为目前计算机领域较为关心的问题．然而目前一些有效降低能量消耗的技术大多针对单处理器系统，较少考虑多处理器系统．本文提出的调度算法针对多处理器系统，以最短任务优先调度为基础，结合其它有效技术，如共享空闲时间回收等，使得实时任务在其截止期内完成的同时能够有效地减低整个系统的能量消耗．针对独立任务集及具有依赖关系的任务集，本文提出两种算法：STFBA1及STFBA2（Shortest Task First—Based Algorithm）．与目前所知的有效算法相比，我们的算法具有更好的性能（调度长度及能量消耗）．     

多处理器系统的实时调度算法研究

调度算法是实时系统的关键技术,选取何种算法调度实时任务,这将直接影响着系统的实时响应能力。多处理器系统有局部调度和全局调度两类实时调度方法,以PFair公平调度为代表的全局调度是当前研究的热点。研究了典型局部调度EDF-FF算法和典型PFair公平调度PD^2算法,比较了多处理器系统采用PD^2算法相对于采用EDF-FF算法实现任务调度的优点,分析了由于任务频繁抢占和迁移,PD^2算法引起的时间消耗,估计并比较了PD2算法和EDF-FF算法的时间消耗,最后得出结论：在共享内存的多处理器系统中,公平调度算法是实时任务调度的比较理想的选择。     

异构实时多处理器系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统中的重要研究课题.根据异构实时多处理器的特点,提出了一种新的异构实时动态调度算法P_IEFT.该算法采用了一个新的处理器分配策略——将任务分配到能最早完成任务的处理器上.该策略能够缩短调度长度,提高后继任务被接受的可能性,从而能够提高成功调度率.模拟结果表明,该调度算法的成功调度率高于近视算法和节约算法的成功调度率.     

面向多处理器的实时周期任务容错调度算法研究

主副版本策略是多处理器系统实时任务调度中处理容错问题的一种重要方式.根据分布式控制系统的特点,本文提出一种改进的FTRMBF算法-PR-FTRMBF,以提高系统周期任务的可调度性.在FTRMBF等已有的调度算法中,当没有处理器分配给当前副版本时,将为副版本分配新的处理器;本文提出的改进算法则以回溯的方式重新分配主版本.在保证系统实时性能和容错能力的前提下,节省了处理器数目.仿真实验表明,与FTRMBF算法相比,改进算法显著提高了系统任务的可调度性.     

多处理器计算环境中基于能量节约的实时动态调度算法

当前处理器由于较高的能量消耗，导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低，已经成为目前计算机领域较为关心的问题．然而目前一些有效降低能量消耗的技术大多针对单处理器系统，较少考虑多处理器系统．提出的调度算法针对多处理器计算环境，以执行时间最快的任务优先调度为基础，结合其它有效技术（共享空闲时间回收），使得实时任务在其截止期内完成的同时能够有效地减低整个系统的能量消耗．针对独立任务集及具有依赖关系的任务集，提出两种针对同构计算环境的算法：STFBA1（Shortest—Task—First—Based Algorithm）及STFBA2，及两钟针对多任务集的算法HSA1（Hybrid Seheduling Algorithm）及HAS2．在单任务集计算环境下，与目前所知的有效算法相比，算法具有更好的性能（调度长度及能量消耗）．在多任务集计算环境下，基于混合调度策略的算法能够明显改进调度性能．     

一个多处理器实时线程调度算法的计算机模拟及分析

本文介绍了对作者提出的一种基于线程的、动态的、非抢占的多处理器实时任务调度算法的计算机模拟和结果分析，表明该算法在单处理器情况下比许多单处理器实时任务调度算法的调度频率高，在多处理器情况下的调度效率也较高。     

一种基于分组与适当选取策略的实时多处理器系统的动态调度算法

在分析了近视算法和节约算法缺点的基础上，提出了一种新的实时多处理器系统的动态调度算法——分组适度算法．分组适度算法包括两个策略：分组策略和适当选取策略．分组策略是为了提高资源的利用率，在保证具有较小目标函数值的任务截止期限的情况下，优先选择可以共享访问资源的任务进行扩展．适当选取策略是为了提高处理器的利用率，当任务不访问资源以及任务所需资源的最早可用时间小于系统中处理器的最小最早可用时间时，选择最早可用时间最小的处理器；否则，选择最早可用时间最接近资源的最早可用时间的处理器．模拟结果表明，分组适度算法的任务接受率高于近视算法和节约算法的任务接受率．     

多处理器环境中基于节能及容错的实时动态调度算法

当前处理器由于较高的能量消耗,导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低,同时任务实际运行中的错误也降低了系统的可靠性.因此同时满足节能性及容错性已经成为目前计算机领域较为关心的问题.提出的调度算法针对实时多处理器计算环境,以执行时间最短的任务优先调度为基础,结合其他有效技术(共享空闲时间回收及检查点技术),使得实时任务在其截止期内完成的同时,能够动态地降低整个系统的能量消耗及动态容错.针对独立任务集及具有依赖关系的任务集,提出两种算法:STFBA1及STFBA2(shortest task first based algorithm).通过实验与目前所知的有效算法相比,算法具有更好的性能(调度长度及能量消耗)及较低的通信时间复杂度.     

基于分批优化的实时多处理器系统的集成动态调度算法

提出了一种基于分批优化的实时多处理器系统的集成动态调度算法，该算法采用在每次扩充当前局部调度时，通过对所选取的一批任务进行优化分配的策略以及软实时任务的服务质量QoS（quality of service）降级策略，以统一方式实现了对实时多处理器糸统中硬、软实时任务的集成动态调度．进行了大量的模拟研究，结果表明．在多种任务参数取值下，新算法的调度成功率均高于近视算法（Myopic Algorithm）．     

一种同构多处理机动态实时调度算法

本文提出一种新型线性复杂度多处理机实时任务启发式调度算法,利用并行技术为动态实时系统提供较优解．使用大量存在可行调度的任务集合测试多处理机实时任务调度算法的性能,分析了几种主要参数对调度成功率的影响．实验表明新调度算法调度成功率较高,适用于不完全知晓任务参数的动态多处理机实时系统．     

多处理器片上系统任务调度研究进展评述

多处理器片上系统在单芯片上集成了多种指令集处理器,可完成复杂完整的功能,在图像处理、网络多媒体和嵌入式系统等应用领域前景广阔.任务映射与调度是多处理器片上系统设计的关键问题之一.介绍了多处理器片上系统的基本结构和面临的挑战,从调度算法分析和实现框架两个方面着重探讨了近年来多处理器片上系统任务调度的国内外研究进展情况,分析了当前亟待解决的问题与下一步主要的研究方向,可为多处理器片上系统相关研究提供参考.     

Utilization Bounds for Multiprocessor Rate-Monotonic Scheduling

In this paper, we extend Liu and Layland's utilization bound for fixed priority scheduling on uniprocessors to homogeneous multiprocessor systems under a partitioning strategy. Assuming that tasks are pre-emptively scheduled on each processor according to fixed priorities assigned by the Rate-Monotonic policy, and allocated to processors by the First Fit algorithm, we prove that the utilization bound is (n–1)(2^1/2–1)+(m–n+1)(2^1/(m–n+1)–1), where m and n are the number of tasks and processors, respectively. This bound is valid for arbitrary utilization factors. Moreover, if all the tasks have utilization factors under a value , the previous bound is raised and the new utilization bound considering is calculated. Finally, simulation provides the average-case behavior.     

PLUFS: 一种开销敏感的周期任务在线多处理器节能实时调度算法

现有周期任务多处理器节能调度算法虽然在考虑处理器实际开销情况下可以实现较好的节能效果,但仍不能保证最优可调度性.针对嵌入式实时系统中不可忽视的状态切换开销,提出一种开销敏感的周期任务在线多处理器节能实时调度算法PLUFS.该算法通过TL面流调度模型与处理器实际切换开销模型相结合,在每个TL面的初始时刻、任务结束执行时刻实现节能调度,在不违反周期任务集最优可调度性的前提下,达到实时约束与能耗节余的合理折中.经过理论证明和模拟实验,结果表明：PLUFS算法不仅保证了周期任务集的最优可调度性,而且节能效果整体优于现有算法,能耗节余比现有算法提高约10%～20%.