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RM算法的运行时开销研究与算法改进 总被引:2,自引:0,他引:2
RM算法是经典的固定优先级实时调度算法.而在嵌入式实时系统中,系统的工作负荷往往是由很多频率快、执行时间较短的任务组成.因此,直接使用RM算法进行任务调度会由于实时操作系统中任务的上下文切换开销而导致嵌入式系统资源利用率的降低.分析了基于RM算法调度的任务之间的抢占关系,并建立了以任务属性为参数的上下文切换开销模型.在该模型的基础上,通过优化任务的释放时间来降低RM算法导致的系统运行时任务切换开销.最后的实验结果验证了该策略的有效性. 相似文献
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在云制造环境下,因制造服务资源所在地域的差异性,多目标制造工作流调度不仅考虑制造服务所需时间、费用,还需考虑产品运输所需时间、费用,原有工作流调度算法无法有效优化运输代价.针对此问题,结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,提出多目标混合遗传粒子群(MOGA - PSO)算法.仿真结果表明混合算法能够有效降低运输代价,使得工作流调度得到进一步优化,可适用于云制造环境. 相似文献
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协作制造模式为分布式生产设备的高效利用提供了共享合作平台,如何将生产任务高效调度到各设备中是一个复杂的优化问题.基于对任务结构和过程的分析提出子任务调度模型,使不同位置和功能的设备能协作处理一批任务.基于对生产代价和时延的建模,采用遗传算法实现3种优化调度策略,优化目标分别为设备负载均衡、最小化总生产时延和最小化总生产开销.仿真结果表明这3种策略能分别实现对应的优化目标. 相似文献
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针对在片上多处理器上任务调度的特征,提出了一种基于立体编码的遗传算法。采用适合片上多处理器结构的三维立体编码,使计算节点之间的距离得到了描述,结合提出的个体适应度函数计算公式,使通信代价较小的调度策略优先得到选择,从而通过减少因结点间距离产生的通信开销降低了总的任务完成时间。此外,对算法结构、遗传算子进行了改进提出了内部二维交叉算子,加速了算法的收敛。仿真实验结果表明立体编码的遗传算法能够有效地对任务进行分配和调度,较之传统遗传算法具有较好的性能。 相似文献
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通过对采用抢占式EDF算法的嵌入式系统中各实时任务抢占行为的分析,建立了一个周期性任务集的抢占模型,从数学上描述了抢占关系、可调度性、调度开销与实时任务的周期、执行时间、最终期限、启动时间等属性之间的关系.依据该抢占模型,提出了一个改进的抢占式EDF调度算法,通过将基于遗传算法的优化方法离线计算得到的实时任务启动时间作为目标系统的一个调度参数,减少抢占次数,改变抢占关系,从而提高系统的可调度能力和实时性能.最后用实验验证了改进的抢占式EDF调度算法的有效性. 相似文献
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针对OpenFlow网络在状态转换过程中会暂时性出现转发回路、路由黑洞和违反访问控制策略等问题,提出了一种基于启发式调度的规则一致更新方案.首先,设计基于谓词的更新分解算法,利用并行网络属性验证技术得到子更新依赖图;其次,采用任务图生成算法对子更新依赖图进行分割,降低更新调度的复杂度;之后,设计启发式更新调度算法,采用规则增删操作交替执行策略,减少交换机的规则存储开销,并通过建立更新实施和监听并发执行机制,提升更新效率.仿真实验从更新时间开销和更新过程中交换机规则存储开销两方面验证了方案的有效性. 相似文献
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基于云计算环境下资源利用率低的问题,将一种新提出的金豺优化算法应用于云计算资源调度策略。研究采用Cloudsim作为仿真实验平台,以减少任务总完成时间为优化目标。实验中以猎物位置模拟任务对虚拟机序号的选择,在一定的迭代次数后根据猎物位置得出每个任务对虚拟机序号的最终选择和最终任务总完成时间。改变金豺优化算法的迭代次数并进行实验,结果表明,在迭代次数达100次时,金豺优化算法在云计算资源调度模型上的效果达到最优。将调用金豺优化算法与应用贪心算法和遗传算法下的实验结果进行对比,结果表明,在任务数量大于1 000时,金豺优化算法在云计算资源调度模型上的效果优于贪心算法和遗传算法,效率相较于遗传算法提升了约20%。 相似文献
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