一类航天器控制系统反馈调度方法研究

针对目前航天器控制系统普遍采用静态调度方式,不能够及时调整计算资源分配的问题,提出了一种基于执行时间测量的计算资源反馈调度算法。该方法一方面保证航天器在工作时间段控制精度达到指标要求,另一方面能够动态调整计算资源与控制增益,降低系统功耗。同时在计算机发生故障时保证航天器控制系统稳定运行。最后通过仿真分析验证了方法有效性。     

基于反馈的自适应线程池管理框架

提出一种基于反馈技术的自适应线程池调度管理框架（FFATPM）,FFAT,M以系统管理人员的先验性知识为基础,在运行过程中不断学习和提取新的知识,通过动态在线调整使得线程池规模保持在与应用需求和计算资源相适应的合理水平。测试表明,该框架不但可以有效地提高系统的计算资源利用率,而且有助于改善系统的服务质量。     

基于NoC的多核分布式操作系统

采用主从控制方式和消息传递通信相结合的非均衡设计方法,设计基于片上网络(NoC)的多核分布式操作系统。在该系统中,主控节点通过资源池统计全局资源信息,利用运行时任务调度完成相关任务分派。从节点以异步统计模式反馈资源信息,并使用虚拟内存技术实现并行应用子进程的创建、加载和执行。测试结果表明,该系统能有效支持基于消息传递接口的并行程序的调度、加载及执行。     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

通用嵌入式系统服务平台的调度系统

为解决嵌入式系统中应用业务的跨平台问题,设计了通用嵌入式系统服务平台(GSSP)。GSSP可运行在Vxworks, Windows, Linux等多种操作系统上,为应用业务开发提供服务接口。研究GSSP二级调度体系的原理,对二级调度数学模型进行理论分析,在GSSP中采用反馈权值进行调度,并对二级调度体系的实现方法进行描述,给出测试结果及结论。     

开放式实时嵌入式系统自适应调度模型研究

开放式实时嵌入式系统中多类型实时任务并存和资源受限的情况给实时调度机制带来了新的需求和挑战。通过引入准入控制、资源管理、调度服务器、自适应调节机制等,提出了一个形式化的自适应调度模型。它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受不同类型任务的运行;可根据系统资源和任务需求的最新变换情况计算带宽变化,自适应地调节任务的优先等级,使得系统运行在最优的实时性能上;该模型在某航空机载系统设计中得到了实际应用,同其它类似系统相比,该模型的应用提高了系统的调度性和系统稳定性。     

实时控制任务的模糊反馈调度系统研究

分析了实时控制任务的控制性能在不同控制阶段与处理器利用率需求间的关系,提出一种实时控制任务的模糊反馈调度系统.模糊控制器通过监测实时控制任务的误差及其变化率,查询模糊决策表,动态决定任务的优先级,反馈调度器根据优先级分配任务的利用率.仿真结果表明，在计算资源有限时，该方法能有效改善实时控制任务的控制性能.     

网格资源管理中的市场性能监测

针对网格计算经济中的市场模型,实现了资源调度市场的状态数据监测。提出的市场监测指标体系主要包括运行效率(交易达成速度、系统效率、负载平衡、调度失败率和资源利用率)、价格稳定性评估和风险评估(违约率和欺诈)。针对上述评价模型,设计了监测的体系结构;通过仿真实验,验证了模型和体系结构的正确性。     

计算网格中作业调度系统GridPBS的设计与实现

通过对目前流行的集群调度系统PBS进行封装和扩展,设计并实现了一个计算网格作业调度系统GridPBS。该系统可使PBS系统的应用拓展到整个计算网格环境,克服了现有PBS系统只能在单个集群节点上运行的局限性。根据计算网格中的集群资源运行情况对用户作业进行凋度分配,从而有效地整合和利用计算网格各节点的计算能力。     

基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类

在Bagging支持向量机(SVM)的基础上,将动态分类器集选择技术用于SVM的集成学习,研究了SVM动态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性,通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了Bagging SVM方法;通过引进加性复合距离改善了K近邻局部空间的计算方法;通过将错分的训练样本添加到验证集增强了验证集样本的代表性。实验结果表明,与单个优化的SVM和其他常见的SVM集成方法相比,改进后的SVM动态集成分类精度最高,能有效地提高高光谱遥感图像的分类精度。     

一种开放混合实时系统的开放自适应调度算法

开放计算环境下的实时与非实时任务不确定并发,以及多种实时约束混合的复杂约束系统,即开放混合实时系统的需求越来越广泛.通过引入接收控制、调度服务器、自适应调节机制,提出一种开放环境下的自适应实时系统调度架构--OARtS(open adaptive real-time scheduling).它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受实时任务运行;可根据系统空闲计算带宽变化,自适应地调节任务的实时等级,使得系统运行在最优的实时性能上;对于软实时任务,可根据其计算带宽需求变化,自适应地调节其计算带宽分配,以适应任务执行时间时变引起的实时不确定性.     

基于模糊逻辑的能量觉察反馈调度

嵌入式系统的节能问题是系统设计中的热点。在保证系统整体控制性能的前提下达到尽可能低的能耗,一直是嵌入式控制系统中能量管理的目标。由于诸多不确定性因素和负载的动态变化,嵌入式系统总是运行在不可预期的开放环境中。为了有效处理CPU负载变化及控制任务执行时间不确定等问题,提出了一种基于模糊逻辑的能量觉察反馈调度方法。反馈调度器动态调节CPU的处理速度,实现对CPU利用率的有效控制,从而提供了一种有效的能量管理机制。通过仿真实验与常规动态电压调整方法、传统方法以及理想情况进行比较,验证了该反馈调度方法的有效性。     

基于自适应模糊-PID反馈模型的网格调度技术

服务调度技术是计算网格任务管理系统中的核心问题.为适应网格服务部署的需要,提出了一种基于自适应"模糊-PID"反馈控制模型的Agent技术,该技术融合了模糊理论与PID(Proportionment-Integral-Differential coefficient)技术的优点.实验证明本技术能解决网格服务部署中的动态性和不确定性,并充分发挥网格服务的虚拟执行功能,可在网络带宽效率、延时和可靠性等方面做出更好的权衡.     

A taxonomy of scheduling in general-purpose distributed computingsystems

One measure of the usefulness of a general-purpose distributed computing system is the system's ability to provide a level of performance commensurate to the degree of multiplicity of resources present in the system. A taxonomy of approaches to the resource management problem is presented in an attempt to provide a common terminology and classification mechanism necessary in addressing this problem. The taxonomy, while presented and discussed in terms of distributed scheduling, is also applicable to most types of resource management     

云计算环境下资源调度系统设计与实现

在云计算环境下,对开放的网络大数据库信息系统中的数据进行优化调度,提高数据资源的利用效率和配置优化能力;传统的资源调度算法采用资源信息的自相关匹配方法进行资源调度,当数据传输信道中的干扰较大及资源信息流的先验数据缺乏时,资源调度的均衡性不好,准确配准度不高;提出一种基于云计算资源负载均衡控制和信道自适应均衡的资源调度算法,并进行调度系统的软件开发和设计;首先构建了云计算环境下开放网络大数据库信息资源流的时间序列分析模型,采用自适应级联滤波算法对拟合的资源信息流进行滤波降噪预处理,提取滤波输出的资源信息流的关联维特征,通过资源负载均衡控制和信道自适应均衡算法实现资源调度改进;仿真结果表明,采用资源调度算法进行资源调度系统的软件设计,提高了资源调度的信息配准能力和抗干扰能力,计算开销较小,技术指标具有优越性。     

嵌入式系统裸机的任务调度应用设计

在中低端 MCU的嵌入式系统软件设计中,为了节省有限的RAM资源,只能采用不加操作系统的裸机方式.为了借鉴操作系统的任务调度机制,在裸机开发方式中,设计一种不带任务堆栈的逻辑任务,按照具体应用划分若干逻辑任务,这些逻辑任务共享一个系统堆栈,每个逻辑任务都有自己的事件队列和任务处理程序,任务之间通过发送事件的形式进行通信.这种方案既避免了加载操作系统对系统RAM资源和MCU计算资源的消耗,又能够实现类似于操作系统的任务调度机制,实现软件的模块化,从而设计出低耦合、高内聚的软件.     

An improved load-balancing mechanism based on deadline failure recovery on GridSim

Grid computing has emerged a new field, distinguished from conventional distributed computing. It focuses on large-scale resource sharing, innovative applications and in some cases, high performance orientation. The Grid serves as a comprehensive and complete system for organizations by which the maximum utilization of resources is achieved. The load balancing is a process which involves the resource management and an effective load distribution among the resources. Therefore, it is considered to be very important in Grid systems. For a Grid, a dynamic, distributed load balancing scheme provides deadline control for tasks. Due to the condition of deadline failure, developing, deploying, and executing long running applications over the grid remains a challenge. So, deadline failure recovery is an essential factor for Grid computing. In this paper, we propose a dynamic distributed load-balancing technique called “Enhanced GridSim with Load balancing based on Deadline Failure Recovery” (EGDFR) for computational Grids with heterogeneous resources. The proposed algorithm EGDFR is an improved version of the existing EGDC in which we perform load balancing by providing a scheduling system which includes the mechanism of recovery from deadline failure of the Gridlets. Extensive simulation experiments are conducted to quantify the performance of the proposed load-balancing strategy on the GridSim platform. Experiments have shown that the proposed system can considerably improve Grid performance in terms of total execution time, percentage gain in execution time, average response time, resubmitted time and throughput. The proposed load-balancing technique gives 7 % better performance than EGDC in case of constant number of resources, whereas in case of constant number of Gridlets, it gives 11 % better performance than EGDC.     

资源约束网络中基于LSSVM的预测反馈调度

针对资源约束网络负载的动态变化,设计了一个基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的反馈调度器.它可以周期性地监测网络资源,在线预测下一周期的可适用网络利用率,并根据预测值采用插值法得到控制回路的下一个采样周期,从而实现系统资源的动态分配.对采用固定带宽分配、基于LSSVM以及基于Elman神经网络的反馈调度进行了比较,结果表明,所提出的策略能使系统在可变负载情况下稳定运行,并在控制质量和网络服务质量之间取得平衡.     

一种基于标准化QoS公平的反馈控制实时调度算法

任务间的QoS公平性是多QoS级别的可调节动态实时调度系统中的一个重要问题.本文引入了标准化QoS公平的概念,在公平性中加入了任务的重要性因素,并构造了具有PID反馈控制环节的实时调度算法NF-QoS来达到标准化QoS公平.利用NF-QoS对系统截止期错失率进行实时采样,定期反馈给PID控制器,根据PID控制器计算的结果对各任务QoS级别进行调整,以保证各任务公平地得到处理器资源.实验结果表明,NF-QoS不仅合理地协调了系统利用率和截止期错失率,并且有效地提高了系统的QoS公平性.