寮时系统非周期任务的可预测调度研究

提出了一种实时系统任务模型,分析了该模型中周期和非周期任务可调度的条件,并给出了一种强实时非周期任务的可预测调度算法,该算法按照RMS算法的原则统一调度系统任务,保证系统周期和非周期任务满足各自的时限约束,实现了强实时非周期任务的可预测调度。     

多类型任务集的容错实时调度算法

针对以往容错实时调度算法只能调度单一的具有容错需求任务的情况,建立了一种单处理器上的容错实时调度模型,并提出了相应的容错实时调度算法。该算法不仅能同时调度具有容错需求和无容错需求的周期实时任务,还可调度随机性非周期任务,其适用范围广泛。     

一种混合实时任务系统的公平调度算法

Baruah提出的PFair公平调度理论是周期任务在多处理器系统上的最佳实时调度理论,而在实际实时系统中,实时任务往往是由周期任务和非周期任务组成的混合任务系统．在研究PFair公平调度理论和算法的基础上,提出了基于服务器思想的公平调度方案,使得PFair调度理论适用于多处理器系统中混合任务的实时调度,并提出了对非周期任务进行实时调度的3种策略,给出软实时性非周期任务在不同调度策略下的最坏响应时间计算公式,并且证明了计算公式．     

一种非周期任务的超时故障模型

实时软件故障与一般软件故障相比，具有一般软件所不具有的故障特征，即超时故障。实时任务分为周期任务和非周期任务，由于两类不同任务的超时特性不同，因而分析方法也不同。文中基于随机过程中事件的平均到达率并用Ｒａｔｅ－Ｍｏｎｏｔｏｎｉｃ调度算法，分析了非周期任务的超时特性并建立相应的超时故障模型。     

可信嵌入式系统中可靠且能量有效的任务调度

针对可信嵌入式系统对实时、可靠和能量有效等性能的需求,提出一种新的非周期实时任务调度算法.基于非周期实时任务的本质特性,该算法巧妙利用任务的调度空闲,通过动态电压/频率调整机制来降低任务的运行能耗.该算法具有线性时间复杂度,能够实现在线最小化系统能量消耗,并且不牺牲任务的高可靠和强实时需求.实验表明了本文算法在可靠性和能量有效性方面的优越性.     

高利用率集合Sporadic实时任务调度方法研究

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法。该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度。并与已有的高利用率集合调度的准划分调度算法EDF-os、EDF-fm进行对比。结果表明该方法在保证系统利用率的同时,减少了任务分割和迁移的数量和不必要的任务切换开销。     

一种基于资源预留的偶发任务状态反馈调度器

针对实时系统中的偶发任务和非周期任务,基于资源预留方法提出了一种利用状态反馈调整资源分配的调度策略。该策略的主要目标是当偶发作业负载在一定范围内变化时,保证偶发任务满足其时限,并使非周期任务的平均响应时间尽可能地小。文章首先通过状态方程描述偶发任务完成时间与预留资源的关系,然后利用状态反馈极点配置为偶发任务分配资源,最后将该闭环反馈调度系统看成是一种分段仿射系统,建立分段仿射二次型Lyapunov函数讨论算法的稳定性。最后通过实验说明,与传统调度算法相比,所提出的调度策略在调度负载不可预测的偶发任务时具有更好的性能。     

实时系统混合任务低功耗调度算法

针对包括周期任务和非周期任务的混合任务集,利用动态电压调节(DVS)技术,提出一种混合任务低功耗调度算法。该算法包括两个阶段,第一阶段计算出离线状态的静态速度;第二阶段通过回收空闲时间调节任务的运行速度。仿真实验表明:本文算法比现有的混合任务低功耗调度算法节约27.35%的能耗。     

提高混合实时任务确定性的两级调度算法

为提高混合实时任务的确定性,提出了一种两级调度算法。先给出了调度算法的架构,通过增加一个调度模块实现周期性实时任务调度,非周期性实时任务则由系统内核调度。然后建立了任务模型,并对调度算法、任务集可调度性和抖动等进行深入研究。将提出的调度算法应用到基于Windows CE.NET的液压机控制系统中,分析了控制系统的硬件平台和任务划分。最后对调度算法进行验证,结果表明,该算法能保证混合实时任务的确定性,减小抖动,从而提高控制系统的精度。     

基于并行优先级任务树的多核调度方法研究

文章针对具有复杂依赖关系的实时周期任务难以调度的问题,提出了一种模型转化方法,该方法将具有复杂关系的实时结点任务图转化为并行优先级任务树,然后根据模型中定义的优先关系并结合EDF (Earliest Deadline First)算法,将任务调度到相应的核上去执行.仿真试验表明,该方法比核与任务相对应的分配方法不仅可以提高CPU利用率而且大大减少了核间通信的开销.     

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…     

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。     

基于任务分组的动态可重构结构编译方法

针对动态可重构结构的优化编译问题,提出了一种基于任务分组的编译方法.在应用算法分割成多个任务的前提下,建立应用算法的任务流图.根据任务之间的关联数据量和局部数据存储器的容量,确定任务的执行顺序.在使装入任务的配置数据和执行任务在时域重叠的前提下,将任务分成不同的组合.对每个任务组合进行循环变换,减小配置数据的读取次数,提高了应用算法的性能.实验结果表明,该编译方法能有效地提高应用算法在动态可重构结构上的执行速度.     

Energy Optimization Oriented Three-Way Clustering Algorithm for Cloud Tasks

Cloud computing has developed as an important information technology paradigm which can provide on-demand services.Meanwhile,its energy consumption problem has attracted a growing attention both from academic and industrial communities.In this paper,from the perspective of cloud tasks,the relationship between cloud tasks and cloud platform energy consumption is established and analyzed on the basis of the multidimensional attributes of cloud tasks.Furthermore,a three-way clustering algorithm of cloud tasks is proposed for saving energy.In the algorithm,first,the cloud tasks are classified into three categories according to the content properties of the cloud tasks and resources respectively.Next,cloud tasks and cloud resources are clustered according to their computation characteristics (e.g.computation-intensive,data-intensive).Subsequently,greedy scheduling is performed.The simulation results show that the proposed algorithm can significantly reduce the energy cost and improve resources utilization,compared with the general greedy scheduling algorithm.     

分布式网络管理中的任务管理与任务调度的研究

分布式网络管理是现在网络管理的重要发展方向，而任务管理与任务调度又是分布式网络管理的核心问题．本文从计算机网络管理角度出发，利用网络管理的方法，实现任务的主动管理，并通过调度算法对任务进行有效调度，解决网络中大部分的计算机资源因未被充分利用而造成的浪费及单个计算机中多个大任务的执行花费过多时间的问题．不仅使多个大任务在最短时间内完成．而且最大限度地利用网络资源。     

可迁移网格依赖任务重调度模型及算法

针对可迁移依赖任务的重调度问题,提出了基于约简DAG可迁移任务图的重调度模型,并基于免疫遗传算法实现了以提高应用性能为目标的求解算法.实验表明,与经典的动态调度算法Max Min和基于启发式的AHEFT静态算法相比较,由于调度目标的一致性,初始调度的性能在重调度过程中被较好地保持,并且由于任务迁移的支持和遗传算法在全局优化上的性能优势,应用性能得到较大提升;又由于任务图的约减过程和免疫因子对算法收敛的作用,提出的IGA算法效率得到显著改善,使资源动态性和异构性的适应能力得到进一步增强.     

多处理器的节能调度算法

嵌入式多处理器系统中的能耗问题是一个重要的研究方向。在研究单处理器动态电压缩放和多处理器的PF调度算法的基础上,提出了一种多处理器节能调度算法。该算法针对周期任务,通过静态分析确定最低处理器调度要求,在满足可调度性的条件下动态缩放各个处理器电压,从而有效地降低了整个系统的功能。