实时异构系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时异构系统的动态分批优化调度算法,该算法采用的是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的运行综合各种因素构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都分配一个处理器或为每个处理器分配一项任务,使得这种分配具有最好的“合适性”,以增大未被调度任务的可行性.这种方法有效地提高了算法调度成功率.同时,为了评估该算法的性能,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,并与老算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,新算法优于老算法.     

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.     

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.     

一种批优化调度策略的实时异构系统的集成动态调度算法

针对实时异构多任务调度的特点,提出了软、硬实时任务形式化描述非精确计算的统一任务模型,在此基础上,提出了一种基于批优化调度策略的实时异构系统的集成动态调度算法.该算法以启发式搜索为基础,引入软实时任务服务质量降级策略,在每次扩充当前局部调度时,按制定的规则选取一批任务,计算其在各处理器上运行的目标函数,采用指派问题解法对任务优化分配.模拟实验表明,该算法与同类算法相比,提高了调度成功率.     

一种实时异构系统的集成动态调度算法

提出了一种实时异构系统的集成动态调度算法.该算法通过一个新的任务分配策略以及软实时任务的服务质量QoS(quality of service)降级策略,不仅以统一方式完成了对实时异构系统中硬、软实时任务的集成动态调度,而且提高了算法的调度成功率.同时,还进行了大量的模拟研究.这些模拟以传统的近视算法为基准,将其应用在实时异构系统集成动态调度时的调度成功率与新算法进行比较,模拟结果表明,在多种任务参数取值下,新算法的调度成功率均高于传统的近视算法.     

多处理器系统动态调度负载均衡节约算法

将任务集与处理器处理能力之间的匹配关系作为研究调度算法性能的重要因素,建立了相应的任务-处理器模型,以描述多处理器系统的负载状况.描述了多处理器系统任务可调度的必要条件,设计实现了任务集的生成方法.对节约算法进行改进,提出了负载均衡的节约算法.所提出的算法可在保证调度成功率的前提下,缩短任务的平均响应时间和调度长度,并均衡地提高处理器的利用率.     

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）．     

抢占阈值调度的功耗优化

DVS(Dynamic Voltage Scaling)技术的应用使得任务执行时间延长进而使得处理器的静态功耗(由CMOS电路的泄露电流引起)迅速增加.延迟调度(Procrastination Scheduling)算法是近年提出用于减少静态功耗的有效方法,它通过推迟任务的正常执行来尽可能长时间地让处理器处于睡眠或关闭状态,从而避免过多的静态功耗泄露.文中针对可变电压处理器上运用抢占阈值调度策略的周期性任务集合,将节能调度和延迟调度结合起来,提出一种两阶段节能调度算法,先使用离线算法来计算每个任务的最优处理器执行速度,而后使用在线模拟调度算法来计算每个任务的延迟时间,从而动态判定处理器开启/关闭时刻.实例研究和仿真实验表明,作者的方法能够进一步降低抢占阈值任务调度算法的功耗.     

一种基于优先级表的实时调度方法

针对单处理器实时系统动态调度问题进行了研究,分析任务的到达时间、执行时间、截止时间和空闲时间等任务属性的敏感度和影响度,提出了一种基于优先级表的调度算法PTBM,使相对截止期越小、空闲时间越大的任务优先级越高。对关于实时任务属性敏感度和影响度的结论验证和与传统的EDF、LLF和PTD算法的对比进行仿真实验,仿真结果表明基于优先级表设计的实时调度算法PTBM具有较高的调度成功率。该方法可应用于实时系统的实时任务的动态调度中。     

一种异构可重构片上系统的实时任务调度算法

动态可重构系统中为新到达的任务实时地安排任务启动时间和放置位置是硬件任务调度算法的关键.硬件任务的调度在很大程度上影响可重构计算系统的性能.提出了一种基于二维资源模型的分组-邻接边在线调度算法,该算法将硬件任务按照长宽比分为垂直任务和水平任务两组分别考虑在可重构资源上的放置位置,同时引入任务邻接边数作为选择合理放置位置的重要指标,可使得硬件任务放置更为紧凑,减少资源碎片,提高调度成功率.对两种硬件任务放置策略进行了对比,结果表明尽可能旱的安排任务启动有利于提升高负载情况下的调度成功率.仿真实验表明,与已有算法相比,该算法具有更高的任条接受率,而运行时开销没有显著增加.     

实时异构系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统是解决复杂时应用的有效手段,目前对实时多处理器调度算法的研究却大多集中在同构系统上,对实时异构系统的调度则研究得比较少,提出了一种新的实时异构系统的动态调度算法,该算法采用了集中式的调度方案,同时,引入了一个新的任务分配策略,从而通过提高任务可行性而提高了算的调度成功率,此外,为了评估该算法的性能,还进行了大量的模拟研究,由于近视算法经简单修改便可以应用到实时异构系统的动态调度中,因此,在模拟研究中,以近视算法作为基准,将其应用于实时异构系统动态调度时的性能与新算法进行了比较,模拟结果显示,在多种任务参数的取值下,新算法的调度成功率均高于近视算法。     

Increasing processor utilization in hard-real-time systems with checkpoints

Often hard real-time systems require results that are produced on time despite the occurrence of processor failures. This paper considers a distributed system where tasks are periodic and each task occurs in multiple copies which are periodically synchronized in order to handle failures. The problem of preemptively scheduling a set of such tasks is discussed where every occurrence of a task has to be completely executed before the next occurrence of the same task. First, a static scheduling algorithm is proposed which uses periodic checkpoints to tolerate processor failures. Then, the performance of the algorithm is substancially improved employing a mixed strategy which constructs a schedule where high frequency tasks are duplicated, and low frequency tasks are periodically checkpointed. The performance of the solution proposed is evaluated in terms of the minimum achievable processor utilization due to the useful computation of the tasks. Moreover, analytical and simulation studies are used to reveal interesting trade-offs associated with the scheduling algorithm. In particular, if high frequency tasks are less than 70 percent of the total number of tasks then the mixed strategy yields a higher processor utilization than the task duplication scheme.     

A fault-tolerant dynamic scheduling algorithm for multiprocessorreal-time systems and its analysis

Many time-critical applications require dynamic scheduling with predictable performance. Tasks corresponding to these applications have deadlines to be met despite the presence of faults. In this paper, we propose an algorithm to dynamically schedule arriving real-time tasks with resource and fault-tolerant requirements on to multiprocessor systems. The tasks are assumed to be nonpreemptable and each task has two copies (versions) which are mutually excluded in space, as well as in time in the schedule, to handle permanent processor failures and to obtain better performance, respectively. Our algorithm can tolerate more than one fault at a time, and employs performance improving techniques such as 1) distance concept which decides the relative position of the two copies of a task in the task queue, 2) flexible backup overloading, which introduces a trade-off between degree of fault tolerance and performance, and 3) resource reclaiming, which reclaims resources both from deallocated backups and early completing tasks. We quantify, through simulation studies, the effectiveness of each of these techniques in improving the guarantee ratio, which is defined as the percentage of total tasks, arrived in the system, whose deadlines are met. Also, we compare through simulation studies the performance our algorithm with a best known algorithm for the problem, and show analytically the importance of distance parameter in fault-tolerant dynamic scheduling in multiprocessor real-time systems     

多处理器调度算法实现及其Petri网建模与仿真

多处理器调度算法在嵌入式实时系统领域中起着关键的作用。根据多处理器的特点,提出一种实时多处理器动态分割并行调度算法SPara。该算法解决了此前多处理器算法,如Myopic、EDPF等仅依据截止期对任务调度产生的问题,实现了增加任务紧迫度限制的调度策略,以及针对执行时间长、截止期紧迫任务的有效调度方法。同时算法结合高级颜色时间Petri网理论进行建模并仿真。测试结果表明,SPara算法在处理器利用率以及调度成功率方面较Myopic等算法有较大提高。     

多特征参数的任务模糊调度算法

针对任务具有特征参数多和特征参数不确定性的特点,提出了一种基于模糊理论的任务调度算法。利用模糊集合来描述任务的不确定性特征;使用多层模糊综合评判和最大隶属度原理来综合考虑任务的多个特征参数并确定任务的优先级;采用动态构建多层评判模型的调度策略来减小任务优先级评判的失效率。仿真表明,该算法提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率和任务优先级评判的失效率。该方法可应用于优先等级有限的实时系统任务动态调度中。     

Control latency for task assignment and scheduling of multiprocessor real-time control systems

For task assignment and scheduling problems of multiprocessor real-time control systems, a new performance index called the control latency, is proposed. In order to ensure smooth operation and good performance of real-time control systems, one must analyse the problem of combined task assignment and scheduling during the conceptual system design stage. The proposed performance index, the control latency, is defined as a weighted sum of feedback, command and monitoring latencies. Given a set of tasks for a specific control application, each task execution time and intra-/interprocessor communication latencies, an algorithm for combined task assignment and scheduling can be solved by minimizing this performance index, thereby providing the minimum time delay and best performance.     

容错实时任务调度的DSPN建模与分析

复杂系统的形式化描述对新系统的设计以及现有系统的改进与评价都具有十分重要的作用;针对处理机系统容错实时混合任务调度,提出采用确定与随机Petri网进行建模与性能分析;首先,根据任务执行的优先级、周期性、容错性和实时性,将任务分为四类;然后,采用DSPN对任务调度执行过程,不同优先级任务抢占式调度,处理机故障及故障恢复过程进行建模,由此构成处理机系统容错实时任务调度过程的DSPN模型;最后,仿真实验结果表明,在负载相同情况下,处理机利用率基本相同,且具有容错的实时任务调度算法可以有效地降低任务错失率;容错实时任务调度DSPN模型可以为复杂任务调度系统的Petri网建模与分析奠定了基础,并为实际工程应用提供了理论指导。