基于EDF调度策略的端到端实时系统可调度性分析算法

端到端实时任务调度模型可用于描述许多分布式实时系统.提出一种基于EDF调度策略的端到端实时任务调度模型,给出了端到端实时系统的可调度性判定条件,并提出其可调度性分析算法,该可调度性判定条件及可调度性分析算法适用于采用非连续工作型同步协议和连续工作型同步协议控制下的端到端实时系统.与固定优先级的端到端实时任务调度模型及其算法相比,基于EDF调度策略的端到端实时任务调度模型和算法更加简单和易于实现,仿真结果也表明具有较高的性能.     

基于任务复制的静态调度算法研究

任务调度是分布实时系统中的一个关键问题。基于任务复制的静态调度算法是任务调度问题中的研究热点。通过概括任务复制静态调度算法的算法模型以及基本术语后，详细分析比较了几种典型算法。还考虑了优化条件、调度长度、处理器数目以及时间复杂度等研究方向。最后，结合国内外研究现状，提出以减少处理器数目为研究目标。     

嵌入式实时系统中基于检验点检测的电压分配技术

嵌入式实时系统的实时特性、高度的系统可靠性和低系统能耗对综合考虑系统的容错和节能提出了要求.研究了嵌入式实时系统巾如何达到上述三大日标的非周期任务调度和电压分配问题.在基于检验点容错技术的可调度性检测基础卜,提出了对于系统非周期任务的基于调度性检测的电压分配算法CST-VA,该算法在保证任务实时性的同时提高了系统的可靠性,节省了系统的能耗.模拟实验表明,该算法比现有电压分配算法更适合于嵌入式实时系统.     

DRT-UNIX系统的任务调度

任务调度是分布式实时系统的核心问题之一.文章概述了实时系统的任务调度,结合DRT-UNIX系统的实际情况,提出了一种任务调度算法,并对算法的优点进行了分析.     

一种分布式实时系统任务调度算法的设计

结合分布式系统和实时系统的特点,分析了分布式系统任务调度算法和实时系统任务调度算法,为了能够较好地实现系统的并行性能、实时任务的调度性能以及网络的负载平衡,提出一种将分布式系统任务调度算法和实时系统任务调度算法想结合的算法,采用层次式调度算法以及动态权值的轮转调度算法和速率单调调度算法相结合,在队列权值固定的实验基础上,采用随机改变队列权值的算法,实验证明该随机改变队列权值的算法能够更好地调度任务.     

分布式实时系统任务与消息综合调度算法研究

分布式实时系统作为一种典型的实时系统应用受到了关注，目前提出了许多分布式实时系统的调度策略。但是，绝大多数策略往往忽略了全局任务调度时的消息调度。本文提出一种综合任务调度和消息调度的算法，提供了一种实时系统调度的新思路。     

云计算平台中非定期任务并行调度仿真

由于云计算平台的动态不确定性和非定期任务调度本身的复杂性,使得非定期任务调度过程中的耗时长和负载不均等问题很难得到有效解决。针对上述问题,提出一种非定期任务并行调度方法,并应用到云计算中。通过多方面考虑云平台客户非定期任务的截止时间底线、调度估算等并行调度约束条件和各种可用资源的性能参数,对非定期任务调度的多目标约束条件进行量化建模。基于建模生成的隶属度函数将非定期任务多目标约束的调度优化问题转变成单一目标约束问题,采用模拟退火算法对该问题进行求解,最终实现对非定期任务的并行调度。分析实验结果可知,与传统方法相比,所提方法能够有效减少非定期任务的传输时间,并且能够均衡节点负载,表明所提方法具有有效性。     

一种面向混合实时事务调度的并发控制协议

首先给出了一个两层结构的混合实时数据库系统模型，其中支持采用非定期任务调度算法来改进系统的性能．进一步，针对这种模型下混合事务的数据一致性问题，提出了一种新的并发控制协议——MCC-DATI．该协议采用动态优先级驱动的调度算法，通过限制非定期的软实时事务对硬实时事务的阻塞时间，保证硬实时事务的可调度性；同时，采用非定期任务调度算法以及基于时间戳间隔的动态串行化顺序调整机制来减少软实时事务的截止期错失率．仿真实验表明，相对于先前的混合事务的并发控制协议，该协议在不同的系统负载与截止期约束下都能够改进系统的性能。     

嵌入式实时操作系统任务调度算法改进

在嵌入式系统中，任务调度算法的好坏很大程度上决定了系统的性能。本文分析了嵌入式实时系统中有代表性的静态以及动态调度算法，在此基础上，结合静态和动态算法各自的优点，提出一种新的任务调度算法NEDF。     

基于优先级的任务调度与负载均衡模型研究

在分布式计算环境下，为了有效地利用计算资源、快速完成协同计算任务，提出了基于优先级的任务调度与负载均衡模型．首先根据就绪任务队列和任务调度器所处的位置以及两者之间的关系，将任务调度划分为集中式任务调度和非集中式任务调度两种方式，在此基础上，利用时间Petri网建模技术，分别给出了采用这两种任务调度方式的、基于优先级的任务调度与负载均衡模型，并对各种模型的特点进行了详细分析．以此模型为基础，可以利用现有的时间Petri分析技术，对采用上述任务调度方式的任务调度算法进行模拟和分析，以便找出满足给定条件的最优的任务调度算法．     

强实时系统的调度

实时系统的一个重要研究领域是调度 ,实时任务能否在规定的时限内完成依赖于调度算法的好坏。本文给出了当前强实时系统的主要调度思想和模型 ,并对各算法的特点进行了评述 ,对强实时系统的设计和论证具有重要意义。     

基于反馈控制的开放式实时系统自适应调度算法设计与实现

对于负载不可预测且资源受限的开放式实时系统,传统"开环"调度算法不能根据系统负载情况调整调度策略,影响系统实时性能或造成资源浪费.采用双闭环反馈控制方法,改进目前开放式实时系统常用的时限驱动总带宽利用率服务器.本方法根据负载情况,动态地为不同实时性能需求的任务分配资源,保证硬实时任务满足时限要求并且提高资源利用率.实验表明,系统负载存在突发的情况下,算法既很好地控制了任务的时限错过率,又得到了较高的资源利用率.     

EDF统一调度硬实时周期任务和偶发任务的可调度性判定算法

现有的硬实时周期任务和非周期任务的混合调度方法都没有保证非周期任务的实时性,所以不适合调度具有强实时要求的偶发任务.通过分析和计算EDF算法调度偶发任务所占用的空闲时间和挪用时间,以及调度后对空闲时间和最大可挪用时间的影响,提出一种采用EDF算法统一调度硬实时周期任务和偶发任务时的可调度性充分判定算法.最后用仿真实验得出了该算法在不同系统负载下的判定准确率和偶发任务的平均响应时间.     

嵌入式Linux中调度算法的实现及优化

本文论述实时嵌入式Linux的多任务调度算法实现机制。结合嵌入式操作系统的特点，重点介绍基于优先级驱动嵌入式系统的一种实时调度优化算法的实现机制，讨论如何在GPL下充分利用现有的实时调度算法开发适合嵌入式Linux的优化调度方法，并提出了具体的实现思路。     

基于EDF算法的可行性判定及实现

实时调度算法是实时系统中的关键技术。验证实时调度算法的可行性是在实时系统中实施某种调度算法的必经环节。在介绍实时系统中常用的各种实时调度算法,包括固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上,详细分析了动态优先级调度算法EDF算法的运算过程和使用条件。提出了该算法在实际应用中存在的问题。针对该硬实时调度算法,提出了分别在简单模型上和复杂模型上如何判定实时任务的可行性。为实际应用中实现该实时调度算法确定了依据。     

基于概率的实时任务可调度性分析方法

实时任务可调度分析是保证实时系统正确性的重要手段之一,目前现有的基于周期性任务模型的确定性分析方法比较保守,不适合于多媒体,通讯等软实时系统的可调度性分析,本文提出一个基于概率的分析方法,以概率的形式对系统中实时任务的可调度性进行分析。     

单处理器系统的实时调度算法研究

实时调度算法是实时系统中的关键技术。文章在研究单处理器系统中常用实时调度算法：固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上，详细分析了常用固定优先级调度算法RM、DM算法和动态优先级调度算法EDF、LLF和MLLF算法的运算过程和使用条件，提出了各个算法在实际应用中存在的问题，为实际应用中选择何种实时调度算法确定了依据。     

提高软非周期任务响应性能的调度算法

实时环境中常常既包含硬周期任务,又包含软非周期任务,引入一种改进软非周期实时任务响应时间的算法.已有的解决混合任务调度问题的方法都是基于速率单调（Rate Monotonic）策略的,其中从周期任务“挪用时间”的算法被证明优于其他所有算法.但是,速率单调算法限制了处理器的使用率,从而使周期任务的可“挪用”时间受到限制.最后期限驱动（Deadline Driven）策略DD可使潜在的处理器利用率达到100%.新算法正是在周期任务的调度中适当加入了DD策略,从而使非周期任务的响应时间得以缩短.仿真实验的结果表明,这种算法的性能优于已有的所有算法,而由它所带来的额外开销却不算很高.     

Aperiodic servers in a deadline scheduling environment

A real-time system may have tasks with soft deadlines, as well as hard deadlines. While earliest-deadline-first scheduling is effective for hard-deadline tasks, applying it to soft-deadline tasks may waste schedulable processor capacity or sacrifice average response time. Better average response time may be obtained, while still guaranteeing hard deadlines, with an aperiodic server. Three scheduling algorithms for aperiodic servers are described, and schedulability tests are derived for them. A simulation provides performance data for these three algorithms on random aperiodic tasks. The performances of the deadline aperiodic servers are compared with those of several alternatives, including background service, a deadline polling server, and rate-monotonic servers, and with estimates based on the M/M/1 queueing model. This adds to the evidence in support of deadline scheduling,versus fixed priority scheduling.     

Dynamic Real-time Scheduling of Firm Periodic Tasks with Hard and Soft Aperiodic Tasks

In this paper, we address the problem of the dynamic scheduling of skippable periodic task sets (i.e., period tasks allowing occasional skips of instances), together with aperiodic tasks. Scheduling of tasks is handled thanks to the merging of two existing approaches: the Skip-Over task model and the EDL (Earliest Deadline as Late as possible) aperiodic task server. The objective is to provide two on-line scheduling algorithms, namely EDL-RTO and EDL-BWP, in order to minimize the average response time of soft aperiodic requests, while ensuring that the QoS (Quality of Service) of periodic tasks will never be less than a specified bound. We also extend our results to the acceptance of sporadic tasks (i.e., aperiodic tasks with deadlines). We show that these novel scheduling algorithms have better performance compared to related algorithms regarding aperiodic response time and acceptance ratio. Audrey Marchand guaduated in Computer Engineering at the Ecole polytechnique of the University of Nantes (France), in 2002. She is currently a PhD student at the University of Nantes. Her research interests include real-time scheduling theory, aperiodic service mechanisms, quality of service guarantees in soft real-time systems, and Linux-based real-time operating systems and applications. Maryline Chetto received the degree of Docteur de 3ème cycle in control engineering and the degree of Habilitée à Diriger des Recherches in Computer Science from the University of Nantes, France, in 1984 and 1993, respectively. From 1984 to 1985, she held the position of Assistant professor of Computer Science at the University of Rennes, while her research was with the Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Rennes. In 1986, she returned to Nantes and is currently a professor with the Institute of Technology of the University of Nantes. She is conducting her research at IRCCyN. Her main research interests include scheduling and fault-tolerance technologies for real-time applications. She has published more than 60 journal articles and conference papers in the area of real-time operating systems. She is the leader of a French national R&D project, namely Cleopatre, supported by the French government, which aims to provide free open source real-time solutions.