通用调度框架的改进及其在Linux中的实现

在嵌入式Linux实时系统中,要求内核对不同时问约束的任务采用不同的调度算法.但目前Linux内核采用单一的实时调度模式,不能灵活地执行多种调度算法,也就无法满足实时系统中实时任务的时间约束.引入了一种能够在Linux内核调度中执行多种调度算法的框架,即通用调度框架(GSF),并改进了其中的多算法调用机制,从而更好地在Linux内核中实现GSF.     

嵌入式Linux实时调度算法及应用

针对Linux2.6内核在嵌入式应用中实时性不足的问题,提出了自适应实时调度算法,并应用它构建了嵌入式Linux远程图像实时监控系统.调度算法在O(1)调度性能的基础上,为实时进程增加了截止期、带宽(即利用率,执行时间与其周期的比值)等属性,设计了实时进程插入、时钟中断、实时进程接受及带宽调节等函数,实时进程的带宽、时间片可以自适应改变.实验结果表明,该算法改善了任务的中断响应时间和上下文切换时间.     

RTLinux调度策略的研究

RTLinux是Linux的嵌入式实时内核，本文首先分析了RTLinux的工作原理和两种典型的实时调度算法(RMS和EDF)，然后深入分析了RTLinux下的动态调度器EDF和它的实现方法，并通过编程实现了EDF在SRP协议下的调度。     

高实时性异构多核处理器任务调度算法

在异构多核处理器条件下,Min-Min算法调度性能较好但在系统实时响应方面存在不足。最小空闲时间优先调度算法(LSF)、最早截止时间优先调度算法(EDF)和最大价值优先调度算法(HVF)虽然在系统任务调度响应实时性方面表现优异,但却不适用于异构多核处理器环境。为此,提出一种高实时性任务调度算法HRSA。在Min-Min调度算法的基础上融合LSF,EDF,HVF算法的调度策略,将任务能耗、任务完成价值和任务响应比相结合,在实现异构多核处理器任务动态调度的同时缩短系统对高实时性任务的响应时间。实验结果表明,相对于EDF算法和Min-Min算法,HRSA算法消耗单位能量所带来的价值较高,对高实时性任务处理的响应时间较短。     

支持服务质量的Linux内核设计与实现

Linux操作系统对实时QoS支持较弱,但具有很好的实时应用前景。本文选择对Linux在内核级进行QoS扩展。利用Linux进程管理策略与机制分离的设计风格,设计了一个内核级的支持QoS的实时调度器。不需要修改应用,就能满足应用的QoS需求。选择EDF实时调度算法作为扩展目标,引入了“预留”对象这一数据结构,实现了进程间的共享QoS。该新的Linux内核能更好地支持QoS,满足了实时系统的QoS需求。     

CBS算法的RTAI内核调度器设计

近年来基于双内核架构增强Linux操作系统实时性的RTAI[1](Real-Time Application Interface)在工业控制等硬实时领域已经得到了越来越多的应用.本文提出的调度器通过采用基于服务策略的CBS算法对RATI内核下的EDF调度器进行扩展,可以保证分配一定的CPU资源供Linux上的软实时应用,即使在有硬实时任务并发时也能得到处理器资源.实验结果证明了基于CBS算法扩展RTAI内核调度器的正确性.     

CBS算法的RTAI内核调度器设设

近年来基于双内核架构增强Linux操作系统实时性的RTAI^[1]（Real—Time Application Interface）在工业控制等硬实时领域已经得到了越来越多的应用。本文提出的调度器通过采用基于服务策略的CBS算法对RATI内核下的EDF调度器进行扩展，可以保证分配一定的CPU资源供Linux上的软实时应用，即使在有硬实时任务并发时也能得到处理器资源。实验结果证明了基于CBS算法扩展RTAI内核调度器的正确性。     

面向系统负载的分段式实时调度算法及其实现

实时调度算法是实时系统中的关键技术,实时任务能否在规定的时限内完成主要依赖于调度算法的优劣.本文提出了一种分段式实时调度算法SS(Sectional Scheduling),此算法根据系统负载强度的不同将系统负载划分为三种情况:正常负载,超载和严重超载,每一种情况采用不同的调度算法.模拟实验表明,在所有负载条件下该算法相对于典型的EDF(Earliest Deadline First)算法,HVF(Highest Value First)算法与HVDF(Highest Value Density First)算法都有很大的性能改进.     

基于多处理机的混合实时任务容错调度

提出了一种混合实时任务容错调度算法．该算法采用Rate Monotonic(RM)算法完成周期任务的静态调度；采用预订处理机时间方法和Earlier Deadline First(EDF)算法动态调度非周期任务；采用主／副版本备份技术确保系统的容错能力．通过充分利用周期任务的剩余处理机时间调度非周期任务和主动备份与被动备份相结合的方法有效地减少了处理机数．仿真结果证明了算法的有效性．     

Linux内核2．6进程调度分析与改进

对Linux内核2.6进行了进程调度分析,阐述了Linux内核2.6提高实时性的各方面因素.同时针对Linux内核2.6三种基本的调度策略SCHED-OTHER,SCHED-FIFO,SCHED-RR存在调度实时性不强的问题,提出了四种改进调度实时性的调度算法:静态优先级的RM调度算法,动态优先级的EDF,LSF调度算法及一种混合的调度算法.这四种方法都在不同程度上提高了Linux内核2.6的实时性能.为了让Linux更好地应用到实时系统中去,今后应当研究更切实有效的调度算法来提高Linux实时性.     

嵌入式操作系统混合任务调度技术与策略研究

针对当前嵌入式系统中时间触发与事件触发混合任务的特点,以μC/OS-II操作系统架构为基础,设计了一种能够同时支持时间触发与事件触发的混合操作系统内核架构。该架构符合OSEK/VDX标准,具有良好的可移植性。针对混合任务调度问题,提出了一种静态周期性可抢占式混合任务调度策略,该策略同时支持中断级与任务级的任务切换,并采用EDF（最早截止时间优先）算法对被抢占的时间触发任务进行恢复,相比OSEKtime OS只能在中断级进行任务切换以及FIFO（先进先出）恢复算法,能够提高系统资源利用率,并最大限度保证任务实时性。实验分析结果表明,所设计的混合操作系统架构移植方便,所提出的混合任务调度策略可行有效,调度过程具有良好的可预测性。     

Linux中一种改进的实时调度算法及其应用

在实时操作系统中,调度算法起着关键性的作用,然而调度算法的开销与系统的调度性能之间经常是一对矛盾.就此问题,结合最新版Linux2.6内核任务调度的特点,提出了一种改进的最小裕度优先(LSF)算法.针对LSF算法中因任务间的频繁切换造成系统开销增大的缺点,通过采用适当的抢占阚值策略减少"颠簸"现象,提高了Linux2.6内核的实时性.     

Utilization Bounds for EDF Scheduling on Real-Time Multiprocessor Systems

The utilization bound for earliest deadline first (EDF) scheduling is extended from uniprocessors to homogeneous multiprocessor systems with partitioning strategies. First results are provided for a basic task model, which includes periodic and independent tasks with deadlines equal to periods. Since the multiprocessor utilization bounds depend on the allocation algorithm, different allocation algorithms have been considered, ranging from simple heuristics to optimal allocation algorithms. As multiprocessor utilization bounds for EDF scheduling depend strongly on task sizes, all these bounds have been obtained as a function of a parameter which takes task sizes into account. Theoretically, the utilization bounds for multiprocessor EDF scheduling can be considered a partial solution to the bin-packing problem, which is known to be NP-complete. The basic task model is extended to include resource sharing, release jitter, deadlines less than periods, aperiodic tasks, non-preemptive sections, context switches, and mode changes.     

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.     

队头阻塞优化的EDF可重构任务调度算法

针对最早截止时刻优先(earliest deadline first,EDF)调度算法队头阻塞任务导致资源利用率和配置端口复用率低下的问题,提出一种队头阻塞优化的EDF实时调度算法.通过定义无效阻塞任务并引入无效阻塞任务丢弃策略,提前判定和丢弃无法调度成功的任务,以利于后续任务调度;通过定义队头阻塞任务最早布局成功时刻...     

模糊动态抢占调度算法

针对不确定任务特征，提出应用模糊理论进行动态抢占调度，用语言模糊集来描述任务的不确定特征和不同的优先级等级，利用最大隶属度原理确定任务的优先级等级，采用优先调度高优先级等级任务的调度策略提高重要任务的调度成功率，实现具有不确定任务特征的抢占调度，与传统的EDF和LSF算法相比较，仿真表明，所提算法能够提高重要任务的调度成功率，并降低重要任务的截止期错失率；同时，任务间的平均切换次数大大小于LSF的平均切换次数，而与EDF保持相当，该方法可应用于计算机控制系统的控制任务调度，并借鉴于其它具有不确定任务特征或具有有限优先级等级的实时调度问题研究中。     

一种任务优先级的综合设计方法

提出了一种基于优先级表设计的调度算法.将任务的相对截止期和空闲时间这两个特征参数结合起来,综合设计任务的优先级表,使得截止期越早或空闲时间越短,任务的优先级越高,而且任务的优先级由相对截止期和空闲时间惟一确定.对于任意一个任务,可通过对设计的优先级表进行二元多点插值获得相应任务的惟一优先级.与传统的EDF和LSF算法进行仿真比较,仿真结果表明,通过优先级表设计方法来确定任务的优先级,提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率.该方法可应用于实时系统中实时任务的动态调度中.     

面向抖动优化的任务静态优先级指派算法

对任务相对截止时限进行优化设置是一种减少输出抖动的有效方法,但现有方法均是针对最早时限优先调度算法,不能适用于任务集采用静态优先级调度算法的场合.为此,提出通过优化优先级指派实现任务集的整体抖动最小化,并给出一种启发式的优先级指派算法.根据单调速率调度算法确定任务的初始优先级,以最小化局部抖动方式依次对任务的优先级进行再调整,从而得到近似最优的优先级指派.仿真实验结果表明,该算法能有效减少任务集的整体输出抖动.     

一种无抖动的分布式多媒体任务调度算法

在分布式多媒体系统中,资源的管理和分配算法是保证应用的服务质量（ＱｏＳ）的关键问题,而资源管理中,ＱｏＳ协商和确认都和多媒体任务调芳算法有关,任务调度算法是资源管理的重要内容。现有的调度算法ＥＤＦ,ＲＭ,ＤＳｒ适用在分布式多媒体系统中,有局限性。本文基于风车调度模型,提出了一种无抖动调度的逐步消除候选项的并行算法ＤＭＳｒ,能达到分布系统中多媒体任务周期调度的无抖动特点,并讨论了算法的计算复杂度,证     

异构云环境下基于分簇的云资源感知任务调度方案

针对提高异构云平台中资源调度的效率,提出了一种基于任务和资源分簇的异构云计算平台任务调度方案。利用K-means算法,根据任务的CPU和I/O处理时间对任务分簇,根据资源的计算能力对资源分簇;然后,将任务簇对应到合适的资源簇,并利用最早截止时间优先（EDF）算法对任务簇中的独立任务进行调度,利用提出的改进型最小关键路径（MCP）算法对依赖性任务进行调度。实验结果表明,在资源异构的云计算环境中,该方案执行任务时间短、能耗低。