复杂系统CMMO问题的软约束调整与目标协调

系统地研究了在约束条件可调整的情况下CMMO问题中可行性与目标协调的关系,论述了当系统优化不可行时,在进行软约束调整的过程中要兼顾系统的期望目标,以获得满意的优化结果．运用混合逻辑的方法描述了软约束调整的优先级,并将多目标协调问题转化为逻辑约束满足问题,从而系统地解决了稳态优化中软约束调整与目标协调问题．以壳牌重油分馏塔标准问题为例进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性．     

在μC/OS-Ⅱ中消除优先级反转

使用实时内核,优先级反转是实时系统中出现最多的问题。为了防止这种现象的发生,内核必须能够自动变换任务的优先级．目前比较有效的方法有优先级继承和优先级顶置等。而作为一个优秀而应用广泛的实时内核,μC／OS-Ⅱ没有防优先级反转的机制。基于此,首先分析了优先级反转及解决方法,然后提出如何对μC／OS—Ⅱ的调度算法进行扩展．使其支持优先级顶置协议,从而良好解决了该实时系统中的优先级反转问题．提高了系统的实时性能。     

体表优先级级消隐算法及其实现

本文提出了一种新的隐藏线消除算法－体表优先级算法。该算法以体为画面对象，直接确定两个凸多面体的优先级。它充分利用凸体的空间连贯性，把两个体的先级判别问题转化为判别基点与可见表面的前后关系的判别问题，从而大大降低了冗余计算量，提高了消隐速度。该算法已经在ＭＴ１４８６微机上实现。实验结果表明算法是正确的和有效的。     

一种解决μC/OS中优先级反转问题的方案

针对实时系统中的优先级反转问题,提出了一种采用优先级继承机制来解决优先级反转问题的方案,并给出了在μC/OS中的实现。该方案基于互斥信号量,描述了相应的数据结构和主要算法并对算法作了简要的分析。     

多优先级可调速率队列中延迟与速率优化控制研究

在队列网络中,延迟和速率优化控制是一个复杂的问题。针对多优先级、可调服务速率的M/G/1队列,在约束条件为每种优先级业务的平均延迟的情况下,研究了队列的两种凸优化问题,即最小化平均延迟向量的凸函数和最小化平均业务代价的凸函数,并分别提出了一种优化算法。算法使用虚拟队列技术,对这两种具有动态cμ规则变量的优化问题进行了求解。然后算法自适应选择一个严格的优先级政策,以响应在每个忙阶段中观察时刻前的各种业务级别的延迟。利亚普诺夫漂移分析和仿真结果验证了算法的优化性能,并且表明文中所提优先级政策所花费的队列统计资源有限,或者为0。     

一种有限优先级的静态优先级分配算法

静态优先级调度在实时系统中得到了广泛应用.然而,静态优先级调度受到系统支持的优先级个数的限制.当任务的个数大于优先级个数时,需要将多个任务映射到同一个优先级.针对优先级个数有限的情况,给出了在截止期限大于周期时任务可调度的充分必要条件,并提出了基于有限优先级的静态优先级分配算法(AGP).AGP算法对于基本任务集合是最优的静态优先级分配算法.其最优性表现在,所需的优先级个数最小,并且若采用AGP算法不可调度某个任务集,则采用其他静态优先级分配算法也不可调度该任务集.模拟结果表明,AGP算法的可调度性要远远大于常量法.AGP算法对于解决在嵌入式实时系统中任务的优先级分配问题具有重要意义.     

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.     

基于蚁群算法的分布多处理机系统任务调度研究

本文主要基于现代蚁群算法讨论分布式系统调度。蚁群算法是一种构造型启发算法,在离散优化问题中得到广泛应用。分布式系统调度属于NP-hard,为了提高算法性能,把问题任务图的优先级作为启发信息。最后,采用随机产生的任务图将调度结果和模拟退火算法、遗传算法等进行了比较。     

基于分类优化和优先级算法的自动排课探讨

为解决目前高校自动排课系统设计复杂、排课效率低的问题,提出了一种基于分类优化、优先级算法以及矩阵匹配运算的自动排课算法。该算法首先对课程进行分类优化,然后按优先级进行计算,其次引入矩阵的迭加匹配运算,将整个问题分层分类处理,从而使大问题分散在各个子问题当中,并通过逐层处理达到了降低算法复杂性、减少死锁的目的,最终实现自动排课。     

基于分类优化和优先级算法的自动排课探讨

为解决目前高校自动排课系统设计复杂、排课效率低的问题,提出了一种基于分类优化、优先级算法以及矩阵匹配运算的自动排课算法。该算法首先对课程进行分类优化,然后按优先级进行计算,其次引入矩阵的迭加匹配运算,将整个问题分层分类处理,从而使大问题分散在各个子问题当中,并通过逐层处理达到了降低算法复杂性、减少死锁的目的,最终实现自动排课。     

基于容错技术的优先级反转研究*

优先级反转是实时系统中出现最多的问题。为了防止这种现象的发生,目前经常采用的方法是优先级继承和优先级置顶。但是,它们在特定情况下也存在缺陷。容错技术是提高系统可靠性的重要保障,利用容错技术对优先级继承进行扩展,可以更好地解决优先级的反转问题,保障了系统的实时性能。     

ATM交换机中的优先级控制策略

文章对ATM交换机中优先级控制策略进行了详尽的分类,介绍了其中典型的空间优先级控制策略及时间优先级控制策略,并对它们的优劣进行了比较。     

实时控制系统中优先级反转问题的解决方法

以实时操作系统μC/OS-Ⅱ为例,分析了产生优先级反转的原因,提出了解决该问题的2种方法,即互斥信号量(Mutex)和实现时间片轮番调度法。在保证共享资源互斥访问的前提下,将优先级反转的发生有效地限制在一个层次上,降解了优先级反转现象的发生。     

一种改进型优先级天花板协议设计与实现

分析了嵌入式操作系统μC/OS-II产生的优先级反转问题及缺陷,提出了一种改进型优先级天花板协议,给出了协议的原理,该协议可以解决优先级反转问题,具有预防系统死锁等特点,并介绍了“修改μC/OS-II内核以实现改进型优先级天花板协议”的思想和方法。     

基于阻塞调度的优先级反转解决策略

目前通常采用优先级上限协议解决策略,但该协议的系统资源利用率较低。针对该问题,深入分析了优先级反转的必要条件并提出了一种新的阻塞调度算法,能有效的避免优先级反转和检测死锁现象,同时具有较高的资源利用率和较广的适用范围。     

关于RTOS抢占式调度及优先级反转的几点探讨

抢占式调度是RTOS的一个重要的调度策略,它保证了嵌入式系统的实时性.合理地分配任务的优先级和使用系统资源将会大大提高系统的性能.而解决优先级反转问题将保证系统共享资源的合理使用和多任务的正常运行.在对RTOS抢占式调度策略的研究的基础上,指出了什么是优先级反转,以及问题发生的原因,并给出了优先级继承和优先级封顶的解决方法.     

优先级继承运用于Linux内核信号量的研究与实现

运用优先级继承协议解决Linux内核信号量操作中存在的优先级倒转问题,是将Linux运用于实时系统的重要手段。在具体分析Linux内核信号量操作源代码的基础上,针对优先级倒转问题修改内核实现基本优先级继承协议,并在PCM-3350嵌入式计算机系统上测试通过。     

一种静态最少优先级分配算法

随着实时系统越来越多地应用于各种快速更新系统,尤其是各种片上系统,如PDA(personal digital assistant),PSP(play station portable)等,性价比已成为系统设计者的主要关注点.实际应用中,实时系统通常仅支持较少的优先级,常出现系统优先级数小于任务数的情况(称为有限优先级),此时,需将多个任务分配到同一系统优先级,RM(rate monotonic),DM(deadline monotonic)等静态优先级分配算法不再适用.为此,静态有限优先级分配是研究在任务集合静态优先级可调度的情况下,可否以及如何用较少或最少的系统优先级保持任务集合可调度.已有静态有限优先级分配可分为两类:固定数目优先级分配和最少优先级分配.给出了任意截止期模型下任务静态有限优先级可调度的充要条件以及不同静态有限优先级分配间转换时的几个重要性质,指出了系统优先级从低到高分配策略的优越性,定义了饱和任务组与饱和分配的概念,证明了在任务集合静态优先级可调度的情况下,最少优先级分配比固定数目优先级分配更具一般性.最后提出一种最少优先级分配算法LNPA(least-number priority assignment).与现有算法相比,LNPA适用范围更广,且复杂度较低.     

基于动态优先数调度算法的消息中间件技术研究

消息中间件是信息集成技术研究的热点,但对消息中间件中消息优先级相关研究却很少。并且消息中间件中消息优先级算法设定影响整个消息中间件的效率。因此本文针对此问题提出了一种基于动态优先数算法的消息中间件技术。并对基于动态优先数的算法和现有优先级算法作实证对比分析。发现动态优先数的调度算法确实提高消息中间件的整体公平性和效率。