基于动态抢占阈值的实时调度

具有抢占阈值的调度算法集非抢占调度和纯抢占调度的特点，既减少了由于过多的随意抢占造成的CPU资源浪费，又保证了一定的任务截止期错失率及CPU资源利用率。已有的工作基本集中于讨论任务集完全给定，任务数、任务的优先级及任务的抢占阈值在调度前已完全确定，而且要求不同的任务具有不同的优先级，提出的具有抢占阈值的调度算法，完全放松了对这些条件的限制，即任务的个数不确定，任务的优先级及其抢占阈值在调度过程中可以动态地变化。最后以常用的LSF调度策略为例，结合动态的抢占阈值进行仿真，仿真结果表明，对于不确定的任务集、任务优先级和抢占阈值，利用具有抢占阈值的动态调度算法，降低了任务截止期错失率、提高了CPU的有效使用率。     

改进的最小空闲时间优先调度算法

最小空闲时间优先(least slack first,简称LSF)算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级.任务所剩的空闲时间越少,就越需要尽快执行.然而,LSF算法造成任务之间的频繁切换或严重的颠簸现象,增大了系统开销,并限制了其应用.在调度策略中设置抢占阈值可以减少任务之间的切换,但现有的抢占阈值设置方法因受到固定优先级的限制而不适用于LSF算法.为了减轻LSF算法的颠簸现象,基于抢占阈值的思想,提出适用于LSF算法的抢占阈值分配方法,动态地给每个任务配置抢占阈值.任务的抢占阈值是随着任务执行的缓急程度不同而动态地变化的,而且不受任务个数的限制.仿真结果表明,通过对LSF算法的改进,任务之间的切换大大减少,同时降低了任务截止期错失率.该改进型算法对设计和实现实时操作系统具有一定的参考价值.     

一种基于阈值的嵌入式实时系统调度算法

基于阈值的双优先级调度算法结合了抢占式与非抢占式调度算法的优点，可以提高任务集的调度成功率，并减少由于任务切换引起的系统开销。对阈值的分配是调度算法的核心。在基本优先级已知的条件下，基于回溯技术的阈值分配算法利用低端任务阈值单向影响高端任务最大响应时间的特性，可以在有限的时间内为任务集找出一组具有极大值特征的阈值。该组阈值可以将任务切换次数降至最低。     

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.     

模糊数据流实时任务调度算法

针对数据流系统中实时查询任务的特点,提出了基于模糊综合评判的动态优先级调度算法。用语言模糊集描述任务的不确定性因素和不同的优先等级,利用最大隶属度原理确定任务的优先等级。算法充分考虑了任务的持续周期性、任务之间存在依赖关系与共享滑动窗口的特点对任务优先级的影响。从累积实现价值率、差分截止期保证率和CPU切换频率3个方面测试了算法的性能,实验表明所提出算法相对于HVF算法、LSF算法、模糊动态抢占调度算法都有很大的改进。     

一种新的组优先级动态实时调度算法

传统动态调度算法由于对优先级个数没有限制,在实际应用中往往受制约,达不到很好的调度性能.针对此问题,考虑硬实时抢占任务调度需要,提出一种新的组优先级动态实时调度算法.研究作业执行顺序改变对系统可调度性能的影响,给出作业分组可调度性能测试.新算法将满足分组可调度测试公式的作业作为一个任务组,各任务组之间按照最小截止期优先调度,任务组内按照最短作业优先的原则执行作业.仿真结果表明,与最小截止期优先等传统调度算法相比,新算法不仅能有效降低算法所需优先级个数,还能提高任务调度的成功率,缩短平均响应时间,减少任务切换次数.     

模糊反馈控制实时调度算法

为了解决模糊不确定任务集在不可预测环境下的动态抢占调度问题,应用模糊规则和模糊调度理论,提出一个基于模糊反馈控制的调度算法,并建立相应的调度架构.该架构由基本调度器和模糊反馈控制两部分组成.用模糊调度算法作为基本调度器的调度算法,将任务集按不同优先级等级进行划分,优先级等级高的任务优先调度,从而使得更多的重要任务得到调度;模糊控制器与任务流调节策略一起构成模糊反馈控制部分.仿真结果表明,模糊反     

一种高回报的最小空闲时间优先实时调度改进算法

信号任务调度算法是提高信息物理系统执行效能的关键,而最小空闲时间优先算法(LSF)、最早截止时间优先算法(EDF)和最大价值优先算法(HVF)在系统满载的情况下无法很好地完成任务调度并且系统能耗很高。为此,提出一种改进型调度算法。将任务能耗、任务完成价值和任务紧迫程度相结合,通过引入任务调度优先级和任务实际调度优先级的形式,实现任务的动态调度。实验结果表明,对于同一个任务集,在完成相同调度任务数量的情况下,改进算法的系统能耗小于采用LSF算法和EDF算法的系统能耗。系统满载时,在完成任务总价值相同的情况下,采用改进算法的系统所需要的能耗比HVF算法更少。     

基于动态抢占阈值的LSF调度算法

在最小空闲时间优先(LSF)调度算法中,当任务集中有多个任务的优先级相同或相近时,过多的上下文切换会产生“颠簸”现象,从而大幅增加系统开销。为此,结合LSF算法的特点,通过设计合理的动态抢占阈值,提出一种改进的调度算法DPTLSF。仿真结果表明,改进的算法能够大幅减少“颠簸”现象的发生,降低任务集的截止期错失率。     

云模型优化LSF调度算法的研究

为了解决LSF调度算法在实时调度中由颠簸现象引起的调度实时性差、浪费系统资源的问题,在LSF算法中引入一个任务重要度系数,采用云模型对任务重要度系数和裕度进行定量表示,并通过由重要度系数云和裕度云两个任务特征参数云模型共同确定的二维云模型,为每个任务设定一个抢占阈值,当某一就绪任务要抢占当前任务时,必须要满足它的优先级高于当前任务的抢占阈值.仿真结果表明,采用云模型优化后的LSF算法不仅有效解决了颠簸现象,而且能使紧急且重要的任务优先运行.     

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。     

A New Approach for Scheduling of Parallelizable Tasks in Real-Time Multiprocessor Systems

In a parallelizable task model, a task can be parallelized and the component tasks can be executed concurrently on multiple processors. We use this parallelism in tasks to meet their deadlines and also obtain better processor utilisation compared to non-parallelized tasks. Non-preemptive parallelizable task scheduling combines the advantages of higher schedulability and lower scheduling overhead offered by the preemptive and non-preemptive task scheduling models, respectively. We propose a new approach to maximize the benefits from task parallelization. It involves checking the schedulability of periodic tasks (if necessary, by parallelizing them) off-line and run-time scheduling of the schedulable periodic tasks together with dynamically arriving aperiodic tasks. To avoid the run-time anomaly that may occur when the actual computation time of a task is less than its worst case computation time, we propose efficient run-time mechanisms.We have carried out extensive simulation to study the effectiveness of the proposed approach by comparing the schedulability offered by it with that of dynamic scheduling using Earliest Deadline First (EDF), and by comparing its storage efficiency with that of the static table-driven approach. We found that the schedulability offered by parallelizable task scheduling is always higher than that of the EDF algorithm for a wide variety of task parameters and the storage overhead incurred by it is less than 3.6% of the static table-driven approach even under heavy task loads.     

A non-preemptive scheduling algorithm for soft real-time systems

Real-time systems are often designed using preemptive scheduling and worst-case execution time estimates to guarantee the execution of high priority tasks. There is, however, an interest in exploring non-preemptive scheduling models for real-time systems, particularly for soft real-time multimedia applications. In this paper, we propose a new algorithm that uses multiple scheduling strategies for efficient non-preemptive scheduling of tasks. Our goal is to improve the success ratio of the well-known Earliest Deadline First (EDF) approach when the load on the system is very high and to improve the overall performance in both underloaded and overloaded conditions. Our approach, known as group-EDF (gEDF) is based on dynamic grouping of tasks with deadlines that are very close to each other, and using Shortest Job First (SJF) technique to schedule tasks within the group. We will present results comparing gEDF with other real-time algorithms including, EDF, Best-effort, and Guarantee, by using randomly generated tasks with varying execution times, release times, deadlines and tolerance to missing deadlines, under varying workloads. We believe that grouping tasks dynamically with similar deadlines and utilizing a secondary criteria, such as minimizing the total execution time (or other metrics such as power or resource availability) for scheduling tasks within a group, can lead to new and more efficient real-time scheduling algorithms.     

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。     

实时调度中基于多特征参数的任务优先级设计方法

本文在实时任务调度中基于任务的价值、剩余执行时间、空闲时间以及到达时间等多特征参数设计任务的优先级,并使任务的优先级随着任务紧迫性和完成程度变化而动态调整,并基于新的优先级设计策略提出一种实时动态抢占式调度算法VRSAF算法。仿真实验表明,在负载较轻时,VRSAF算法能获得近似EDF算法的调度性能;在过载情况下,其调度性能优于HVF算法;总体调度性能高,并能在系统过载的情况下实现平缓的降级。