一种开放混合实时系统的开放自适应调度算法

开放计算环境下的实时与非实时任务不确定并发,以及多种实时约束混合的复杂约束系统,即开放混合实时系统的需求越来越广泛.通过引入接收控制、调度服务器、自适应调节机制,提出一种开放环境下的自适应实时系统调度架构--OARtS(open adaptive real-time scheduling).它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受实时任务运行;可根据系统空闲计算带宽变化,自适应地调节任务的实时等级,使得系统运行在最优的实时性能上;对于软实时任务,可根据其计算带宽需求变化,自适应地调节其计算带宽分配,以适应任务执行时间时变引起的实时不确定性.     

嵌入式实时调度框架研究

嵌入式实时操作系统环境中的多类型实时任务并存的情况给实时调度机制带来了新的需求和挑战。提出了一种适用于嵌入式实时环境的调度框架,可以调度多类型实时和非实时任务,且可通过自适应控制来调节软实时任务带宽,使系统实时性最优化。它引入了两个层次的任务准入控制,解决了任务相关性和资源等约束问题,保证了进入系统的任务独立性和可调度性。它具有良好的可扩展性和可配置性,适用于分布式实时环境。     

面向任务关键普适计算的安全自适应任务调度

为了增强普适计算环境下实时应用的安全性,建立了安全关键的实时周期任务模型、任务安全开销模型和任务安全风险模型,提出一种安全风险感知的自适应调度算法.该算法依据实时周期任务可调度的本质特性,将调度问题转化为安全风险最小化的多阶段决策过程,并基于近似动态规划策略实现了安全性能确保和低复杂度的调度机制.实验结果表明,该算法可明显降低应用的安全风险,满足应用的安全需求,自适应普适计算的动态变化.     

基于工作流的卫星调度系统

根据当前卫星网络发展趋势和对卫星网络资源进行充分有效利用的应用需求,对卫星网络的特点进行了研究,分析了当前卫星调度系统研究的局限,并介绍了工作流模型以及根据卫星应用进行的相关改进.在此基础上,提出了一种针对由多个子任务构成的复杂任务,基于工作流模型的分层卫星调度系统.该卫星调度系统可以协同多种卫星资源,并自适应地调度卫星任务.对该卫星调度系统的体系结构、系统关键模块、调度流程以及几种优化机制进行了详细阐述.最后通过实验结果表明了该调度系统的可行性和有效性.     

风洞群高压空气资源调度系统设计

风洞试验的开展需要高压空气等多种动力资源的保障.针对风洞群试验用户多、资源冲突、需求不确定等特点,设计了一种风洞群高压空气资源调度系统.该系统以高压资源生产-消耗模型、基于粒子群优化算法的动力生产调度和自适应风洞试验实时调度为核心,根据试验任务高压资源预先需求计划、当前高压资源存量和高压空气生产能力,形成高压机组的启动计划,并根据高压资源消耗、试验耗时、电力峰值确定风洞试验任务的优先等级.实验结果表明,该系统较好地解决了原风洞群高压资源调度粗放、过度生产或保障不足的问题,并在风洞群动力资源调度中得到应用,性能良好,值得推广.     

基于big.LITTLE架构的多目标功耗自适应控制方法

针对移动计算系统功耗约束条件时常变动,以及动态电压频率调节无法有效克服静态功耗导致的能量损失等问题,提出一种多目标功耗自适应控制方法。根据实时功耗约束制定调核策略,确定处理器核类型及数量,结合操作系统线程亲和性、进程迁移与处理器热插拔完成处理器核的开启、关闭及负荷管理,实现功耗自适应。在典型多核应用MapReduce模型Phoenix与可变形部件模型上的实验结果表明,该方法能够按需调度核类型及数量来完成计算任务,与传统功率恒定系统相比,执行时间与能耗平均减少60.91%和48.54%,有效提高目标系统能效。     

一种机载DSP系统主控机的实时计算模型

现代机载数字信号处理（DSP）系统中的主控机是具有严格实时需求的计算环境，负责实时存储，显示和控制等重要功能，针对机载DSP系统的特殊性及其对实时计算的具体需求，提出了一种基于实时Linux技术的实时计算模型，它通过与操作系统层的实时支持相结合，实现了包括多任务并发的实时调度方法，硬实时和软实时任务协同工作机制以及实时事件驱动机制在内的完整运行环境，相对于现有的基于分时操作系统的方案，实时性能更为可靠，计算资源利用率高，相对于使用受严格许可证限制的商业实时操作系统的技术，应用开发灵活易行，软件成本更低。     

实时CORBA系统调度模型的分析和比较

实时CORBA系统需要解决如何将有限的计算资源和通信资源分配给实时任务,从而保证端到端执行时间的可预测性需求的问题.为了更好地定量分析可预测性,需要为以固定优先级方式调度的、周期性任务的硬实时CORBA系统建模.文中分析了TAO系统和NraD/URI系统的调度模型以及分别由Bettati ＆ Sun提出和由东南大学提出的端到端调度模型的模型描述和调度方式.在调度模型的描述能力、计算能力、适用范围和存在的联系等方面对上述调度模型进行了分析和比较.     

开放式实时环境中的集成调度框架

开放式实时环境中的多类型实时任务并存的情况给实时调度机制带来了新的需求和挑战．提出了一种适用于开放式实时环境的3层集成调度框架，它基于服务器方式的实时调度理论，把5种既有相关性又有功能互补特征的服务器有机的集成到统一的调度机制中．可支持多种类型的实时任务及非实时任务共存于同一系统的混合调度，并且根据它们的属性自动选择最合适的服务器与之搭配．相对于现有方法，该调度框架可支持的调度对象类型更广泛，易于进行服务质量控制，并且有良好的可扩展性．因此，更适合于开放式实时环境．     

嵌入式软件实时调度模型设计与仿真

针对应用系统的数据有效期需求,利用基于模型的软件设计方法,提出一种基于生产者-消费者模型的实时调度模型,该模型放宽了最早截止期优先调度算法中周期对截止期的限制,解决了模型中的优先约束问题。设计的实时调度仿真程序可以真实地反映系统对任务的实际调度情况。     

基于时间需求迭代和排队模型的开放式实时系统可调度性分析算法研究

基于RM调度策略和可延期服务器调度的开放式实时系统,以往的可调度性分析算法造成较低资源利用率.结合时间需求分析和服务台休假M/M/1/K排队模型,考虑带宽保留服务器,提出一种高资源利用率的可调度性分析算法,对系统中所有周期任务进行可调度性分析测试.给出其在临界点的响应时间;根据非周期事件到来率和接收缓冲定量分析非周期事件的平均响应时间和事件丢失率.实验表明,提出的可调度性分析方法通过估计任务的响应时间范围,能够在较高资源利用率下,验证多任务系统的可调度性.     

端到端时间约束的实时任务动态调度算法

在单处理机系统中,由于计算高优先级任务抢占的时间相对比较简单,所以单处理机调度理论取得了长足的进步.提出一个端到端时间约束的实时任务调度算法,当实时任务到达系统时,算法为任务的每个子任务在相应的处理机上预约一定的计算资源,把端到端的多处理机调度问题转换成单处理机调度问题,从而可以利用单处理机调度理论判定实时任务的可调度性.实验表明,该算法明显地提高了CPU利用率和任务接收率.     

Rolling-horizon scheduling for energy constrained distributed real-time embedded systems

Energy-efficient scheduling approaches are critical to battery driven real-time embedded systems. Traditional energy-aware scheduling schemes are mainly based on the individual task scheduling. Consequently, the scheduling space for each task is small, and the schedulability and energy saving are very limited, especially when the system is heavily loaded. To remedy this problem, we propose a novel rolling-horizon (RH) strategy that can be applied to any scheduling algorithm to improve schedulability. In addition, we develop a new energy-efficient adaptive scheduling algorithm (EASA) that can adaptively adjust supply voltages according to the system workload for energy efficiency. Both the RH strategy and EASA algorithm are combined to form our scheduling approach, RH-EASA. Experimental results show that in comparison with some typical traditional scheduling schemes, RH-EASA can achieve significant energy savings while meeting most task deadlines (namely, high schedulability) for distributed real-time embedded systems with dynamic workloads.     

云环境下周期和非周期混合实时任务双容错调度算法

云环境中的处理机故障已成为云计算不可忽视的问题,容错成为设计和发展云计算系统的关键需求。针对一些容错调度算法在任务调度过程中调度效率低下以及任务类型单一的问题,提出一种处理机和任务主副版本分组的容错调度方法;并给出了副版本可重叠执行的判定方法,以及任务最坏响应时间的计算公式。通过实验和分析表明,和以前算法相比,将处理机分成两组分别执行任务主版本和任务副版本,减少了任务调度所需进行可调度测试的时间,增加了副版本重叠执行的机会,减少了所需的处理机个数,对提高系统处理机的利用率和容错调度的效率具有重要的意义。     

控制系统中强实时任务的调度

文章通过对控制系统中强实时任务进行分析,指出系统存在的各类强实时任务。针对控制系统中任务的特点,提出了一种实时任务调度方法。对这种调度算法进行了可调度性分析,指出实时控制系统中任务可调度的条件。     

一种能量收集嵌入式系统自适应调度算法

能量收集嵌入式系统(energy harvesting embedded system,简称EHES)的任务调度算法需要考虑能量收集单元的能量输出、能量存储单元的能量水平和能量消耗单元的能耗.实时任务在满足能量约束的条件下,才可能满足时间约束.在这个背景下,传统固定优先级调度算法不再适用于EHES.提出一种基于分组的自适应任务调度算法,它能根据能量收集单元由于能量输出的不确定性而造成的非能量约束情况和能量约束情况,自适应地选择任务调度算法.在非能量约束的情况下,减少任务抢占次数,增强任务的可调度性;在能量约束情况下,减少电池模式切换次数,提高能量存储单元的平均能量水平,从而降低系统能量约束.在一个可进行大范围任务集合仿真的实验环境下对提出的算法进行验证,并将基于分组的自适应调度算法与现有的两个经典算法进行了对比.     

控制系统中实时任务的动态优化调度算法

提出一种新的调度算法——带有非周期服务器的EDF调度算法.分析了所有任务的可调度性,给出了可调度条件,并给出一种新的周期性任务模型以及主优先级和辅助优先级的概念.它们在保证任务可调度的前提下,对周期性任务的采样频率和控制延时进行优化.仿真结果表明,该算法可以提高周期性任务的采样频率,并降低控制延时,即能优化系统的性能.