粗粒度并行任务的动态调度算法（PTDS）及其有效性证明

本文揭示和探讨了并行多机系统中粗粒度并行任务的时间变化对静态任务调度机制的影响,给出了基于预调度的粗粒度并行任务的动态调度算法PTDS,并且严格地定义和证明了PTDS算法的有效性.结果表明PTDS通过局部调整预调度方案,能够有效地获得近似最优的计算任务调度方案.     

并行任务动态派生的积极惰性化控制方法

本文给出了并行任务派生的理想状态，分析和研究了积极任务派生（ＥＴＤ）方法和惰性任务派生（ＬＴＤ）方法，指出了这两种方法所具有的局限性，提出了一种新的并行任务派生的积极惰性化方法（ＥＬＤＴ）及其算法．初步研究表明ＥＬＤＴ方法可安全有效地增大计算粒度，在由多个商售单处理器构成的小规模并行系统上ＥＬＤＴ算法有效地控制计算粒度和任务派生，使并行任务的派生近似达到理想状态．     

分布存储系统上一种新的并行调度算法

在一般的分布存储系统上各个处理器可能不同且资源共享,导致了并行任务在各个处理器上的执行时间具有很大的随机性,主要根据系统及并行任务特性等引进特征参数,采用计算与通信重叠等方法设计出了一种新的并行调度算法,即使在多用户环境下应用此算法不仅能达到极高的负载平衡,充分利用系统资源而且能有效地提高并行效率及加速比。实验结果表明,提出的新的并行调度算法与已有的类似调度算法相比能更加有效地利用系统资源及提高并行效率。     

一个启发式任务团调度算法

基于任务聚类的启发式任务团调度是实现并行任务调度的有效方法。面向大型复杂武器系统的实时并行仿真,在研制自动并行化系统ＡＦＰ的过程中,基于关键任务的聚类算法,设计并实现了一个启发式任务图调度算法。     

改进遗传算法的并行任务调度

并行任务调度是一个NP完全问题,它关注资源的分配和并行任务调度,要求具有高性能的调度算法,且能求解出高质量的解。提出了一种基于改进遗传算法的并行任务调度算法,在算法初始化种群产生时引入任务向量矩阵来表示任务、资源以及调度的关系,并采用启发式方法得到初始化种群,提高种群质量;采用规则约束的交叉和变异操作,提高个体的质量;提出了加速进化策略,有效地避免了早熟。仿真实验结果表明,该改进算法能更有效地求解并行任务调度问题。     

基于Petri网的并行测试系统任务过程建模

针对并行测试系统中的测试过程复杂的问题,提出测试任务分解的原则和方法.对分解后的子任务构造任务相关图,并在任务相关图和资源占用情况的基础上,通过任务过程模型算法建立基于Petri网的并行测试任务过程模型,清晰描述测试任务执行过程中的顺序、并发等特性以及测试资源的使用情况.利用模型可分析子任务间的并行性,可为测试系统并行任务调度提供依据.     

一个面向仿真程序的任务聚类算法

对仿真程序原始任务图的聚类运算是实现仿真程序并行化的关键。在研制面向仿真程序自动并行化系统AFPS的过程中,提出了一个基于状态变量一阶微分的并行任务聚类算法。使用结果表明,该算法可以最大限度地保证各处理机结点的负载均衡,减少通信次数,且易于实现通信变量的自动确定。     

任务并行程序设计模型Lily Task在分布存储环境下的设计与实现

LilyTask是一种以任务为单位、基于任务并行的计算模型和程序设计模型。本文介绍的LilyTask系统基于LilyTask模型，对在分布内存环境下实现任务池系统进行了有益的尝试，较好地解决了任务并行在分布存储环境下遇到的任务间关系、嵌套任务、一致性等相关问题。此外，本系统还采用函数索引技术实现分布环境下的任务迁移，通过任务窃取策略有效地实现负载平衡。     

多处理器并行EDPF优化实时调度算法

实时多处理器系统的任务调度问题始终都是一个重要课题。针对该系统须保证任务截止期和有效性的特点,提出了一种并行EDPF(Earliest Deadline and Processing Time First)优化调度算法。该算法适用于可并行任务,并在考虑到了任务集的截止期和资源因素基础上,加入了运行时间因素,达到了减少调度返回次数以及提高有效性的目的。最后通过大量的仿真,分析了一些必要参数对调度成功率的影响,并通过比较证明了该算法明显优于Myopic算法。     

静态并行任务调度模拟工具的设计与实现

介绍构建的一个包含12种静态并行任务调度算法的模拟器TSAS和一个可视化的任务图生成器VTGG,并给出以它们为工具得到的各种任务调度算法的性能数据.     

VAX和PC之间任务─任务的通信

本文介绍了ＶＡＸ和ＰＣ之间透明的任务─任务的通信和不透明的任务─任务的通信，以及它们的程序设计方法。     

一个调度Fork-Join任务图的最优算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但往往没有考虑节省处理器个数和减少任务集的总完成时间,从而降低算法的加速比和效率.因此,提出一种基于任务复制的平衡调度算法,其时间复杂度为O(vq+vlogv),v和q分别表示任务集中任务的个数和使用的处理器个数.通过分析已用处理器的负载和空闲时间段,把任务尽量分配到已用的处理器上以均衡负载,从而提高其利用率.实验结果表明,该算法的加速比和总体效率优于其他算法.因此,该算法对于高性能应用程序的调度是一个较好的选择.     

基于通信竞争的Fork-Join任务图的调度算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构,目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多没有考虑实际应用中通信链路的竞争及延迟以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,针对Fork-Join任务图,提出一个基于通信竞争的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(vlogv),其中v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,该算法相比其它算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性.     

VxWorks下的任务监控方法及其应用

VxWorks下的应用软件在完成开发调试后的试验阶段,由于无法获得相关输出信息,在出现异常时很难分析查找问题,为解决此类问题给出了VxWorks下系统输出信息和任务监控的方法,有效地解决了试验阶段应用程序调试难题.     

基于任务复制的分簇与调度算法

针对并行与分布式系统中相关任务的静态调度问题,以最小化调度长度为主要目标,以减少资源数为次要目标,对待复制的重要祖先集定义了新的选择策略,提出了基于任务复制的动态关键前驱调度算法.改进了粒度的定义,证明了对任意DAG,算法有优于前人的性能下界.实验结果优于典型任务复制算法,特别是对经典EZ算例的解(调度长度为8)好于前人认为的理论最优解(调度长度为8.5),并证明了新的解为最优解.定义了DAG的补图,讨论了不允许任务复制时树型DAG的2-优度算法.     

基于多Agent系统的协同任务求解算法研究

为提高系统解决问题和完成特定任务的效率，通常情况下除了改进系统运行的硬件环境外，可通过软件方式对系统需要完成的任务进行分解来协同完成。提出了一种启发式的任务分解与分配算法，并对该算法的性能进行了分析与评价。分析结果表明,该算法能够有效地提高任务的执行效率，符合复合泊松分布规律。     

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。     

基于效用值的足球机器人系统任务分配方法

针对足球机器人系统中的任务分配问题,提出一种基于效用函数值的任务分配方法。在分析足球机器人系统任务分配问题的基础上,对机器人效用函数进行定义,并论述机器人球员相对于不同子任务效用函数的构建过程,给出基于效用值的足球机器人系统任务分配算法。仿真实验结果表明,该方法计算量小、实时性好,任务分配性能优于已有文献中的方法。