运行时间自适应的事务调度算法

实时数据库中是基于事务的不同优先级进行事务的调度,所以事务优先级的确定对实时数据库的效率有着至关重要的作用。本文讨论了一个运行时间自适应的事务调度算法,对算法思想和调度策略进行了深入的研究。该算法事务的估计运行时间与CPU时钟无关,具有自适应的能力,并且可以得到周期性事务的准确运行时间,对于周期性事务比例比较高的应用系统非常适合。     

权重队列实时调度系统的反馈控制

针对工作在不可预测环境下具有不确定性任务特征的实时调度系统的服务区分问题，利用队列理论对权重队列实时调度系统进行多变量控制建模，并结合模型预测控制方法将控制问题转化为受限多变量优化问题，进而基于标准的最小二乘求解器设计预测控制调度框架以及算法。通过调整任务类的权重因子来改变任务类的计算资源分配，以实现为调度任务类提供相对延迟时间比保证。仿真试验结果表明，所设计方法在任务到达速率和执行时间变化且不能预知的情况下，仍然能为系统提供良好的相对延迟时间比控制。     

多处理器系统的实时调度算法研究

调度算法是实时系统的关键技术，选取何种算法调度实时任务，这将直接影响着系统的实时响应能力。多处理器系统有局部调度和全局调度两类实时调度方法，以PFair公平调度为代表的全局调度是当前研究的热点。研究了典型局部调度EDF-FF算法和典型PFair公平调度PD^2算法，比较了多处理器系统采用PD^2算法相对于采用EDF-FF算法实现任务调度的优点，分析了由于任务频繁抢占和迁移，PD^2算法引起的时间消耗，估计并比较了PD2算法和EDF-FF算法的时间消耗，最后得出结论：在共享内存的多处理器系统中，公平调度算法是实时任务调度的比较理想的选择。     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度模型

为解决云环境下的资源调度问题,提出一种能改善任务并行性与兼顾任务串行关系的调度模型,将用户提交的动态任务分割成具有制约关系的子任务,按运行次序放到具有不同优先级的调度队列中。针对同一调度队列中的子任务,采用基于最短任务延迟时间的改进蚁群算法(DSFACO)进行调度,在兼顾调度公平性与效率的前提下,最大化缩短任务延迟时间,从而提高用户满意度。实验结果表明,与任务调度增强蚁群算法相比,DSFACO算法在任务延迟时间、调度公平性及效率方面性能更好,能实现云计算环境下任务的最优调度。     

混合任务系统的服务质量保障调度算法

开放式系统中存在大量的客户/服务软件架构,其中大量的混合客户任务（实时任务,非实时任务）请求与作为服务端的任务进行处理交互。传统的非实时调度算法用于服务任务处理请求时不能保障客户任务的服务质量。通过改进GRUB算法（剩余带宽贪婪回收算法）,提出了一种优化的混合任务系统的服务质量保障调度算法,保证客户任务的实时性和系统吞吐率。仿真实验验证了该算法对客户任务的服务质量保障作用。     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.     

动态物联网节点任务实时传输分簇调度算法

为解决传统互联网节点任务实时传输分簇调度管理进程和内存管理效率低的问题,笔者提出了动态物联网节点任务实时传输分簇调度算法,通过构建互联网节点任务传输信息流的模型,进行传输信息流的融合处理,能够实现动态物联网节点任务传输信息流的分簇处理。实验数据表明,分簇调度算法较传统调度算法效率更高,适用于动态物联网节点下的实时传输分簇调度。     

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．     

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.     

一种基于反馈机制的自适应弹性调度算法

针对实时多任务系统中的临时过载问题,提出一种基于反馈机制的自适应弹性周期调度算法。考虑任务截止期小于或等于任务 周期的情况,参考弹性调度算法的基础模型,动态估计周期任务的执行时间。仿真实验结果表明,该算法可有效提高随机任务集的调度成 功率。