实时异构系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统是解决复杂时应用的有效手段,目前对实时多处理器调度算法的研究却大多集中在同构系统上,对实时异构系统的调度则研究得比较少,提出了一种新的实时异构系统的动态调度算法,该算法采用了集中式的调度方案,同时,引入了一个新的任务分配策略,从而通过提高任务可行性而提高了算的调度成功率,此外,为了评估该算法的性能,还进行了大量的模拟研究,由于近视算法经简单修改便可以应用到实时异构系统的动态调度中,因此,在模拟研究中,以近视算法作为基准,将其应用于实时异构系统动态调度时的性能与新算法进行了比较,模拟结果显示,在多种任务参数的取值下,新算法的调度成功率均高于近视算法。     

异构实时多处理器系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统中的重要研究课题.根据异构实时多处理器的特点,提出了一种新的异构实时动态调度算法P_IEFT.该算法采用了一个新的处理器分配策略——将任务分配到能最早完成任务的处理器上.该策略能够缩短调度长度,提高后继任务被接受的可能性,从而能够提高成功调度率.模拟结果表明,该调度算法的成功调度率高于近视算法和节约算法的成功调度率.     

一种实时异构系统的集成动态调度算法

提出了一种实时异构系统的集成动态调度算法.该算法通过一个新的任务分配策略以及软实时任务的服务质量QoS(quality of service)降级策略,不仅以统一方式完成了对实时异构系统中硬、软实时任务的集成动态调度,而且提高了算法的调度成功率.同时,还进行了大量的模拟研究.这些模拟以传统的近视算法为基准,将其应用在实时异构系统集成动态调度时的调度成功率与新算法进行比较,模拟结果表明,在多种任务参数取值下,新算法的调度成功率均高于传统的近视算法.     

基于分批优化的实时多处理器系统的集成动态调度算法

提出了一种基于分批优化的实时多处理器系统的集成动态调度算法，该算法采用在每次扩充当前局部调度时，通过对所选取的一批任务进行优化分配的策略以及软实时任务的服务质量QoS（quality of service）降级策略，以统一方式实现了对实时多处理器糸统中硬、软实时任务的集成动态调度．进行了大量的模拟研究，结果表明．在多种任务参数取值下，新算法的调度成功率均高于近视算法（Myopic Algorithm）．     

实时多处理器系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时多处理器系统的新的高效动态调度算法--动态分批优化调度算法,该算法突破了以往算法中一次只安排一项任务的做法,采用在每次扩充当前局部调度时,按一定规则在待调度的任务集中选取一批任务,对该批任务中的每项任务在每个处理器上运行构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都安排一个处理器或为每个处理器安排一项任务,使得这种安排具有最好的"合适性",以增大未安排任务的可行性.这种方法极大地提高了算法的调度成功率.同时,为了研究该算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与节约算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,在节约算法的调度成功率小于10%的约束条件下,该算法的调度成功率大于90%,说明新算法的优势是非常明显的.     

多处理器系统动态调度负载均衡节约算法

将任务集与处理器处理能力之间的匹配关系作为研究调度算法性能的重要因素,建立了相应的任务-处理器模型,以描述多处理器系统的负载状况.描述了多处理器系统任务可调度的必要条件,设计实现了任务集的生成方法.对节约算法进行改进,提出了负载均衡的节约算法.所提出的算法可在保证调度成功率的前提下,缩短任务的平均响应时间和调度长度,并均衡地提高处理器的利用率.     

一种基于EDF算法的多处理器实时调度算法

多处理器系统实时调度理论是目前实时系统研究的热点问题。EDF调度算法是目前流行的实时调度算法,有很多优点,但在多处理器系统应用中存在问题。论文研究了EDF调度算法在多处理器系统中的调度理论,在此基础上,提出了一种基于EDF算法的优先级驱动实时调度算法,算法充分利用了EDF调度算法的优点,较大程度地克服了EDF算法在多处理器系统中的调度缺点,并提供了较好的实时调度性能。     

一种基于分组与适当选取策略的实时多处理器系统的动态调度算法

在分析了近视算法和节约算法缺点的基础上，提出了一种新的实时多处理器系统的动态调度算法——分组适度算法．分组适度算法包括两个策略：分组策略和适当选取策略．分组策略是为了提高资源的利用率，在保证具有较小目标函数值的任务截止期限的情况下，优先选择可以共享访问资源的任务进行扩展．适当选取策略是为了提高处理器的利用率，当任务不访问资源以及任务所需资源的最早可用时间小于系统中处理器的最小最早可用时间时，选择最早可用时间最小的处理器；否则，选择最早可用时间最接近资源的最早可用时间的处理器．模拟结果表明，分组适度算法的任务接受率高于近视算法和节约算法的任务接受率．     

一个多处理器实时线程调度算法的计算机模拟及分析

本文介绍了对作者提出的一种基于线程的、动态的、非抢占的多处理器实时任务调度算法的计算机模拟和结果分析，表明该算法在单处理器情况下比许多单处理器实时任务调度算法的调度频率高，在多处理器情况下的调度效率也较高。     

实时多处理器动态调度算法的研究与应用

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统研究中的重要课题。该文首先介绍了实时多处理器动态调度的几种方法,并对这些方法进行了分析、对比和研究。然后针对水下航行器制导系统多任务特点,讨论了水下航行器制导系统的动力学、运动学模型及控制、导引方程,并对其任务进行详细划分。最后结合任务的偏序关系、运行时间及截止期,对水下航行器多任务模型进行了实时多处理器动态调度,给出最佳调度方案。     

Product-based and resource-based heterarchical approaches for dynamic FMS scheduling

Two fundamental approaches can be adopted for heterarchical scheduling of flexible manufacturing systems: resource-based scheduling or product-based scheduling. The first part of this paper defines the basic concepts of these two methods (modeling, structure design methodology, communication protocols). The second describes the specific advantages and drawbacks of these two approaches using the results provided to illustrate the discussion. The final section considers a real implementation of the product-based heterarchical philosophy.     

一个基于全局竞标机制的网格调度系统

通过对性能驱动型网格调度系统的分析,指出了其不足之处,继而提出并实现了全局调度和本地调度相结合的基于全局竞标机制的网格调度系统.实验证明,该系统能够在用户指定的时间约束内完成作业,并获得较优的执行代价,降低作业的运行成本.     

On Task Scheduling Accuracy: Evaluation Methodology and Results

Many heuristics based on the directed acyclic graph (DAG) have been proposed for the static scheduling problem. Most of these algorithms apply a simple model of the target system that assumes fully connected processors, a dedicated communication sub-system and no contention for the communication resources. Only a few algorithms consider the network topology and the contention for the communication resources. This article evaluates the accuracy of task scheduling algorithms and thus the appropriateness of the applied models. An evaluation methodology is proposed and applied to a representative set of scheduling algorithms. The obtained results show a significant inaccuracy of the produced schedules. Analyzing these results is important for the development of more appropriate models and more accurate scheduling algorithms.     

在构件化嵌入式操作系统中应用抢占阈值调度

现有基于构件的嵌入式实时软件开发过程着重于从结构的角度分解系统成若干构件,以及重用构件。实践证明,该开发过程还应从运行角度将构件映射成任务,并选择适当的实时调度算法。为此,根据目前的工程实践提出一种实时构件模型,包含将构件映射成任务的方式。描述了当前构件化嵌入式操作系统可以使用的4种调度算法,并比较这些算法的性能特点。提出抢占阈值(preemptionthreshold)调度模型更适合构件化嵌入式实时系统,仿真实验的结果证明了该结论。比较结果和结论对构件化嵌入式实时系统的设计和开发有一定的参考价值。     

基于强化学习的智能车间调度策略研究综述

智能制造是我国制造业发展的必然趋势,而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用,为后续的研究奠定基础。其中车间调度主要包括静态调度和动态调度;强化学习算法主要包括基于值函数和AC（Actor-Critic）网络。首先,从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状;其次,对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论;最后,根据研究现状和当前工业数字化转型需求,对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。     

A survey of dynamic scheduling in manufacturing systems

In most real-world environments, scheduling is an ongoing reactive process where the presence of a variety of unexpected disruptions is usually inevitable, and continually forces reconsideration and revision of pre-established schedules. Many of the approaches developed to solve the problem of static scheduling are often impractical in real-world environments, and the near-optimal schedules with respect to the estimated data may become obsolete when they are released to the shop floor. This paper outlines the limitations of the static approaches to scheduling in the presence of real-time information and presents a number of issues that have come up in recent years on dynamic scheduling. The paper defines the problem of dynamic scheduling and provides a review of the state-of-the-art of currently developing research on dynamic scheduling. The principles of several dynamic scheduling techniques, namely, heuristics, meta-heuristics, multi-agent systems, and other artificial intelligence techniques are described in detail, followed by a discussion and comparison of their potential.     

Data-Dependency Graph Transformations for Instruction Scheduling

This paper presents a set of efficient graph transformations for local instruction scheduling. These transformations to the data-dependency graph prune redundant and inferior schedules from the solution space of the problem. Optimally scheduling the transformed problems using an enumerative scheduler is faster and the number of problems solved to optimality within a bounded time is increased. Furthermore, heuristic scheduling of the transformed problems often yields improved schedules for hard problems. The basic node-based transformation runs in O(ne) time, where n is the number of nodes and e is the number of edges in the graph. A generalized subgraph-based transformation runs in O(n² e) time. The transformations are implemented within the Gnu Compiler Collection (GCC) and are evaluated experimentally using the SPEC CPU2000 floating-point benchmarks targeted to various processor models. The results show that the transformations are fast and improve the results of both heuristic and optimal scheduling.     

实时系统调度算法综述

在多道程序环境下,主存中有多个进程,其数目往往多于处理机数目。操作系统通过处理机调度程序,按照某种调度算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。处理机是重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能（吞吐量、响应时间）,很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而操作系统的调度算法是非常重要的。通过研究基本的操作系统作业（进程）调度算法,详尽分析和对比这些调度算法的优势和劣势。最后对新兴的实时系统研究现状进行介绍和展望,为以后实时系统调度算法研究提供了有效的参考价值。     

全局信息不全的动态调度问题基于虚拟调度的两级滚动方法

This paper addresses the single-machine scheduling problem with release times mini-mizing the total completion time. Under the circumstance of incomplete global information at each decision time, a two-level rolling scheduling strategy (TRSS) is presented to create the global schedule step by step. The estimated global schedules are established based on a dummy schedule of unknown jobs. The first level is the preliminary scheduling based on the predictive window and the second level is the local scheduling for sub-problems based on the rolling window. Performance analysis demonstrates that TRSS can improve the global schedules. Computational results show that the solution quality of TRSS outperforms that of the existing rolling procedure in most cases.