EDF调度算法可调度性分析方法的改进研究

任务集的可调度性分析是实时系统研究和应用的关键问题。针对抢占式与不可抢占式EDF(earliest deadline first)调度算法, 分别给出了实时任务集新的可调度性测试条件, 针对任务集为可调度时可以实现快速判定。通过与已有的EDF算法的可调度性判定充要条件相结合, 提出了改进的抢占式与不可抢占式EDF算法的可调度性分析方法。仿真实验表明, 相对现有EDF算法的可调度性分析方法, 所提出的方法能有效提高算法性能。     

基于EDF调度算法的端到端延迟保证方法

EDF(EarliestDeadlineFirst)是一种高效的调度算法。为了将其应用于提供端到端延迟保证,提出了一种新的算法JT-EDF(JitterTunableEDF),并证明了所有的端到端EDF调度算法都可以在相同的条件下保证相同的端到端延迟界。     

基于动态优先级策略的最优软非周期任务调度算法

周期任务与非周期任务的混合调度是实时调度研究的一个重要方向 通过定义“调度”和“逆调度” ,对实时周期任务集在使用EDF算法调度时的可挪用时间进行分析 ,求出了周期任务集在使用EDF调度时的最大可挪用时间 在此基础上 ,提出用于缩短非周期任务响应时间和周转时间的调度算法———ISA(idlestealingalgorithm) ISA算法充分使用最大可挪用时间 ,在保证周期任务满足最后期限的同时能取得非周期任务的最优响应时间和周转时间 证明了ISA算法的最优性 ,并使用仿真实验进行了性能验证     

改进型EDF调度算法的研究与实现

分析实时系统EDF调度算法的优缺点,为优化报文调度,提出基于EDF的相对价值可提升的且相对价值最大的任务最优先调度算法,采用多个参数计算报文的优先级。实验结果表明,与传统EDF调度算法相比,改进型算法能充分利用总线带宽,对总线报文进行最优化调度。     

基于ISM的动态优先级调度算法

在嵌入式Linux操作系统的实时调度算法中,EDF调度算法不能解决负载过载问题。为此,引进对系统负载有着良好表现的SLAD算法和BACKSLASH算法。基于ISM算法思路,提出一种动态优先级调度算法。该算法能根据一段时间内负载过载的情况,灵活地调度EDF算法和SLAD算法,从而提高系统在正常负载和过载情况下的调度效率。对实时任务截止期错失率DMR指标的测试结果证明了其改进效果。     

非抢占式EDF算法下周期性任务的最小相对截止期计算*

现有的求解周期性任务最小相对截止期的方法均假定任务集是采取抢占式EDF调度算法,并不适用于当任务为基于非抢占式EDF调度算法的场合,如实时通信领域。在分析了非抢占式EDF调度算法的可调度性判定条件基础上,提出了基于非抢占式EDF调度算法下周期性任务最小相对截止期的计算算法。算法通过逐渐增加任务的相对截止期直到使任务集变为可调度的方式,实现某个任务相对截止期的最小化。仿真实验表明该算法具有较好的计算复杂度。     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

基于模糊理论的多媒体实时调度算法研究

多媒体系统中的任务调度采用的是实时调度算法。传统的实时调度总是假设任务的属性是精确确定的并能够提供令人满意的结果，但实际任务的属性总是存在一个模糊的范围。文中在传统实时EDF算法的基础上，提出了基于模糊理论的可抢占式的实时调度算法(FEDF算法)。此算法的主要设计目标是在实时任务属性模糊条件下尽可能地减少任务丢失率，提高保证比率，实验结果表明该算法达到了预定的目标。     

两种改进的EDF软实时动态调度算法

软实时系统中,任务的随意抢占浪费了CPU资源,过多的任务丢失降低了系统的调度性能.文章引入"动态模糊阈值"概念,提出了两种新的类似EDF调度的模糊阈值调度算法.两种算法在任务执行过程中,分别通过缩短和延长当前任务截止期至动态模糊阈值的方法节约资源、提高任务完成率.给出模糊阈值的临界值计算公式,分析算法的可调度性,进行仿...     

CAN总线中EDF调度算法的研究与改进

针对平均分区的EDF算法在CAN总线中的应用出现的问题,提出了一种改进的基于指数分区的EDF算法;并通过引入量化误差的概念,推导证明当CAN网络中各节点相对截至期分布时间过大时,平均分区的EDF算法会导致CAN总线中信息传输任务可调度性的下降,而基于指数分区的EDF算法保证了信息传输任务的实时性,仿真试验验证了算法的有效性。     

一种无抖动的分布式多媒体任务调度算法

在分布式多媒体系统中,资源的管理和分配算法是保证应用的服务质量（ＱｏＳ）的关键问题,而资源管理中,ＱｏＳ协商和确认都和多媒体任务调芳算法有关,任务调度算法是资源管理的重要内容。现有的调度算法ＥＤＦ,ＲＭ,ＤＳｒ适用在分布式多媒体系统中,有局限性。本文基于风车调度模型,提出了一种无抖动调度的逐步消除候选项的并行算法ＤＭＳｒ,能达到分布系统中多媒体任务周期调度的无抖动特点,并讨论了算法的计算复杂度,证     

基于QoS控制的连续媒体服务任务调度

连续媒体服务如视频,音频等是一类新的实时应用,要求在一统一的操作系统框架内支持强,弱实时应用,而传统的操作系统中的调度策略不能很好的支持该类应用。文中提出了一种新的ＱｏＳ描述方法,并在此基础上提出支持连续媒体流的,基于ＱｏＳ的启发式任务调度算法。该算法考虑了多媒体任务的成功率和连续失败数在资源有限的前提下,尽量保证所有媒体流的服务质量。     

Fair Scheduling Algorithms in Grids

In this paper, we propose a new algorithm for fair scheduling, and we compare it to other scheduling schemes such as the earliest deadline first (EDF) and the first come first served (FCFS) schemes. Our algorithm uses a max-min fair sharing approach for providing fair access to users. When there is no shortage of resources, the algorithm assigns to each task enough computational power for it to finish within its deadline. When there is congestion, the main idea is to fairly reduce the CPU rates assigned to the tasks so that the share of resources that each user gets is proportional to the users weight. The weight of a user may be defined as the users contribution to the infrastructure or the price he is willing to pay for services or any other socioeconomic consideration. In our algorithms, all tasks whose requirements are lower than their fair share CPU rate are served at their demanded CPU rates. However, the CPU rates of tasks whose requirements are larger than their fair share CPU rate are reduced to fit the total available computational capacity in a fair manner. Three different versions of fair scheduling are adopted in this paper: the simple fair task order (SFTO), which schedules the tasks according to their respective fair completion times, the adjusted fair task order (AFTO), which refines the SFTO policy by ordering the tasks using the adjusted fair completion time, and the max-min fair share (MMFS) scheduling policy, which simultaneously addresses the problem of finding a fair task order and assigning a processor to each task based on a max-min fair sharing policy. Experimental results and comparisons with traditional scheduling schemes such as the EDF and the FCFS are presented using three different error criteria. Validation of the simulations using real experiments of tasks generated from 3D image- rendering processes is also provided. The three proposed scheduling schemes can be integrated into existing grid computing architectures.     

一种基于服务质量的多媒体任务模型

实时调度算法研究一直是实时系统领域的热点和难点.近年来,发展快速的多媒体应用由于需要保证一定的服务质量而呈现实时需求.然而,多媒体应用的特点使得很难使用传统任务模型对其进行描述.本文提出了一种基于服务质量的多媒体任务模型,并给出了在该模型下计算系统QoS指标的算法.该模型将有助于多媒体实时系统的理论分析和调度算法研究.     

两种经典实时调度算法的研究与实现

速率单调（RM）调度和最早截止期限优先（EDF）调度在实时调度领域占有重要低位。基于一个x86体系结构的小系统上设计实现RM和EDF调度算法，并在不同的工作负载下，以任务截止期错失率作为衡量不同任务调度算法性能优劣的指标，对两种算法进行了性能分析和比较。在通常情况下，RM和EDF都可以保证任务成功调度，EDF算法可承受较多的工作负载。但是随着负载的增加，EDF算法性能急剧下降，到一定过载程度，EDF算法性能低于RM算法。     

一种严格按比例派发服务的混合实时调度算法

在混合实时系统中,调度器必须既保证所有硬实时任务严格按照其时间约束在截止期内完成,又要尽可能地提高软实时任务和非实时任务的服务质量.提出了一种严格按比例派发服务器算法(RPDS),并以此为基础构建了一种层次式调度框架.RPDS将处理器时间流分成连续的小段,并在每一小段中强制为非硬实时任务分配一个时间片.实验结果表明,RPDS可以合理地为各种类型应用分配处理器时间,并且降低了实时任务的截止期错失率.     

基于等待时间的多任务调度算法的研究与设计

文章介绍了几种常见的操作系统多任务调度算法,针对安防警报的任务特点,提出等待时间的多任务调度算法。该方法保证了高优先级的任务有充足的CPU运行时间,同时也不会让其他任务一直得不到运行而产生饥饿现象,满足安防警报系统任务调度的要求。     

EDF统一调度硬实时周期任务和偶发任务的可调度性判定算法

现有的硬实时周期任务和非周期任务的混合调度方法都没有保证非周期任务的实时性,所以不适合调度具有强实时要求的偶发任务.通过分析和计算EDF算法调度偶发任务所占用的空闲时间和挪用时间,以及调度后对空闲时间和最大可挪用时间的影响,提出一种采用EDF算法统一调度硬实时周期任务和偶发任务时的可调度性充分判定算法.最后用仿真实验得出了该算法在不同系统负载下的判定准确率和偶发任务的平均响应时间.     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制奈件．目前实时容错调度算法大部分针对硬件的容错,很少考虑软件运行的故障．提出了一种类似EDF基于软件容错的动态实时调度算法EBPA(expectation-based probing algorithm),该算法在任务执行过程中通过基于期望值的若干试探性检测步骤,提高了任务可执行性的预测,尽可能避免了任务早期的错误对后续任务的影响,因此提高了任务的完成率并同时有效地减少了浪费的CPU时间片．通过实验测试,同目前所知的同类算法相比,具有更佳的调度性能-调度成本比．     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中，由于任务超时完成将会导致灾难性后果，因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制条件．目前实时容错调度算法大多针对硬件的容错，很少考虑软件运行的故障．提出了一种类似EDF的软件容错的动态实时调度算法PKSA(Probng-step Algorithm)，本算法在任务执行过程中，通过若干试探性检测步骤，提高了任务可执行性的预测，尽可能地避免了任务早期的失败对后续任务的影响，因此提高了任务的完成率，并同时有效地减少了浪费的CPU时间片．通过实验测试．同目前所知的同类算法相比，具有更佳的调度性能-调度成本比.