基于任务-角色的访问控制模型

本文介绍了一种称为基于任务一角色的访问控制机制。它从工作流中的任务角度建模，可以依据任务和任务状态的不同，对权限进行动态管理；阐述了任务和任务实例之间的关系，以任务为中介将角色和权限关联起来，并对其模型进行了形式化描述和分析。     

基于HTN的供应链优化策略

HTN(Hierarchical Task Network，层次任务网络)具有任务描述和分解、任务分派、任务完成的能力以及约束机制和冲突解决机制，可以高效地对复杂问题进行规划。文章就HTN在供应链优化中的应用进行了初步地探讨，结合多代理系统，针对供应链库存管理业务提出其任务网络模型，指出任务分解方法及共约束关系和任务在代理间的分派关系，并给出应用实例。     

基于XML的无人机任务链模型

对无人机系统地面任务控制站与飞行器通信协议中的任务链进行了研究。根据功能将任务链分为航路计划、传感器计划、通信计划和控制权限交接计划4个部分，建立了能够支持复杂任务的任务链模型。采用XML语言对任务链进行表达，增强了任务链的标准性和通用性。最后实现了任务控制站通过任务链控制多架无人机协同执行任务的仿真。     

敏捷制造下候选企业搜索方法研究

针对敏捷制造寻找潜在合作企业问题， 提出了基于企业能力匹配和任务承接能力计算的候选企业搜索方法。该方法首先对加工任务和企业能力进行特征建模，并以加工任务特征为约束进行企业的匹配搜索，构成对应加工任务特征的匹配企业集；然后求解匹配企业集中各企业的任务承接能力，并选择任务承接能力较强的若干企业构成加工任务的候选企业集。应用表明了该方法的有效性。     

移动群智感知中面向任务需求的用户选择激励机制

现有的移动群智感知激励机制大多以平台为中心或是以用户为中心进行设计，缺乏对感知任务需求的多维考虑，从而无法切实地以任务为中心进行用户选择，导致无法满足任务需求的最大化和多样化。针对上述问题，提出一种面向任务需求的用户选择激励机制TRIM，这是一种以任务为中心的设计方法。首先，感知平台根据任务需求发布感知任务，并从任务类型、时空特性以及感知报酬等多维度构建任务向量以最大化满足任务需求，而感知用户则基于意愿偏好、个人贡献值以及期望报酬等属性构建用户向量，实现个性化选择感知任务参与响应；然后，通过引入高效且隐私保护的余弦相似度计算协议（PCSC），计算任务和用户的相似度并根据相似度高低进行用户匹配筛选得到目标用户集，更好地满足感知任务需求的同时保护用户隐私不泄露；最后，通过仿真实验表明，在感知任务和感知用户的匹配过程中，与采用Paillier加密协议的激励机制相比，TRIM缩短了指数级增量的计算时间开销，提高了计算效率；与采用直接余弦相似度计算协议的激励机制相比，TRIM保证了感知用户的隐私安全，达到了98%的匹配精确度。     

离散任务的PLC控制系统实现

对具有离散任务的控制系统提出了触摸屏和PLC控制联合应用的解决方法。离散任务经过分析后进行任务分组，各任务之间的切换和人机交互通过触摸屏组态工具来完成，单个任务的处理采用PLC控制。此方法应用于液压试验车中，取得了较好的效果。     

基于μClinux的嵌入式系统任务管理的研究

任务管理是嵌入式实时操作系统中最重要的部分。分析基于μClinux的嵌入式系统任务的基本概念，对μClinux中任务的5个不同状态进行定义，分析任务间的转换关系和转换方法。采用SCHED—OTHER分时调度策略，实现μClinux系统的任务调度，并给出了部分实例源代码。通过对μClinux的任务管理进行研究，达到合理分配处理器资源，改善应用系统的实时处理能力。     

一种基于分布式强化学习的多智能体协调方法

多智能体系统研究的重点在于使功能独立的智能体通过协商、协调和协作，完成复杂的控制任务或解决复杂的问题。通过对分布式强化学习算法的研究和分析，提出了一种多智能体协调方法，协调级将复杂的系统任务进行分解，协调智能体利用中央强化学习进行子任务的分配，行为级中的任务智能体接受各自的子任务，利用独立强化学习分别选择有效的行为，协作完成系统任务。通过在Robot Soccer仿真比赛中的应用和实验，说明了基于分布式强化学习的多智能体协调方法的效果优于传统的强化学习。     

基于李雅普诺夫优化的容器云队列在线任务和资源调度设计

为在保证任务服务质量（QoS）的条件下提高容器云资源利用率，提出一种基于李雅普诺夫的容器云队列任务和资源调度优化策略。首先，在云计算服务排队模型的基础上，通过李雅普诺夫函数分析任务队列长度的变化；然后，在任务QoS的约束下，构建资源功耗的最小化目标函数；最后，利用李雅普诺夫优化方法求解最小资源功耗目标函数，获得在线的任务和容器资源的优化调度策略，实现对任务和资源调度进行整体优化，从而保证任务的QoS并提高资源利用率。CloudSim仿真结果表明，所提的任务和资源调度策略在保证任务QoS的条件下能获得高的资源利用率，实现容器云在线任务和资源优化调度，并且为基于排队模型的云计算任务和资源整体优化提供必要的参考。     

任务驱动式教学法在Photoshop教学中的应用

本文将具体的任务融入Photoshop教学，要求在日常教学过程中，以完成特定具体的任务为线索，通过分析任务，使学生明确制作思路，在任务驱动下，自主探索任务进行学习，最终完成任务。     

Novel efficient on-chip task scheduler for multi-core hard real-time systems

This article presents an efficient hardware architecture of EDF-based task scheduler, which is suitable for hard real-time systems due to the constant response time of the scheduler. The proposed scheduler contains a queue of ready tasks that is based on a new MIN/MAX queue architecture called Heap Queue, which is inspired by Shift Registers, Systolic Arrays, heapsort algorithm, the Rocket Queue architecture and dual-port RAMs. The instructions of the proposed scheduler have throughput of one instruction per two clock cycles regardless of the actual number of tasks managed by the scheduler, and regardless of the scheduler capacity. The developed task scheduler is optimized for low chip area costs, which leads to lower energy consumption. The Heap Queue-based architecture has constant time complexity due to two clock-cycle response time of the instructions and therefore, the architecture is highly deterministic. The scheduler supports CPUs that can execute 1, 2 or 4 tasks simultaneously, and contains an implementation of clever and efficient logic that can handle conflicts caused by the fact that the scheduler is used by all CPU cores at the same time. The proposed scheduler was verified through SystemVerilog UVM-like simulations that applied billions of randomly generated test instructions. Achieved ASIC (28 nm) and FPGA synthesis results are presented and compared. More than 86% of the chip area and 93% of the total power consumption can be saved if Heap Queue architecture is used in hardware implementations of EDF algorithm. Advantages and disadvantages of the proposed task scheduler are discussed through the comparison to the existing solutions.     

多机多任务实时系统云调度策略

采用云方法对多要实时系统任务的重要性和任务处理的适时性进行分析,实时计算被激活任务的价值及其在不同资源条件下的作业执行时间,提出一种兼顾任务价值和作业执行时间两方面因素的新的调度策略－云调度策略,有效地解决了任务优先级的判定和任务处理适时性问题,提高了系统资源利用效率、运行质量和系统整体效能。仿真证明,此策略优于现在广泛采用的固定优先级和先到先处理调度策略。     

EPA协议确定性调度测试系统的研究与实现

基于EPA通信规范与EPA协议一致性测试规范,研究了对EPA网络进行确定性调度测试的方法,阐述了EPA网络确定性调度测试的实现技术。实践证明,开发的EPA协议确定性调度测试系统,可读取/修改目标设备的组态信息,可还原EPA网络上的报文传输情况,并能对EPA网络进行确定性调度测试。     

Verification of the legOS Scheduler using Uppaal

This article concentrates on the scheduler in the operating system legOS. LegOS is an open source embedded operating system for the Lego Mindstorms^® system. The scheduler in legOS practices starvation of lower priority threads. In this article the validity of starvation problems is proven through tests of the scheduler and through an Uppaal model of the scheduler wherein the starvation is verified. A new scheduler is designed and modeled in Uppaal. This Uppaal model is used to verify that starvation is no longer a problem in the new design. The new design is implemented in a new scheduler and tests are performed to show that the problem with starvation is no longer present.     

A formally verified application-level framework for real-time scheduling on POSIX real-time operating systems

We present a framework, called meta scheduler, for implementing real-time scheduling algorithms. The meta scheduler is a portable middleware layer component designed for implementations over POSIX-compliant operating systems. It accommodates pluggable real-time scheduling algorithms while offering the flexibility of platform independence - the singular underlying OS requirement is the now nearly ubiquitous POSIX compliance. The versatility of pluggable schedulers positions the meta scheduler for deployment in an interoperable heterogeneous real-time environment. We present the design of the meta scheduler and outline its implementation. Furthermore, we present a mechanized correctness verification using the UPPAAL model checker. Prototype implementation of the meta scheduler over QNX Neutrino real-time operating system demonstrates high performance and a small footprint.     

高速分组交换网络中调度器的设计

为了满足迅猛发展的网络业务对网络服务质量提出的更高要求,使用高速分组网络交换机中的队列调度器可以有效地提供高质量的网络服务。通过采用分级式队列调度和四种队列调度算法有效地实现了队列调度器的设计。并且深入地比较和分析了队列调度器中多种队列调度算法的优缺点,尤其是对DRR调度算法进行了优化和改进。最后。对所设计的电路进行了仿真验证和电路综合,结果表明该调度器可以满足网络对服务质量的更高要求,并且能够应用到高速分组交换网络的调度器设计中。     

基于ProActive的并行计算任务调度器的研究

ProActive在开发并行计算及网格应用中很受欢迎，但目前还没有可用于基于ProActive的并行计算的任务调度器，在对相关技术进行研究后，给出了一个简单有效的任务调度器的实现方案，介绍了其技术细节。将其应用于开发的基于ProActive的并行计算支持平台中进行了实验，实验结果表明该调度器是可行和有效的。     

队列调度算法在网络中的应用研究

作为保证QoS的一种重要手段，队列调度算法近年来引起了网络研究者的广泛关注。本文首先介绍了队列调度问题及一些常用的队列调度算法，然后提出一个非GPS模型的队列模型及调度算法——WDQ算法(Weighted Delay Queuing，基于权重的延迟队列)，并且解释了这种算法能够有效抵抗通信量的突发，具有控制不同权重分组延迟的能力，对于提高和改善网络服务质量QoS方面的研究和网络运行情况的研究具有积极意义。     

Heterogeneous CPU Services Using Differentiated Admission Control

We present an adaptive rate-controlled scheduler for heterogeneous applications running on general purpose computers. Our scheduler can effectively support diverse application requirements. It employs uniform rate-based sharing. Application heterogeneity is satisfied by partitioning CPU capacity into service classes, each with a different criterion for admission control. As a result, we are able to provide at once guaranteed performance, flexible allocation of rates with excellent scalability and intermediate service classes offering tradeoffs between reserved rate utilization and the strength of guarantees. Our scheduler has been implemented in Solaris 2.5.1. It runs existing applications without modifications. We present experimental results showing the scalability, efficiency, guaranteed performance, and overload performance aspects of our scheduler. We demonstrate the importance of priority inheritance implemented in our scheduler for stable system performance.     

嵌入式实时系统调度策略

嵌入式系统在当今的生产和生活中得到了广泛的应用,鉴于嵌入式实时系统的特点,要求任务调度等实时内核功能精简和高效,综合了EDF和RM调度策略的CSD调度策略,更加适合嵌入式系统的特点,满足其内核的要求。