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。     

一种改进的RM可调度性判定算法

固定优先级任务可调度性判定是实时系统调度理论研究的核心问题之一.目前已有的各种判定方法可归结为两大类:多项式时间调度判定和确切性判定.多项式时间调度判定通常采用调度充分条件来进行,为此,许多理想条件下基于RM(rate monotonic)调度算法的CPU利用率最小上界被提了出来.确切性判定利用RM调度的充要条件,保证任何任务集均可被判定,并且判定结果是确切的.但是由于时间复杂度较差,确切性判定方法难以实现在线分析.提出了一种改进的RM可调度性判定方法(improved schedulability test algorithm,简称ISTA).首先介绍了任务调度空间这一概念,并提出了二叉树表示,然后进一步提出了相关的剪枝理论.在此基础上,研究了任务之间可调度性的相关性及其对判定任务集可调度性的影响,提出并证明了相关的定理.最后基于提出的定理,给出了一种改进的伪多项式时间可调度性判定算法,并与已有的判定方法进行了比较.仿真结果表明,该算法平均性能作为任务集内任务个数的函数具有显著提高.     

基于单调速率的可调度性判定改进算法

在单调速率调度策略的基础上,提出一种改进的任务集可调度性判定算法。该算法通过设定时钟变量模拟调度过程中的系统时钟,在时钟变量值增长过程中,根据任务优先级从高到低的顺序,分析各个任务的截止时间限的满足情况,判定任务的可调度性,从而确定任务集的可调度性。通过实例分析及与现有判定方法的比较,验证了该算法的正确性和高效性。     

单调速率及其扩展算法的可调度性判定

任务可调度性判定是实时系统调度理论研究的核心问题.单调速率(RM)算法是实时调度的重要算法,自其提出以来已被广泛研究.然而到目前为止,尚缺乏专题性的文章来系统而深入地探讨RM及其扩展算法的可调度性判定,以及各种现实条件和实现方式(包括任务调度的时间开销和任务同步问题等)对可调度性的影响.围绕RM算法下的可调度性判定问题,由浅入深,系统性地讨论各种不同假设和实现方式对可调度性的影响,具体为下述3大类问题：（1）理想的RM算法下的可调度性判定的CPU利用率最小上界最小及可调度的充分必要条件;（2）考虑调度时间开销情况下的可调度性判定条件;（3）优先级反转协议及其对可调度性的影响.给除了具体实例来叙述上述问题,并从算法复杂度和可检测率两方面比较各种算法的优劣。     

基于改进型统一调度算法改善任务集的可调度性

实时系统要求任务在最差情况下能在其截止时间前获得结果,若超过了其截止时间,也会认为是错误的行为,所以改进任务可调度性分析、提高任务集可调度性尤其重要。统一调度能结合固定优先级调度的优点,防止不必要的抢占,降低资源额外销耗,能够提高任务集合的可调度性;但其任务的可调度性分析方法过于粗糙,影响任务最差响应时间分析的结果,降低了任务集的可调度性。针对存在的问题,基于统一调度,增加任务运行阶段数,重新建立任务模型,并提出通过分配任务抢占阈值、调整运行阶段的抢占阈值与长度,优化任务可容忍阻塞,改善任务集可调度性的算法。最后,实验表明,与统一调度算法及其他算法相比,所提出的调度算法能够有效改善任务集的可调度性。     

多处理器固定优先级算法的可调度性分析

针对多处理器实时调度中的固定优先级(FP)调度算法,提出了一种改进的可调度性判定方法。引入Baruah的最早截止期优先(EDF)窗口分析框架,将高优先级任务带入作业的最大数量限定为m-1(m为处理器个数),进而对任务的干涉上界进行重新界定,并由此得到一个更加紧密的可调度性判定充分条件。仿真实验结果表明,该方法增加了通过判定任务集的数量,体现出更优的可调度判定性能。     

一种可行的DMS可调度性分析

固定优先级任务的可调度性判定是实时系统调度理论研究的核心问题之一。提出了一种可行的DMS(Deadline Monotonic Scheduling,简称DMS)可调度性判定方法—确切性判定方法(precised schedulability test algorithm简称PSTA),利用DMS调度的充要条件,保证任何任务集均可被判定,并且判定结果是确切的。首先给出了DMS调度模型,介绍了可调度性判定的基本思想,然后通过实验提出并验证了PSTA相关的结论。     

基于双曲线边界的多处理器实时任务可调度性判定

Lopez等学者求解出基于单调速率算法和首次适应分派策略的多处理器实时任务可调度性判定边界.该边界在所有O(m)复杂度的判定边界中是最优的.基于Bini等学者针对单处理器提出的双曲线可调度性判定方法,给出了一种多处理器实时任务可调度性判定边界.新边界在相当数量的利用率分布下明显优于已有边界.新边界与已有边界具有相容性,所以虽然新边界无法在所有情况下超越已有边界,但在实际应用中可联合两种边界进行判定,在不增加计算复杂度的同时全面提高可调度任务集的数量.     

不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析

现有的不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析判定条件限定实时任务的截止期必须等于其周期,限制了它的使用范围。论文突破这一限制,提出了更具一般性的可调度性分析判定充要条件。通过对可调度性判定充要条件的分析,提出了基于不可抢占式EDF调度算法的周期性实时系统可调度性分析算法。     

基于周期虚拟缩减的实时任务调度和分析方法

针对航天器等安全关键系统中实时任务调度和可调度性分析的实际问题, 提出基于任务周期虚拟缩减的可调度性判定方法, 构建SHT (strong-hard task)任务模型对强硬实时任务进行精确描述, 并根据任务时间特性分配优先级. 虚拟化所有强实时任务为一个硬实时任务, 对此硬实时任务周期虚拟缩减并计算出其最差虚拟执行时间, 然后按RMS可调度性判定公式判定. 给出了判定方法的严格证明, 可对包含n个SHT任务的任务集进行快速可调度性判定, 此算法时间复杂度仅为O(n²). 在我国空间站计算机进行了对比验证, 实验表明判定效率优于现有可调度性判定方法, 平均运行时间开销降低了41.8%, 可调度率提高了5.7%.     

应用于实时系统的DMS算法可调度性分析

固定优先级任务的可调度性判定是实时系统调度理论研究的核心问题之一。本文提出了一种可行的DMS可调度性判定方法——确切性判定方法（precised schedulability test algorithln,简称PSTA）,利用DMS调度的充要条件,保证任何任务集均可被判定,并且判定结果是确切的。首先给出了DMS调度模型,介绍了可调度性判定的基本思想,然后进一步通过实验提出并证明了PSTA相关的定理。     

SET-MRTS：一种多处理器实时系统可调度性实验平台

近年来,随着实时调度研究的快速发展,可调度性实验的复杂性随之增加,然而,由于缺乏标准化、模块化的可调度性实验工具,研究者往往需要耗费大量时间进行实验;此外,由于实验源码不能公开获得,使得实验结果难以验证,实验代码难以重用与扩展。针对可调度性实验重复工作量大、难以验证的问题,提出一种可调度性实验基础框架。该框架通过随机分布产生任务系统集合,并测试其可调度性,基于该框架设计并实现了一个新的可调度性实验开源平台——SET-MRTS。该平台采用模块化架构设计了任务模块、处理器模块、共享资源模块、算法库、配置解析模块以及输出模块。实验结果表明,SET-MRTS支持单/多处理器实时调度算法和实时同步协议分析,能够正确地进行可调度性对比实验,输出直观的实验结果,并且支持算法库的扩充,与算法库中已实现的算法进行对比实验,具有良好的兼容性与可扩展性。SET-MRTS是第一个支持完整实验流程,包括算法实现、参数配置、结果统计、图表绘制等的可调度性实验开源平台。     

RM及其扩展可调度性判定算法性能分析

可调度性判定是实时调度算法的关键问题·单调速率算法RM(ratemonotonic)及其扩展是应用广泛的实时调度算法,大量文献讨论了实时任务在这些算法下的可调度性判定,给出了相应的判定算法·但迄今为止,对这些判定算法的性能分析都是理论上的定性分析或者只是少数几种判定算法之间的简单比较,这不利于实时系统的开发·归纳了RM及其扩展的可调度性判定算法,通过测试平台,系统地测试和分析了各算法的性能和适用场合,讨论了各种条件和实现方式对算法性能和可调度性的影响·     

一种有限优先级的静态优先级分配算法

静态优先级调度在实时系统中得到了广泛应用.然而,静态优先级调度受到系统支持的优先级个数的限制.当任务的个数大于优先级个数时,需要将多个任务映射到同一个优先级.针对优先级个数有限的情况,给出了在截止期限大于周期时任务可调度的充分必要条件,并提出了基于有限优先级的静态优先级分配算法(AGP).AGP算法对于基本任务集合是最优的静态优先级分配算法.其最优性表现在,所需的优先级个数最小,并且若采用AGP算法不可调度某个任务集,则采用其他静态优先级分配算法也不可调度该任务集.模拟结果表明,AGP算法的可调度性要远远大于常量法.AGP算法对于解决在嵌入式实时系统中任务的优先级分配问题具有重要意义.     

基于随机模型的软实时系统的任务期望可调度性

本文基于随机模型研究了软实时系统中任务的可调度性特征,提出了期望可调度性的概念. 期望可调度性是与实时任务到达时间t相关的, 因此, 提出的方法能研究任务子集在任意给定时间间隔的可调度性特征. 本文给出了期望可调度性的条件, 如果任务的持续时间满足该条件, 则实时任务具有期望可调度性. 基于理论结果的数值分析与模拟结果是一致的,这表明当软实时系统的负载率小于69%(某些确定性模型提供的)时, 实时任务总是期望可 调度的. 这一结果也表明基于随机模型的期望可调度性方法能为软实时系统的任务可调度性分析提供一个更大的阈值和更好的适应性.     

实时极限思想的提出和应用

实时任务调度算法之间很难进行比较,而且缺少比较标准。提出具体环境下实时极限的思想,为任务调度的比较研究提供了一个尺度。并可在此基础之上进行算法自身消耗的测量。还可扩展可通行判定理论的应用范围。     

Using an adversary simulator to evaluate global EDF scheduling of sporadic task sets on multiprocessors

Schedulability analysis of real-time multiprocessor systems is usually based on sufficient but not necessary tests that produce pessimistic results. One difficulty in evaluating the effectiveness of sufficient schedulability tests has been distinguishing the cause of a task set failing the test, i.e., finding out whether the task set is in fact not schedulable or it is actually schedulable but the test itself is too pessimistic. Necessary schedulability tests help to distinguish between these two situations, since if a task set fails in the test then it is guaranteed to be unschedulable. An adversary simulator is a scheduling simulator that uses the non-determinism of the task model to generate scenarios that will stress a specific scheduling algorithm, improving the odds of a deadline miss. In this paper we describe a new adversary simulator algorithm for sporadic task sets executed on multiprocessors scheduled by Global Earliest Deadline First (G-EDF). It is shown that this new adversary simulator is more effective as a necessary test than existing approaches. We also estimate the uncertainty regarding G-EDF by applying to the same task sets a well-known sufficient schedulability test from the literature and the necessary schedulability test based on the adversary simulator.     

Hardware-software co-synthesis of hard real-time systems with reconfigurable FPGAs

Real-time systems cover a wide application domain. This paper presents an efficient heuristic algorithm for enforcing the schedulability of aperiodic hard real-time tasks arriving simultaneously with precedence constraints and individual deadlines. The proposed co-synthesis algorithm integrates partitioning and non-preemptive scheduling. Reconfigurable FPGAs are incrementally added when schedulability suffers in a uniprocessor system. Initially, a schedule that minimizes the maximum lateness and satisfies the precedence constraints is made. If individual timing constraints are not met in this schedule, some tasks are selected and transferred to dynamically reconfigured FPGAs. The proposed algorithm was implemented and tested with a large number of task graphs with task size as high as 700 nodes. The algorithm could not only achieve schedulability but also could reduce the total completion time of the task graph. Moreover, incremental addition of reconfigurable FPGAs yielded a cost effective solution.     

Parameter adaptation for generalized multiframe tasks: schedulability analysis,case study,and applications to self-suspending tasks

The generalized multiframe task model (GMF) extends the sporadic task model and multiframe task model. Each frame in the GMF model contains an execution time, a relative deadline, and a minimum inter-arrival time. These parameters are fixed after task specification time in the GMF model. However, multimedia and adaptive control systems may be overloaded and no longer stabilized when the task parameters in such systems are not flexible. In order to address this problem, deadlines and periods of frames may change to alleviate temporal overload, e.g., in the parameter adaptation and elastic scheduling model. In this paper, we propose a new model GMF-PA (the GMF model with parameter adaptation). This model allows task parameters to be flexible in arbitrary-deadline systems. A necessary schedulability test based on mixed-integer linear programming is given to check the schedulability under EDF scheduling and optimally assign frame deadlines and periods at the same time. We also prove that the test is a sufficient and necessary schedulability test when frame deadlines and periods must be integers. An approximation algorithm is also deployed to reduce computational running time and indicates a sufficient schedulability test in general. The speed-up factor of our approximation algorithm is \(1+\epsilon \) where \(\epsilon \) can be arbitrarily small, with respect to the exact schedulability test of GMF-PA tasks under EDF. We also apply the GMF model to self-suspending tasks. By extending recent work on scheduling self-suspending tasks, we remove the assumption that frame deadlines are equally assigned in self-suspending tasks, and the system is extended from constrained-deadline systems to arbitrary-deadline systems. We have done extensive experiments to show that the schedulability ratio is improved using our techniques in our GMF-PA model.