云模型优化LSF调度算法的研究

为了解决LSF调度算法在实时调度中由颠簸现象引起的调度实时性差、浪费系统资源的问题,在LSF算法中引入一个任务重要度系数,采用云模型对任务重要度系数和裕度进行定量表示,并通过由重要度系数云和裕度云两个任务特征参数云模型共同确定的二维云模型,为每个任务设定一个抢占阈值,当某一就绪任务要抢占当前任务时,必须要满足它的优先级高于当前任务的抢占阈值.仿真结果表明,采用云模型优化后的LSF算法不仅有效解决了颠簸现象,而且能使紧急且重要的任务优先运行.     

改进的最小空闲时间优先调度算法

最小空闲时间优先(least slack first,简称LSF)算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级.任务所剩的空闲时间越少,就越需要尽快执行.然而,LSF算法造成任务之间的频繁切换或严重的颠簸现象,增大了系统开销,并限制了其应用.在调度策略中设置抢占阈值可以减少任务之间的切换,但现有的抢占阈值设置方法因受到固定优先级的限制而不适用于LSF算法.为了减轻LSF算法的颠簸现象,基于抢占阈值的思想,提出适用于LSF算法的抢占阈值分配方法,动态地给每个任务配置抢占阈值.任务的抢占阈值是随着任务执行的缓急程度不同而动态地变化的,而且不受任务个数的限制.仿真结果表明,通过对LSF算法的改进,任务之间的切换大大减少,同时降低了任务截止期错失率.该改进型算法对设计和实现实时操作系统具有一定的参考价值.     

Linux中一种改进的实时调度算法及其应用

在实时操作系统中,调度算法起着关键性的作用,然而调度算法的开销与系统的调度性能之间经常是一对矛盾.就此问题,结合最新版Linux2.6内核任务调度的特点,提出了一种改进的最小裕度优先(LSF)算法.针对LSF算法中因任务间的频繁切换造成系统开销增大的缺点,通过采用适当的抢占阚值策略减少"颠簸"现象,提高了Linux2.6内核的实时性.     

Linux实时化方法的研究与实现

针对Linux2.6内核实时性较差的问题,采用单次触发模式细化其时钟粒度,实现微秒级的定时精度。提出基于阈值的分级调度算法CSBOT,根据不同的负载情况,分别采用LSF算法和关键度/紧急度优先算法,实现轻负载时高的系统利用率和超载时系统调度性能的优雅降级,同时引入阈值抢占策略减少LSF引起的“颠簸”现象,提高系统效率。     

一种高回报的最小空闲时间优先实时调度改进算法

信号任务调度算法是提高信息物理系统执行效能的关键,而最小空闲时间优先算法(LSF)、最早截止时间优先算法(EDF)和最大价值优先算法(HVF)在系统满载的情况下无法很好地完成任务调度并且系统能耗很高。为此,提出一种改进型调度算法。将任务能耗、任务完成价值和任务紧迫程度相结合,通过引入任务调度优先级和任务实际调度优先级的形式,实现任务的动态调度。实验结果表明,对于同一个任务集,在完成相同调度任务数量的情况下,改进算法的系统能耗小于采用LSF算法和EDF算法的系统能耗。系统满载时,在完成任务总价值相同的情况下,采用改进算法的系统所需要的能耗比HVF算法更少。     

高实时性异构多核处理器任务调度算法

在异构多核处理器条件下,Min-Min算法调度性能较好但在系统实时响应方面存在不足。最小空闲时间优先调度算法(LSF)、最早截止时间优先调度算法(EDF)和最大价值优先调度算法(HVF)虽然在系统任务调度响应实时性方面表现优异,但却不适用于异构多核处理器环境。为此,提出一种高实时性任务调度算法HRSA。在Min-Min调度算法的基础上融合LSF,EDF,HVF算法的调度策略,将任务能耗、任务完成价值和任务响应比相结合,在实现异构多核处理器任务动态调度的同时缩短系统对高实时性任务的响应时间。实验结果表明,相对于EDF算法和Min-Min算法,HRSA算法消耗单位能量所带来的价值较高,对高实时性任务处理的响应时间较短。     

分布式渲染调度策略优化研究与实现

围绕如何提高分布式渲染任务执行效率这一目标,重点研究了LSF作业管理系统工作原理以及扩展调度插件机制,设计并实现了依据服务节点负载量及处理能力选择候选主机的分布式渲染调度算法（DRS）,并利用LSF调度插件嵌入自定义调度模块,该模块能与系统内置调度模块协同工作。最后构造仿真集群执行环境,通过模型渲染验证了算法的有效性。     

模糊数据流实时任务调度算法

针对数据流系统中实时查询任务的特点,提出了基于模糊综合评判的动态优先级调度算法。用语言模糊集描述任务的不确定性因素和不同的优先等级,利用最大隶属度原理确定任务的优先等级。算法充分考虑了任务的持续周期性、任务之间存在依赖关系与共享滑动窗口的特点对任务优先级的影响。从累积实现价值率、差分截止期保证率和CPU切换频率3个方面测试了算法的性能,实验表明所提出算法相对于HVF算法、LSF算法、模糊动态抢占调度算法都有很大的改进。     

一种支持任务合并的交换网络实时调度策略

通过分析现有网络通信和实时系统的调度算法,在实时调度算法LSF(Least Start First)的基础上,提出支持任务合并的交换式网络实时调度策略TC-LSF(Tasks Combining-Least Start First)来保证任务在网络通信中的实时性.该算法使用任务合并策略对多个通信任务进行合并,从而节省相...     

基于Linux的多核实时任务调度算法改进

嵌入式实时系统通常被实现为多任务系统,以满足多个外部输入的响应时间的最后期限约束。Linux内核中已经实现了基于EDF(Earliest Deadline First)调度算法的DL调度器,使得实时任务能在截止期限内运行完成。但对于多核处理器,由于实时任务在EDF算法下会出现Dhall效应,论文对 Linux内核中实时任务调度算法进行了改进。在EDF算法的基础上,实现LLF(Least Laxity First)调度算法并对其加以改进,通过降低任务上下文切换频率以及减少松弛度的计算来减小调度过程中的颠簸现象。实验证明该方法既避免了Dhall效应,又减少了任务上下文切换带来的系统开销,并使得任务能在截止期限内完成调度,取得了较好的调度性能。     

基于动态抢占阈值的实时调度

具有抢占阈值的调度算法集非抢占调度和纯抢占调度的特点，既减少了由于过多的随意抢占造成的CPU资源浪费，又保证了一定的任务截止期错失率及CPU资源利用率。已有的工作基本集中于讨论任务集完全给定，任务数、任务的优先级及任务的抢占阈值在调度前已完全确定，而且要求不同的任务具有不同的优先级，提出的具有抢占阈值的调度算法，完全放松了对这些条件的限制，即任务的个数不确定，任务的优先级及其抢占阈值在调度过程中可以动态地变化。最后以常用的LSF调度策略为例，结合动态的抢占阈值进行仿真，仿真结果表明，对于不确定的任务集、任务优先级和抢占阈值，利用具有抢占阈值的动态调度算法，降低了任务截止期错失率、提高了CPU的有效使用率。     

一种新型实时调度算法研究

在许多片上特定应用系统中，任务多且切换频繁，任务切换开销大，有时甚至严重影响系统的可调度性．研究了动态可抢占门限调度算法，它通过初始门限值、动态门限值的计算和优化线程分配，实现了在处理器高利用率下，有效降低任务切换开销的目的，并相应地减少了对内存的需求．动态可抢占门限调度算法是将静态抢占门限算法与动态调度算法有机地结合在一起。完成了由静态到动态无缝转换．     

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。     

一种不影响任务集合可调度性的优先级映射算法

采用静态优先级调度的实时系统中,当任务个数多于优先级个数时,只能给多个任务分配相同的优先级·现有分配算法增大了高优先级任务的最坏情况响应时间,可能造成任务集合不可调度·利用抢占阈值的调度算法,能在提高任务集合可调度性的同时,使用较少的线程·但所用优先级个数没有减少·提出了一种优先级映射算法———阈值段间映射法(threshold segment mapping,TSM),以及与之配合的事件驱动线程框架·证明了TSM是严格排序的·仿真结果表明,在保证任务集合可调度的前提下,TSM使用了比现有映射算法更少的优先级·     

FPTS:一种任务间存在共享资源时的抢占阈值调度算法

受到广泛关注的抢占阈值调度算法能够有效减少现场切换次数,防止不必要的任务抢占,降低资源额外消耗,提高任务集合的可调度性.目前该调度算法的研究工作大多围绕独立任务集合展开,在实际实时系统中任务经常需要互斥访问共享资源,任务之间由于资源共享而导致的相关性对于任务集合的优先级分配和抢占阈值分配都有很大的影响.SRP协议是在实时系统中得到广泛应用的资源访问控制协议,具有死锁避免、提前阻塞、共享任务栈等一系列优良特性.将SRP和抢占阈值调度算法结合起来,提出FPTS调度模型,给出相应的可调度性判定公式,考虑在任务之间使用SRP协议时求解任务抢占阅值分配,最后给出计算抢占阈值分配的伪多项式时间算法.     

改进的抢占阈值调度任务响应时间分析方法

现有的基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法对实时任务系统进行可调度性判定时，对任务响应时间估计过低，造成任务错过期限的现象。针对上述缺点不足，该文提出改进的基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法，考虑了任务释放抖动和时钟嘀嗒调度的影响，使用改进的任务参数计算系统任务时间需求函数。仿真对比结果表明，改进后的方法较单纯固定优先级抢占阈值调度下的任务响应时间分析方法得到更加精确可调度性分析结果。     

改进的基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法

基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法是一种新型实时系统任务可调度性判定技术。然而已有的研究工作,有时对以前的任务请求检查过少,可能导致对响应时间估计过低。同时对任务响应时间的分析忽略了任务释放抖动和时钟嘀嗒调度对任务响应时间的影响,造成任务错过期限的现象,系统任务可调度性判定存在潜在的不精确因素。针对上述缺点不足,本文提出改进的基于抢占阈值调度的任务响应时间分析方法,在修正已有方法缺陷的同时,考虑任务释放抖动和时钟嘀嗒调度的影响,引入额外的时间需求,使用改进的任务参数计算系统任务时间需求函数。仿真对比结果表明,改进后的方法较单纯固定优先级抢占阈值调度下的任务响应时间分析方法得到更加精确可调度性分析结果。     

面向对象实时多任务系统的优化实现模型

论文提出了一种基于抢占门限的实时多任务系统的优化实现模型,它同时具有低开销与高可调度性。该模型扩展了固定优先级调度模型,同时通过实现模型中线程数的减少实现了运行时的低开销。文中同时也讨论了互不抢占分组的实现算法及每个任务最大抢占门限的分配算法。