基于移动Agent的分布式测控系统任务调度研究

动态任务调度是分布式测控系统中的一项关键技术。基于移动Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。算法采用IBM Aglets系统设计和执行移动Agent,利用移动Agent-Aglet在系统运行过程中动态迁移任务,从而有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。详细介绍了任务迁移的实现及Aglet通信机制。     

物联网终端操作系统中任务调度的研究与设计

物联网终端操作系统作为在物联网终端上运行的操作系统,需要满足资源利用率高,实时性好,稳定性好等特点。而操作系统中的任务调度是提高资源利用率和保证实时性的一个关键环节。文章分析了传统物联网终端操作系统的任务调度算法,并提出了一种混合调度的算法模型,设计了基于混合调度的调度模式,并总结了新模式的优点与不足。     

同步卫星转发器二维时频资源蚁群调度算法

针对地球同步卫星转发器多任务时频资源调度问题,考虑任务执行时间和占用带宽需求,建立了以卫星系统总收益为目标的多约束规划模型,提出了基于任务频率时间窗口更新的蚁群调度算法.该算法综合考虑了任务优先级和时间灵活度,以增强蚁群在状态转移规则下的搜索能力;同时设计了虚拟任务、伪随机状态转移规则和信息素参数,保证算法向最优解逐步收敛.实例仿真表明,该算法相对于传统蚁群算法、遗传算法和启发式算法,在算法结果、寻优能力和稳定性方面具有显著优势.     

面向优先级用户的移动边缘计算任务调度策略

随着移动终端处理的数据量及计算规模不断增加,为降低任务处理时延、满足任务的优先级调度需求,结合任务优先级及时延约束,提出了基于任务优先级的改进min-min调度算法（task priority-based min-min,TPMM）。该算法根据任务的处理价值及任务的数据量计算任务的优先级,结合任务截止时间、服务器调度次数制定资源匹配方案,解决了边缘网络中服务器为不同优先级的用户进行计算资源分配的问题。仿真实验结果表明,该算法可以均衡服务器利用率,并有效降低计算处理的时延,提高服务器在任务截止处理时间内完成任务计算的成功率,相比min-min调度算法,TPMM算法最多可降低78.45%的时延,提高80%的计算成功率;相比max-min调度算法,TPMM算法最多可降低80.15%的时延并提高59.7%的计算成功率;相比高优先级（high priority first,HPF）调度算法,TPMM算法最多降低59.49%的时延,提高57.7%的计算成功率。     

一种全局较优的静态任务调度算法

针对现有任务调度算法优先级选取过于单一所产生局部较优调度结果的问题,从全局较优出发,提出一种先分层后分支决定优先级的静态任务调度算法—HGCOTS算法。该算法考虑了任务间较大的通信开销和冗余任务对异构CMP任务调度效率的影响,通过综合区间插入和任务复制技术最大限度地降低了任务间的通信开销,对冗余任务进行删除,明显提高了任务调度效率。使用随机生成图进行模拟实验,与其他算法相比,新算法具有更小的调度长度。     

可重构混合任务调度算法

隐藏和减少配置时间是可重构任务调度的关键问题。针对同时存在相关联的软、硬件任务的可重构混合任务,提出一种可重构混合任务调度算法。通过预配置策略和优先级算法确定需要预先配置的任务及其预配置顺序,将后继任务的配置过程隐藏在前驱任务的运行时间中,并采用配置重用策略,减少相同任务的配置次数。实验仿真结果表明,同已有的算法相比,该调度算法调度效果明显,减少了可重构任务调度的整体开销。     

云计算环境中基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术

针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题,提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息,并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类;然后,根据节点状态分类结果,实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率,避免任务在各节点间频繁迁移,快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载均衡。     

Vxworks嵌入式实时操作系统任务调度方法研究

介绍了Vxworks嵌入式实时操作系统内核任务调度的4种方法,针对嵌入式实时操作系统多线程实时调度的应用需求,在对Vxworks嵌入式实时操作系统调度原理与方法进行分析研究的基础上,根据指定应用环境的设计指标与方案,对Vxworks嵌入式实时操作系统系统任务调度方法进行了分析比较,通过仿真实验的方式对其性能进行测试,并得出了方法适用性的相关论断,从而为相关领域嵌入式实时操作系统的技术应用提供参考。     

基于蚁群算法的实训云任务调度策略研究

在研究蚁群算法的基础上针对云计算技术展开研究,对蚁群算法应用于云任务调度的可行性进行了分析,提出了云环境下基于蚁群任务调度算法的基本策略,力图实现实训云系统的高可用性和负载均衡,并希望能为后续研究工作提供一些有意义的探索和思路。     

云环境下融合安全与可用性的DAG任务调度

在异构复杂的云环境中,任务调度时应保证资源的安全与可用性。为此,提出一种融合安全与可用性的DAG任务调度策略。改进主观逻辑信任模型,将计算出的资源信誉度作为调度的重要依据,对树云资源与DAG任务的可用性偏离度进行量化,给出调度函数并设计贪心调度算法( ISAG)。实验结果表明,在资源安全性和可用性较低的环境中,ISAG算法仍能满足用户需求,与表调度算法DLS和可用性优先调度算法Afsa相比,具有更高的任务执行成功率。