硬实时系统中基于软件容错模型的容错调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因此硬实时系统必须具有实时性和可靠性保障.软件容错模型是提高硬实时系统容错能力的一种有效方法.针对硬实时系统中容错优先级两种分配策略存在的不足,基于软件容错模型提出了一种容错优先级可提升的双重优先级分配策略.该方法通过为替代版本分配双重优先级,不仅能够提高硬实时系统的容错能力,同时还能够显著减少任务间的抢占次数.为了获得双重优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,首先提出了一种最大的双重优先级配置搜索算法(MDPCSA).然后结合MDPCSA算法,提出了一种最优的双重优先级配置搜索算法(ODPCSA).仿真实验表明,与两种分配策略相比,在提高系统容错能力和降低抢占开销方面更为有效.     

容错优先级可提升的抢占阈值容错调度算法

基于软件容错模型,提出了允许容错优先级提升的抢占阈值容错调度算法(extended fault-tolerantfixed-priority with preemption threshold,简称FT-FPPT*).该算法能够在抢占式容错调度算法(fault-tolerantfixed-priority preemptive,简称FT-FPP)和抢占阈值容错调度算法(fault-tolerant fixed-priority with preemptionthreshold,简称FT-FPPT)无法提高系统容错能力的情况下,进一步提高系统的容错能力.为了获得系统中任务优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的优先级配置搜索算法(priorityassignment search algorithm,简称PASA).经过深入分析和实验证明,与FT-FPPT算法相比,FT-FPPT*算法能够有效地提高硬实时系统的容错能力.     

面向数控系统的反馈调度算法的研究

传统的数控系统使用静态的、开环的任务调度策略,在其运行过程中系统的资源不能被充分地利用.为提高数控系统的资源利用率,论文设计了一种针对软实时任务的闭环反馈调度算法.该反馈调度算法通过监控当前系统的负载和任务的截止期错失率,能够自动调整软实时任务的时间参数,使系统资源可以被充分利用,并使系统在各种负载的情况下都能获得较好的性能.通过实验对该反馈调度算法进行验证,结果表明,该调度算法能够显著提升数控系统的CPU利用率,同时还能保证数控系统的稳定性.