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弱硬实时应用要求调度算法必须确保提供满足其弱硬实时QoS（Quality of Service）参数要求的服务,一种新的能够提供（m,k）-firm保证的固定优先级调度算法被提出,该算法能够根据任务的周期以及所要求的QoS参数进行调度优先级的设定,并通过将任务设置为抢占和可选来反映其紧迫程度。文中给出该算法的可调度判定不等式,并且通过对经典任务集的调度结果,验证了算法的有效性和灵活性。 相似文献
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针对于基本人工蜂群算法对于改进维数以及改进维的选择没有充分利用历史搜索信息的问题提出一种维适应机制.由于不同优化问题适用的改进维数不同,而历史搜索信息中蕴含成功经验,构建改进维数成功历史档案并形成适应机制,使算法能够随着具体问题的优化过程适应到合适的改进维数,提高候选解搜索的成功率;在跟随蜂搜索阶段,保持一定比例随机选维的同时引入当前最优解信息对改进维的选择进行指导,在保证维选择适度随机性的同时更快适应到有潜能的维进行搜索,提升算法的收敛能力.采用CEC2014基准测试集与当前先进的5个改进的人工蜂群算法进行实验对比分析,结果及其统计检验表明,提出算法具有更好的求解精度、鲁棒性和收敛能力. 相似文献
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