分布式实时系统的容错调度算法

提出了两种分布式实时容错调度算法：副版本后调度算法（ＢＫＣＬ）及无容错需求后调度算法（ＮＦＲＬ）,并研究了算法的时间复杂度,这两种容雕工算法能同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务,ＢＫＣＬ和ＮＦＲＬ所产生的调度可保证：在分布式系统中一个节点机失效的情况下,具有容错需求的实时任务仍然可在截止时间内完成,在描述了两个实时容错调度算法之后,分别证明了这两个算法的容错调度正确性。接着,阐述     

分布式实时系统任务与消息综合调度算法研究

分布式实时系统作为一种典型的实时系统应用受到了关注,目前提出了许多分布式实时系统的调度策略。但是,绝大多数策略往往忽略了全局任务调度时的消息调度。本文提出一种综合任务调度和消息调度的算法,提供了一种实时系统调度的新思路。     

实时系统中的调度算法分类研究

本文叙述了实时系统中调度算法的分类、各类算法的研究成果和近期研究状况。     

单机实时系统中的一种混合型实时容错调度算法

目前研究单机实时系统的调度算法文章大多只能调度单一类型的任务。本文在PKSA算法的基础上，建立了一种混合型实时容错模型，提出一种调度算法不仅可以调度有容错需求的周期任务，同时也能够调度无容错需求的周期任务和非周期非实时任务，实现了调度混合型任务的目的。     

实时系统调度算法综述

在多道程序环境下,主存中有多个进程,其数目往往多于处理机数目。操作系统通过处理机调度程序,按照某种调度算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。处理机是重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能（吞吐量、响应时间）,很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而操作系统的调度算法是非常重要的。通过研究基本的操作系统作业（进程）调度算法,详尽分析和对比这些调度算法的优势和劣势。最后对新兴的实时系统研究现状进行介绍和展望,为以后实时系统调度算法研究提供了有效的参考价值。     

一种实时系统中的多任务可预测调度算法

通过研究实时系统中可能出现的任务类型,提出了一种实时系统任务模型和基于这个模型的多任务调度算法,分析了该算法下所有周期任务和非周期任务可调度的条件。该算法结合了DMS(Dcadlinc Monotonic Scheduling)和DD(Deadline Driven)算法,在保证系统中周期任务执行的前提下,也使非周期任务获得了,较好的响应时间。     

单机实时系统中的一种混合型实时容错调度算法

目前研究单机实时系统的调度算法文章大多只能调度单一类型的任务。本文在PKSA算法的基础上,建立了一种混合型实时容错模型,提出一种调度算法不仅可以调度有容错需求的周期任务,同时也能够调度无容错需求的周期任务和非周期非实时任务,实现了调度混合型任务的目的。     

一种分布式实时系统任务调度算法的设计

结合分布式系统和实时系统的特点,分析了分布式系统任务调度算法和实时系统任务调度算法,为了能够较好地实现系统的并行性能、实时任务的调度性能以及网络的负载平衡,提出一种将分布式系统任务调度算法和实时系统任务调度算法想结合的算法,采用层次式调度算法以及动态权值的轮转调度算法和速率单调调度算法相结合,在队列权值固定的实验基础上,采用随机改变队列权值的算法,实验证明该随机改变队列权值的算法能够更好地调度任务.     

实时系统的多任务调度

讨论了实时系统多任务的调度，对速率单调调度算法进行了改进，以便其能应用于具有非周期任务的实时系统，同时对系统的瞬时过载有一定的适应性。最后，给出了系统中任务可调度的条件。     

分布式系统中的动态任务分配算法设计

设计一种分布式系统中的动态任务分配算法，并对它所使用的数据结构、实现方法以及稳定性加以讨论。本算法采用双向启动策略，即发送者和接受者都能进行启动、而且能根据系统总负载和任务等待量等自适应地选择启动策略的使用。同时利用阈值和阈长把系统中的节点分为接受节点，负载适中节点和发送节点、采用启发式方法进行任务分配。     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.     

分布式多业务系统信道分配算法

信道决策是认知无线电中的关键技术之一,近年来得到了广泛的研究。集中式算法是最常用的算法形式,但在认知无线电网络这种分布式系统中,集中式算法不易实现。基于Gale和Shapley的大学入学匹配理论,针对认知无线电信道的决策场景以及分布式组网特性,将多用户、多业务系统的信道分配问题建模为多对一匹配博弈,提出一种基于效用矩阵的分布式多用户多业务信道匹配算法。仿真表明,该算法收敛时间短,获得的效用与最优集中式算法接近,远优于随机接入算法。     

PLUFS: 一种开销敏感的周期任务在线多处理器节能实时调度算法

现有周期任务多处理器节能调度算法虽然在考虑处理器实际开销情况下可以实现较好的节能效果,但仍不能保证最优可调度性.针对嵌入式实时系统中不可忽视的状态切换开销,提出一种开销敏感的周期任务在线多处理器节能实时调度算法PLUFS.该算法通过TL面流调度模型与处理器实际切换开销模型相结合,在每个TL面的初始时刻、任务结束执行时刻实现节能调度,在不违反周期任务集最优可调度性的前提下,达到实时约束与能耗节余的合理折中.经过理论证明和模拟实验,结果表明：PLUFS算法不仅保证了周期任务集的最优可调度性,而且节能效果整体优于现有算法,能耗节余比现有算法提高约10%～20%.     

分布式系统监控资源多目标优化分配

针对分布式系统松耦合和动态配置的特点,提出采用监控资源分配进行组件监控周期的选择以达到可靠性保障和资源优化的目的。为了建立监控资源分配模型,首先采用马尔可夫链理论分析了监控策略下的系统可靠性模型;其次分析了监控机制的两种不同代价;再次选择了系统可靠性约束下的多目标监控资源分配模型,它通过最小化监控代价选择恰当的组件监控周期;最后应用遗传算法解决该优化模型。通过实验验证了监控资源分配的必要性和在可靠性优化中的作用,实验表明:监控资源分配能够达到资源优化和可靠性保障的目的;与单目标资源分配相比,多目标分配能够达到更好的优化效果。     

End-to-End Utilization Control for Aperiodic Tasks in Distributed Real-Time Systems

An increasing number of DRTS （Distributed model. The key challenges of such DRTS are guaranteeing Real-Time Systems） are employing an end-to-end aperiodic task utilization on multiple processors to achieve overload protection, and meeting the end-to-end deadlines of aperiodic tasks. This paper proposes an end-to-end utilization control architecture and an IC-EAT （Integration Control for End-to-End Aperiodic Tasks） algorithm, which features a distributed feedback loop that dynamically enforces the desired utilization bound on multiple processors. IC-EAT integrates admission control with feedback control, which is able to dynamically determine the QoS （Quality of Service） of incoming tasks and guarantee the end-to-end deadlines of admitted tasks. Then an LQOCM （Linear Quadratic Optimal Control Model） is presented. Finally, experiments demonstrate that, for the end-to-end DRTS whose control matrix G falls into the stable region, the IC-EAT is convergent and stable. Moreover,it is capable of providing better QoS guarantees for end-to-end aperiodic tasks and improving the system throughput.     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

控制系统中强实时任务的调度

文章通过对控制系统中强实时任务进行分析,指出系统存在的各类强实时任务。针对控制系统中任务的特点,提出了一种实时任务调度方法。对这种调度算法进行了可调度性分析,指出实时控制系统中任务可调度的条件。     

实时分布系统中Out-Tree任务的调度与检查点策略

针对实时分布系统中的Out-Tree任务，提出了一种启发式的调度算（HSA-OT），并开发了一种多处理机上的最优检查点策略。该调度算法能够保证任务的调度长度最小，所需处理器数目尽量少，没有处理机间通信开销。该检查点策略没有检查点全局一致性开销，可保证各处理机的失效率最低。     

基于多传感器的控制系统实时调度算法

将简单反馈控制与任务准入/回归、可达/夭折等策略相结合,设计新的动态调度框架。在此基础上,综合截止期、关键度和最坏执行时间3种特征参数,提出基于反馈控制的混合策略调度算法,该算法也适用于对任务的其他多种特征参数的综合。从截止期错失率、错失任务平均关键度和CPU有效利用率3个方面,分析算法的性能。实验结果表明,该算法在混合任务和动态负载下与最早截止期优先和最高价值优先算法相比具有更好的性能。