一种无线网络控制系统的时空实时任务调度算法

提出了一种无线网络控制系统的时间空间混合优先级调度算法(STS)。该算法综合考虑了无线网络控制系统中机器人之间与任务区域的距离和任务有效截止期,将时间和距离两个因素通过多个步骤逐步量化,最终形成最优的优先级队列,移动机器人根据优先级队列逐个解决区域的任务需求。为了验证STS算法的性能,做了大量的仿真实验来证明时间空间混合优先级算法的优势。实验结果表明,在确保高优先级调度成功并提高系统稳定性的前提下,时间空间混合优先级算法在任务请求吞吐率、任务解决成功率和平均响应时间等方面与之前的算法相比都具有更好的调度表现。     

基于无线网络的混合业务资源调度算法

WCDMA系统混合业务下的资源调度算法要区分业务以保证用户的服务质量(QoS)。基于此,在研究最大加权延时优先算法(M-LWDF)的基础上通过引入QoS监测机制提出一种保证混合业务服务质量的资源调度算法,在业务调度中同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,并采用传输时延保证的资源分配准则。仿真结果表明,该算法在时延和吞吐量水平上要优于已有的调度算法。     

一种适于异构环境的任务调度算法

针对异构环境独立任务调度问题提出两个调度原则,并基于Min-min算法提出优先级最小最早完成时间算法(Priority min-min,PMM).该算法将任务在各处理机上执行时间的标准误差作为任务的优先级.选取最早完成时间较小的k个任务,优先调度其中优先级最高的一个.在实验基础上分析了参数$k$对PMM算法性能的影响. PMM算法克服了min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合于异构环境.实验数据表明PMM算法能有效地降低调度跨度,其性能比min-min算法有明显提高.     

网络集群计算系统中的并行任务调度

基于多处理机并行任务调度模型，探讨网络集群计算系统中的并行任务调度问题，首先证明了一般网络集群计算系统中调度算法的可近似性难度，然后提出了三种不同的启发式算法：最大长度优先调度算法、最大宽度优先调度算法和最大面积优先调度算法；然后根据大量的模拟实验对这些算法以及文献中已提出的调度算法进行了比较分析，结果表明该文的启发式算法比文献中的算法在性能上效果更好。     

网络控制系统中基于模糊反馈的消息调度

在网络带宽受限的情况下, 综合考虑了系统响应的误差和误差变化率, 设计了一个共享通信网络的模糊反馈调度器. 该调度器采用模糊最大优先调度算法对网络消息发送的优先级进行动态调整. 同时定义了一种归一化控制质量衡量指标来评价多回路系统的控制性能. 在此评价方法下, 对三种不同调度算法在不同随机时延序列下进行了仿真比较. 结果表明本文提出的调度算法优化了系统的控制性能, 并在不确定运行环境中具有更好的适应性.     

一种新的组优先级动态实时调度算法

传统动态调度算法由于对优先级个数没有限制,在实际应用中往往受制约,达不到很好的调度性能.针对此问题,考虑硬实时抢占任务调度需要,提出一种新的组优先级动态实时调度算法.研究作业执行顺序改变对系统可调度性能的影响,给出作业分组可调度性能测试.新算法将满足分组可调度测试公式的作业作为一个任务组,各任务组之间按照最小截止期优先调度,任务组内按照最短作业优先的原则执行作业.仿真结果表明,与最小截止期优先等传统调度算法相比,新算法不仅能有效降低算法所需优先级个数,还能提高任务调度的成功率,缩短平均响应时间,减少任务切换次数.     

OneOS的任务调度系统设计与实现

在物联网应用场景下,操作系统应该保证对关键事件作出实时响应,同时,还应该提供丰富的任务管理功能,以便应对各种上层应用需求,为此提出了关键事件处理的性能分析模型,并根据此模型分析出任务调度系统性能改善的主要方向。OneOS使用混合调度算法、优先级位图算法、前置计算待调度任务算法、哈希桶算法改善调度性能;同时,通过加锁粒度的优化,有效缩短了最大中断响应时间,进一步保证了处理关键事件的任务(最高优先级)能够快速响应。最后,实验证实了OneOS任务调度系统在同类产品中对关键事件的响应性能得到了优化。     

基于CAN总线的网络控制系统调度研究

网络控制是计算机技术、通信技术和控制技术融合发展所形成的一个新领域,网络调度对网络控制系统的性能有着重要影响.本文在介绍了网络的可调度性分析方法和基本调度算法之后,提出了一种改进的混合调度算法(MTS),并利用TrueTime工具箱构建了基于CAN总线的网络控制系统仿真平台.通过比较改进前后的MTS算法对电动机网络控制系统影响的仿真实验,证明了该算法的有效性,改进后网络控制系统的性能有了很大提高,超调量大大减小,调节时间缩短.     

高性能互连网络中的MSFS集成调度算法

提出最大服务优先（MSFS）的组播调度算法,从减小组播报文在单个路由器上传输延迟的角度出发,根据接收到报文副本的目标端口数和报文在缓存队列头位置的等待时间确定组播报文的优先级。MSFS实现简单,当单播和组播并存时,能够与FCFS单播调度算法进行“无缝”集成。模拟结果表明,MSFS能够取得高效、稳定的通信性能。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。     

一种面向混合实时事务调度的并发控制协议

首先给出了一个两层结构的混合实时数据库系统模型,其中支持采用非定期任务调度算法来改进系统的性能．进一步,针对这种模型下混合事务的数据一致性问题,提出了一种新的并发控制协议——MCC-DATI．该协议采用动态优先级驱动的调度算法,通过限制非定期的软实时事务对硬实时事务的阻塞时间,保证硬实时事务的可调度性;同时,采用非定期任务调度算法以及基于时间戳间隔的动态串行化顺序调整机制来减少软实时事务的截止期错失率．仿真实验表明,相对于先前的混合事务的并发控制协议,该协议在不同的系统负载与截止期约束下都能够改进系统的性能。     

性能随时间衰减的锅炉蒸汽系统循环调度

针对性能随时间衰减的锅炉蒸汽系统的循环调度问题进行了研究.首先建立了描述该问题的混合整数非线性模型;然后提出了确定各锅炉循环运行状态的时间分段策略以简化问题的求解;最后应用列队竞争算法对该混合整数非线性规划问题进行优化计算.采用某锅炉蒸汽系统循环调度的实例对所提出的方法进行了验证,计算结果表明循环调度优化能够获得比人工随机安排更优的调度方案,节能效果十分明显.     

嵌入式操作系统混合任务调度技术与策略研究

针对当前嵌入式系统中时间触发与事件触发混合任务的特点,以μC/OS-II操作系统架构为基础,设计了一种能够同时支持时间触发与事件触发的混合操作系统内核架构。该架构符合OSEK/VDX标准,具有良好的可移植性。针对混合任务调度问题,提出了一种静态周期性可抢占式混合任务调度策略,该策略同时支持中断级与任务级的任务切换,并采用EDF（最早截止时间优先）算法对被抢占的时间触发任务进行恢复,相比OSEKtime OS只能在中断级进行任务切换以及FIFO（先进先出）恢复算法,能够提高系统资源利用率,并最大限度保证任务实时性。实验分析结果表明,所设计的混合操作系统架构移植方便,所提出的混合任务调度策略可行有效,调度过程具有良好的可预测性。     

基于最小化传输和完成时间的多DAG调度

针对云计算环境下多个有向无环图(DAG)工作流的调度问题,提出一种基于最小化数据传输时间和任务完成时间(LTCT)的算法,用于处理具有相同优先级的多个DAG工作流之间的调度问题。在多个DAG优先级各不相同时的情况下,给出多优先级多DAG的混合调度算法。实验结果表明,LTCT算法较E-Fairness算法在保证多DAG调度公平性的基础上,能避免额外的数据传输开销,有利于缩短整个工作流的执行Makespan,提高资源的利用率。     

使用Ford-Fulkerson算法研究输入排队调度

Ford-Fulkerson算法是图论中求解网络最大流的经典算法之一。输入排队Crossbar调度算法是以获得交换机的输入端口和输出端口最大匹配,从而得到高吞吐量。因而在调度算法理论研究中把应用了二部图最大匹配的MaximumSizeMatching(MSM)和MaximumWeightMatching(MWM)算法作为目前各种调度算法性能评价标准。论文介绍了如何使用Ford-Fulkerson算法求解二部图的最大匹配,并且应用算法于输入排队调度算法仿真中,得出对应典型算法MSM和MWM的性能仿真曲线,从而为进一步研究调度算法打下理论基础。     

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。     

一种自适应负载的I/O调度算法

I/O调度算法对磁盘阵列(RAID)性能具有至关重要的影响。虽然已有很多典型的I/O调度算法在一定负载情况下可获得较好的性能,但很难有哪一种算法在各种负载情况下均能获得很好的性能。本文提出了一种智能RAID控制模型,结合C4.5决策树和AdaBoost算法实现负载自动分类,根据负载变化和性能反馈情况动态调整I/O调度策略,实现面向应用需求的自治调度。模拟实验结果表明,自适应调度算法具有较好的适应性,在各种负载情况下优于现有的I/O调度算法,尤其适用于多线程混合负载环境的I/O性能优化。     

面向目标跟踪的传感器网络调度方法

对面向移动目标跟踪任务的传感器网络调度方法进行了研究。从单任务跟踪精度和总体任务完成情况两方面设计调度指标,采用扩展卡尔曼滤波器实现目标跟踪并计算跟踪精度,进而建立了该问题的混合整数调度模型。针对模型复杂度较高的特征,提出一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法并进行求解。仿真结果表明该算法针对该问题具有较高的求解性能。     

基于多核ARM的数控系统实时性研究

随着数控系统的不断发展,数控系统对精度和速度有了更高的要求,这都对当前普遍采用的单核处理器平台提出了严峻的挑战.基于同构的四核ARM处理器平台,在添加了实时补丁的Linux系统环境下,根据数控系统中硬实时任务、软实时任务、非实时任务并存的特点,把数控系统任务合理的分配到多核ARM上运行,并采用改进的RM算法进行调度,最后对新的任务调度算法进行实时性能测试.本调度模型能够解决了数控系统混合任务调度的问题,并能满足数控系统对实时性的要求.     

求解异构并行机调度问题的混合多目标教-学优化算法

以异构并行机调度问题为研究对象,考虑了一类以优化总加权完工时间和加权延误总和的调度问题。首先,基于问题描述构建了该问题的混合整数规划模型。其次,提出了混合多目标教-学优化算法。在算法设计中,结合问题的特点设计序列编码方法,并采用分解技术来实现多目标调度问题的求解。此外,该算法通过融合多种交叉算子来定义个体进化过程,并通过与变邻域搜索算法的混合来提升其优化效果。最后,给出了仿真实验与分析,测试结果验证了多目标教-学优化算法求解该调度问题的优越性。