分布式实时系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限，而实际中任务的周期常常是互不相同的,将任务分配算法与单处理器的调度算法相结合，提出基于基版本／副版本技术和非抢占式EDF算法的容错调度算法，给出了基版本／副版本任务时限的设置方法，并对任务集的可调度性进行了分析，给出了任务集在给定处理器集上可调度性的判定方法.     

分布嵌入式实时系统容错调度算法

目的 提出一种针对分布嵌入式异构系统的容错调度算法,以保障系统的实时要求.方法 将每个任务复制为Ncf 1个版本,并在不同处理器及通信链路上来调度,优先调度关键路径上的任务.结果 通过任务复制方法 提高了系统可靠性,减小了调度长度,使任务满足容错要求,最多可以容忍Ncf个故障.结论 通过实例表明该算法满足实时需求,且既可容忍处理器故障.又能容忍通信链路故障.     

基于资源回收的容错单调比率调度

基于时间冗余的容错实时调度算法,其可调度条件是以任务的最坏执行时间和为任务预留容错操作的时间为分析基础,且任务拒绝率高,系统资源利用率低。该文提出的基于资源回收的容错单调比率调度,以容错实时调度算法FT-RM为基础,利用任务的实际执行时间低于最坏执行时间的特性,收集已完成任务释放的资源供等待任务使用,在保证系统容错要求的同时,提高了任务吞吐量和系统资源利用率,并通过模拟实验分析算法性能,研究了影响算法调度性能的若干因素。     

任务级动态冗余

任务级动态冗余是作者为某容错计算机系统设计的处理实时运行故障的新方法。该方法的基本原理是:在实时多任务环境下,充分利用操作系统提供的功能,为系统中的关键任务建立后备任务作为冗余资源,并用容错调度算法动态地利用后备任务,以实现容错的目的,克服瞬时故障,保证关键任务正确执行,从而提高系统工作的可靠性。任何容错系统都要投入冗余资源,任务级动态冗余的冗余资源既不是硬件模块,也不是不同版本的软件,而是操作系统的调度单位──任务,因此不需要增加昂贵的成本,在系统     

实时分布系统的动态容错调度算法

分布系统中如何保证具有容错需求任务的实时性是一个具有挑战性的课题,目前针对不同的应用背景已产生了一些有意义的研究成果,但当任务的截止时间不足以让主、副两版本分别单独运行时,尚未作处理.这里提出了基于PB的改进时间冗余的启发式动态容错调度算法FTPB,在算法中根据任务的开始时间、执行时间、截止期限之间的内在关系,分别采用副版本主动复制与被动复制策略,使系统在不增加额外资源的前提下,既有较好的容错能力,又有效地利用CPU资源,同时还能提高任务的接受率.模拟实验结果表明:算法FTPB优于同类其他算法,具有较好的实用价值.     

基于非精确计算模型的OSL算法

目的研究多处理机系统任务分配的启发式策略和容错调度算法,设计一种高效实时调度算法．方法只对任务强制部分进行复制,将任务分为强制执行部分主版本PTMi、强制执行部分副版本BkMi．和选择执行部分Oi,采用可选择部分后调度．结果提出了可选择部分后调度（Optional Scheduling Later,OSL）算法,通过实例与ICDM算法进行了仿真比较,说明了该算法的有效性．结论该算法使任务的完成时间提前,提高了处理机的利用率,便于广泛应用．     

冗余多线程体系结构的调度方式

从调度方式的角度对各种典型冗余多线程(RMT)体系结构的软/硬件代价、容错能力、性价比等方面进行了分析和比较,并通过实验对各种RMT体系结构的性能、取指数量、cache访问量进行了对比.结果表明:基于时间冗余的异步运行代价较小,对瞬时故障有较强的容忍能力,符合未来处理器多线程、高可靠的发展要求;改进调度方式以消除冗余的存储访问,对RMT的性能提升至关重要;挖掘冗余线程的运行特点并结合具体硬件结构的故障特点,才能设计出高效、实用的容错机制.     

多类型任务集的容错实时调度算法

针对以往容错实时调度算法只能调度单一的具有容错需求任务的情况,建立了一种单处理器上的容错实时调度模型,并提出了相应的容错实时调度算法。该算法不仅能同时调度具有容错需求和无容错需求的周期实时任务,还可调度随机性非周期任务,其适用范围广泛。     

基于回卷恢复的数控系统实时容错调度策略

针对数控系统对时间确定性和可靠性的要求,建立混合关联任务集描述模型,提出了基于回卷恢复机制和最佳优先（BF）算法的容错调度策略.该策略对数控系统关键任务的执行过程进行周期性分段验证,通过保存正确的检查点状态,使得出现瞬时故障时任务可以从检查点开始继续执行,从而以较低的计算损失达到容错的效果.与传统的实时容错调度算法相比,基于回卷恢复机制的容错调度策略能很好地适用于数控系统多类型任务并存和任务间相互约束的特点,同时,通过降低错误恢复所需的时间开销,有效地提高了系统的资源利用率.该算法应用于数控系统的有效性在实例分析和算法模拟研究中得到验证.     

负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。     

冗余型数字调节器开发研究

描述了冗余型数字调节器的设计要点和结构原理。该调节器以两片高性能单片机为核心，构成双机冗余系统。文中重点讨论了故障诊断系统的建立原则及自诊断和双机切换的实现方法，包括其硬件结构和软件设计思想，并从理论上证明了该控制器的高可靠性。     

冗余代码缺陷检测方法

为解决冗余代码缺陷检测复杂度较高且检测精度较低的问题,设计并实现了基于控制结构的冗余代码检测模型．通过对TOKEN序列建立复合语句结构信息表,精简了程序的控制依赖关系,并在此基础上对幂等操作、死代码以及冗余赋值3种冗余代码进行检测,有效降低了缺陷检测复杂度．通过分析Linux开源代码表明,本模型可以快速的检测大规模程序,并且具有较低的误报率和漏报率．因此本模型可以帮助程序员发现进而修正软件缺陷,维护软件可靠性．     

基于冗余分析的特征选择算法

针对冗余特征判定难题,分析了特征和特征之间的相关性以及特征和目标值之间相关性的联系,给出了判定冗余特征的准则,在此基础上给出了近似冗余特征的定义,并提出了一种基于冗余分析的特征选择算法.算法分2步去除无关特征和冗余特征.实验结果表明,所提出的特征选择算法能有效降低特征维数,提高预测准确率.     

一种引入冗余控制的特征排序模型

针对特征排序方法较少考虑特征之间的相关关系,导致选择的特征子集存在冗余的问题,提出一种引入冗余控制的特征排序模型。将特征子集判别能力最大且冗余程度最小作为模型的目标函数,以降低特征之间的冗余;使用贪心方法和非线性规划方法对模型进行求解。在9个开源数据上的实验及与特征排序方法比较表明,本模型在大部分数据上,所选择的特征子集能够获得更好的分类准确性且个数更少;使用非线性规划方法求解时,能够直接得到特征子集,有利于确定特征个数。本模型可用于特征之间存在冗余时的特征选择。     

系统实时可靠性冗余优化研究

根据系统实时可靠性优化设计的需求,在现有优化模型基础上,选取系统工作过程中三个时刻的可靠度为优化目标,建立了多目标优化模型,并将其转化为超目标优化模型。提出GAG1启发式算法和粒子群算法的联合算法用以求解模型。算例结果表明了该模型考虑问题的全面性以及联合算法的有效性。     

适用于云存储冗余的半随机线性网络编码

为了实现数据冗余备份,根据云存储的结构特点和可用性要求,提出半随机线性网络编码(SRLNC)算法,使用有限域GF(2s)上的单位行向量和随机行向量组成编码矩阵,对数据块分片、编码后进行冗余存储,采取单位行向量优先的策略进行解码.分析了该算法的解码方程组存在唯一解的概率,并提出衡量算法运算时间的"每字符运算次数"指标.实验结果表明,新算法在解码过程的运算时间随结点可用性的增加以指数级减少,当冗余度≤3且结点的可用性≥0.8时,比随机线性网络编码算法的编码运算时间快33%以上,比解码运算时间快5倍以上,适合应用于"一次写多次读"的云存储系统.     

浅析集散型控制系统的冗余方式

集散控制系统的冗余方式是多种多样的，这给系统设计带来了许多方便和选择余地。怎样选取合适的冗余方式，才能使系统增加可靠性和系统合理的性价比已成为设计的关键问题。介绍了DCS中冗余设计的几种方法，其中涉及电源、控制器、I／O模块、通信电缆，以及整个控制系统的冗余问题，并对冗余方式的可靠性进行了分析。     

冗余信息对话轮发展的影响研究

冗余信息广泛存在于日常会话中,适度的冗余在言语交际过程中能够帮助交际者达到交际目的并促进交际的成功。从会话分析的角度,探讨日常会话中冗余信息对话轮发展的影响,以提高交际者运用冗余信息的能力,使冗余信息能更好的为日常口语交际服务。     

Feature Selection via Analysis of Relevance and Redundancy

Feature selection is an important problem in pattern classification systems. High dimension fisher criterion(HDF) is a good indicator of class separability. However, calculating the high dimension fisher ratio is difficult. A new feature selection method, called fisher-and-correlation(FC), is proposed. The proposed method is combining fisher criterion and correlation criterion based on the analysis of feature relevance and redundancy. The proposed methodology is tested in five different classification applications. The presented results confirm that FC performs as well as HDF does at much lower computational complexity.     

混合余度传感器系统的可靠性建模与分析

针对混合余度传感器系统,分别对故障过程和诊断过程进行建模,集成建立系统的半马尔可夫过程可靠性模型。通过代数模型与补充变量法的结合,提出了一种定量分析方法,采用代数模型法将系统模型简化为故障模式的逻辑和,应用补充变量法求解约简后的半马尔可夫过程,推导了基于分布函数的时序故障概率计算公式,用于各故障模式的定量概率求解。通过算例分析,并与典型方法进行比较,体现了模型的通用性以及定量分析方法的准确与简便。