基于有限优先级的动态调度算法

实时任务调度是实时系统中的关键问题,实时动态调度是实时调度的主要方面。当实时调度应用于实际的任务系统时,仅能使用有限的优先级数量。实时调度在理论分析时,都假设系统能够识别任意多的优先级。该文提出了在优先级数量有限的条件下的动态调度算法,给出了一个任务系统动态调度所需的最小优先级的数量的算法,并对算法的复杂性进行了分析。     

GPRS中的分组调度算法

首先描述了GPRS(GeneralPacketRadioService)中的服务质量标准和延迟的标准化方法 ,然后根据对GPRS特性的分析 ,得出了GPRS中分组调度算法应遵循的一些原则。根据这些原则确定了几种可能适合于GPRS的分组调度算法 ,并在此基础上提出了一种基于延迟约束的分组调度算法。通过仿真发现 ,新算法可在满足延迟要求的基础上以较小的复杂度获得比其余算法更高的资源利用率。     

GPRS中的分组调度算法

首先描述了GPRS（General Packet Radio Service)中的服务质量标准和延迟的标准化方法,然后根据对GPRS特性的分析,得出了GPRS中分组调度算法应遵循的一些原则。根据这些原则确定了几种可能适合于GPRS的分组调度算法,并在此基础上提出了一种基于延迟约束的分组调度算法,通过仿真发现,新算法可在满足延迟要求的基础上以较小的复杂度获得比其余算法更高的资源利用率。     

一种调度算法无关优先级调度方式

调度算法是交换开关中的一个重点研究内容。本文提出一种交换开关调度算法GLSA。这种调度算法利用支持优先级的先进先出缓冲队列所提供的优先级排队功能，可以简单、高效地实现调度算法无关优先级调度。通过理论分析说明GLSA具有算法简单、带宽利用率高、实现代价较低的优点，可以满足高速交换开关的需要。     

多优先级业务分组交换网的阻塞性能分析算法

在多优先级业务网络中,为保证高优先级业务的及时完成,通常采用抢占的方式,即高优先级业务可以抢占优先级业务正在使用的资源,本对电路交换网的阻塞性能进行了分析,并提出了全连接结构多优先级业务分组交换网的阻塞性能分析算法。实验结果表明,该方法能保证高优先级业务的有效传输。     

OFDMA系统实时业务分组调度算法

在移动通信系统中,常见的调度算法在处理实时业务时一般为信道状况好的用户分配过多的资源,而信道状况差的用户获得的调度机会相对较少。为保证实时业务的延迟要求,并兼顾不同用户间的公平性,基于正交频分多址接入系统,提出一种实时业务分组调度算法。在调度过程中,采用丢弃过期数据包的策略节省了系统资源。对信道状况好的用户采用较大的调度间隔,并采用高阶的调制编码方案将累积的数据包在一个调度间隔内发送,从而给予信道状况差的用户更多的调度机会。仿真结果证明,提出的算法能较好的满足实时业务的延迟要求,相对于改进的最大权重延迟优先算法和正比公平算法提高了用户间的公平性。     

802.11 WLAN中一种基于竞争窗口的分组调度算法

IEEE 802.11 MAC层中的分布式协调功能DCF（distributed coordination function）使用随机退避机制来解决信道竞争问题,导致信道资源不能充分利用.特别是在高负载的网络系统中,信道带宽在碰撞状态下浪费严重.本文提出了基于竞争窗口的分组调度算法,通过增加一个竞争窗口将节点间的竞争划分为两个阶段进行,其中只有通过第一退避阶段的节点才能进入下一个退避阶段,完成第二退避阶段的节点才能开始访问信道.根据具体网络情况,选择合适的第二阶段的最小窗口值,得到相应的网络性能.仿真结果表明该算法在高负载的网络中能够提高信道带宽利用率.     

通用高速分组交换调度算法

在iSLIP算法的基础上,应用二部图匹配中对角线数据无竞争的数学原理,采用关联指针的处理方法,提出了一种基于虚拟输出排队(VOQ)缓冲模式下的高速交换调度算法——迭代的关联指针轮转(i-CPRR)算法。该算法简化了指针的轮转方式,降低了设计难度。仿真表明,该算法减少了调度过程中的迭代次数,提高了算法在高负载条件下的带宽利用率,从而降低了交换系统的数据延时和VOQ队列深度,在高速交换系统中具有广泛的应用价值。     

基于并行优先级任务树的多核调度方法研究

文章针对具有复杂依赖关系的实时周期任务难以调度的问题,提出了一种模型转化方法,该方法将具有复杂关系的实时结点任务图转化为并行优先级任务树,然后根据模型中定义的优先关系并结合EDF (Earliest Deadline First)算法,将任务调度到相应的核上去执行.仿真试验表明,该方法比核与任务相对应的分配方法不仅可以提高CPU利用率而且大大减少了核间通信的开销.     

工作流管理中分组批处理调度算法研究

针对成批服务工作流的K／1／1模型，提出了改进的先来先服务RFCFS和加权排队WQ两种分组批处理理优化调度算法。通过仿真的方法对它们的各种统计特性与传统方法做了比较，说明分组批处理是有意义的、且是可行的，可以缩短工作流实例中活动处理的平均等待时间、提高系统效率并可节约资源。     

基于控制器局域网总线的优先级混合调度算法

该文在研究控制器局域网总线的静态调度算法和动态调度算法的基础上,研究了一种结合静态优先级和动态优先级调度算法优点的混合调度算法。然后针对算法中存在的调度优先级倒置问题,提出了一种新的标识符更新方法。最后通过实验证实了该算法在控制器局域网调度中的可行性。     

Hadoop中Reduce作业动态调度算法

Hadoop平台中的MapReduce并行分布式编程模型通过将廉价节点组合成集群提供存储和计算服务,可以降低集群成本。Hadoop可以通过配置使Reduce任务在Map任务完成固定百分比时启动,但是过早地启动Reduce任务会造成Reduce资源长期处于等待状态。提出一种Reduce动态调度的DRS算法,通过作业中Map任务数量和大小计算Reduce启动时间,并在作业运行中根据Map任务的调度情况修正启动时间,以节约Reduce资源的使用效率。实验表明,DRS算法与固定百分比参数的方法相比,shuffle阶段时间缩短了7.3%。与系统默认参数相比shuffle阶段时间缩短了43.6%。     

一种改进的实时操作系统的进程优先级检索算法

进程调度是影响操作系统实时性的重要因素之一,很多实时操作系统采用基于优先权的进程调度策略,其进程优先级检索算法多采用单级链表结构,时间复杂度通常为O(N),不能很好满足软件无线电系统对多任务实时调度的要求.本文通过对Linux2.6中新的进程优先级检索算法的描述,提出对该优先级检索算法的一种改进方法以适应软件无线电系统的要求,并分析了该方法时间复杂度和空间复杂度.     

云数据中心面向实时任务的节能调度算法

针对云计算环境下的独立实时任务的节能调度问题进行了研究,设计了一种基于松弛时间的任务调度算法,该算法由实时任务的分配、虚拟机资源的动态扩展以及虚拟机的动态整合3个部分组成,通过计算任务的松弛时间保证任务在截止期限内完成,保证任务的时效性. 同时提出了一种基于多阈值的虚拟机整合策略,以平衡系统负载并降低系统完成任务集合的能耗. 实验表明,与其他算法相比,该算法在保证了任务能够按时完成的基础上,有效降低了系统的整体能耗.     

一种基于分组遗传算法的聚类新方法

为提高聚类效果,提出了一种基于分组遗传算法的聚类新方法。以改进的分组编码方式表示种群中的个体并基于此制定了合理的种群初始化方案,采用改进的遗传操作算子和种群更新规则,利用遗传算法高效的全局搜索能力实现聚类。通过非线性排序选择机制和精英保留策略提高了遗传进化的稳定性;引入同类并行交叉和合并分割变异算子提高了算法运行效率,增强了全局寻优能力。实验结果表明,该聚类新算法能够自动获得最优聚类数和最优划分方案,具有良好的性能和聚类效果。     

关键设备工序紧凑的动态调度算法

针对求动态Job-Shop调度最优解这一复杂问题，提出了通过对不同时刻开始加工产品加工树的分解方法，将产品加工工序分为存在具有惟一紧前、紧后相关工序和独立工序，在对这两类工序分批、综合研究时，应用拟关键路径法(ACPM)和最佳适应调度方法(BFSM)调度，并考虑了关键设备的工序紧凑性、通过分析与实例验证，所提出的调度方法对解决动态的Job-Shop调度问题不仅算法简练，而又效果较好。     

基于像素组的去马赛克算法

本文提出一种利用图像像素组特性的彩色滤镜阵列去马赛克的新算法.实验表明该算法在图像的去马赛克过程中,能有效抑制人工痕迹,能达到可变梯度插值算法和线性插值算法的性能,并能克服这两种算法中的一些不足.     

解动态Job-shop调度问题的遗传算法

研究了动态Job-shop调度问题,并设计了一种改进的遗传算法。该算法借鉴启发式算法,使用向量进行遗传编码;遗传计算中引入种群间竞争,实现种群向更高层的平衡态进化,进而全局优化调度方案;利用调度评价函数及负荷表,对动态的生产调度进行了有效地评价。仿真实验表明了此法用于复合调度问题的优越性。     

T-MPLS网络中基于多等级业务的调度算法

为保证不同类型业务在传送多协议标记交换网络中的合理调度,并提高链路带宽资源利用率,提出了一种改进型的加权公平调度算法. 为分析该算法性能,利用OPNET仿真软件搭建平台进行仿真. 结果表明,相比于传统的加权公平算法,该算法在不增加算法复杂度的基础上能有效地节约链路带宽资源,并使高等级业务获得更好的时延特性.