基于时延的动态优先级调度算法

队列管理是提高网络 QoS 的一种有效方法.在基于时延的调度算法(BDS)基础上将时间片与优先级相结合,提出了一种基于时延的动态优先级调度算法(DDPQS).为了实现该算法,针对进入缓冲区的每个子队列设置一个计数器,以调整的计数器值为基准来动态的改变队列的优先级,从而达到队列调度的效果;又从研究该算法的过程中,发现其局限性,即计数器值对时间片过于敏感的问题,于是进一步采用设置阈值进行区分的方法来优化.优化前后的仿真结果表明,时延和吞吐率性能具有明显改善.     

动态优先级作业调度算法与实现

介绍了作业调度几种基本算法及其优缺点,设计了综合几种作业调度基本算法优点的动态优先级作业调度算法,并给以方案实现,对基于微机集群的各种应用有很大的参考作用。     

区分服务中一种动态概率优先级调度算法*

提出了一种动态概率优先级算法DPP,针对一类对延时和丢包率要求相对较高的应用,根据AF1队列长度动态调整概率计算参数p,有效地解决了由于突发流量带来的QoS性能下降问题。不同实验环境下的仿真结果表明,DPP算法有效改善了突发性对分组平均排队延时的影响,减少了分组丢包率。     

基于动态优先级的机场滑行道调度优化算法

为提高机场航班的地面运行效率,针对航班滑行道调度问题,提出一种动态调整航班优先级序列的滑行道调度优化策略。为实现该策略,对遗传算法进行改进,采用双链染色体编码的方式,并行优化航班的滑行路径和优先级序列。通过设定两个适应度函数,利用改进的遗传算法确定各航班的滑行路径,根据滑行路径的变化动态调整航班优先级序列,在此基础上由冲突解脱算法得到具体的调度计划。实验结果表明,该算法有效解决了航班间的冲突问题,能得到最优的调度滑行路径和优先级序列。     

DiffServ中基于优先级的队列调度算法

为了提高DWRR算法的时延性能及应对突发流的能力,文中结合比例时延区分服务模型,在DWRR算法的基础上提出了一种能够体现优先级的队列调度算法-PDDRR。该算法的控制目标是保证各业务流的平均排队时延在无突发业务流时维持在给定的比率,而在应对突发流时忽略时延的比例公平原则,根据网络实时负载动态地调整各队列的权值,合理地分配资源。仿真结果表明,算法不仅能实现不同优先级业务的时延区分,而且在业务流突发时为各等级业务提供服务质量保证。     

DiffServ 中基于优先级的队列调度算法

为了提高 DWRR 算法的时延性能及应对突发流的能力,文中结合比例时延区分服务模型,在 DWRR 算法的基础上提出了一种能够体现优先级的队列调度算法-PDDRR.该算法的控制目标是保证各业务流的平均排队时延在无突发业务流时维持在给定的比率,而在应对突发流时忽略时延的比例公平原则,根据网络实时负载动态地调整各队列的权值,合理地分配资源.仿真结果表明,算法不仅能实现不同优先级业务的时延区分,而且在业务流突发时为各等级业务提供服务质量保证.     

短信网关中基于优先级的消息调度设计

本文介绍了在短信网关中应用基于优先级的消息队列调度的设计思想,在队列调度时,为队列分配不同的优先级别和权重,使得不同类别的消息能够以不同的速度发送.     

一种概率-优先级的分级调度算法研究

在优先级队列调度算法中,队列均需要划分严格的优先级.但考虑到实用网络中,存在着某些队列对时延和丢包要求相近、无法明确区分优先级的情况,提出了一种概率-优先级的分级调度算法:按照队列对时延和丢包的要求进行分组,确定组间的优先级;组内进行基于概率的二级调度;组间进行优先级的一级调度.与优先级队列调度算法相比,该算法保证高优先级数据组的时延性能和丢包性能的同时,整体提高了低优先级数据组的丢包性能.     

基于动态优先级的AS／RS出库端车辆调度策略

自动化立体仓库出库端车辆调度策略的设计是物流配送车辆调度中的一个关键问题,为了优化立体库出库端车辆调度策略,文章引入动态优先级理论,并利用该理论对大型 AS/RS 出库口车辆调度进行了深入研究与分析,提出了基于动态优先级的 AS/RS 出库端车辆调度策略,有效提高了出库端车辆装货的效率.     

基于优先级的访存调度算法研究

文章研究了存储控制器中的访存调度策略,提出了基于优先级的访存调度算法。首先使用遗传算法建立有效的数据源,然后对得到数据源应用统计进行调度优先级挖掘,共获取三个优先级别,这样仅使用这三个优先级构造调度算法进行访存序列调度。实验结果表明,提出的算法很好地降低了访存序列的运行时间,优化效果接近于文献[4]中提出的贪婪访存调度算法,但算法运行时间却远小于后者。     

一种基于多优先级队列和QoS的服务调度策略

针对网格服务流程的特点,在多维调度策略分析基础之上,提出基于多优先级队列和QoS的服务调度模型,并给出划分逻辑子网的思想,为具有不同需求的不同服务分配到最佳资源并得到最优处理.实验对资源调度公平性、服务请求响应时间等指标进行了测试,充分表明该调度模型的有效性.     

异构计算环境下基于优先队列划分的调度算法

人工智能的飞速发展对高性能计算提出了更高的要求,异构计算环境下任务调度问题一直是高性能计算中的关键问题.本文提出一种基于优先队列划分的调度算法(PQDSA),该算法根据DAG(有向无循环图)任务集的入口节点数量确定优先队列数,通过任务的通信开销和计算开销划分任务队列,进而将关键节点任务分配给合适的队列,以产生效果较佳的任务调度队列,从而提高任务间的并行性,降低任务集的完工时间.与此同时,进一步基于插入策略将任务调度到处理器上,使任务调度更加高效地执行.PQDSA算法可以减少任务间的时间消耗,提高处理器的调度效率.通过与两个经典算法的性能对比,实验结果表明本文提出的PQDSA算法在任务完工时间和调度效率方面都要明显优于对比的算法.     

基于实时优先级的队列调度策略研究与验证

传统的基于实时优先级的网络调度策略,一般只是考虑在优先级不同的情况下按优先级值的大小顺序来转发数据帧,在优先级相同的情况下轮流转发数据帧。但是在后者的情况下,长度相对大的数据帧的优先发送往往会加大数据传输的延迟。针对此问题提出了一种改进的算法。并在一种网络模型中验证了此算法的优点。     

DPQS:MANET中一种有效的队列调度机制

提出一种针对移动自组网的动态优先权队列调度机制(DynamicPriorityQueueScheduling,DPQS)。为缓冲区设置最大、最小两个阈值,将其分为三个不同的负载阶段,然后根据当前缓冲区的负载情况动态调整各种类型数据包的优先等级,从而在不影响快速建立路由的前提下,降低数据包在网络中的传输延时,提高网络的性能。仿真结果表明DPQS机制有效地降低了网络传输延时,并对网络的吞吐量也有一定的提高。     

基于基数排序的集成服务优先队列算法

传统的服务质量(QoS)算法分为差别服务和集成服务两种,前者提供相对的服务质量保证,而后者则可以提供绝对的服务质量保证,二者最终都可以归结为优先队列算法。在核心路由器中QoS对优先队列的要求比较高,差别服务需要提供OC-768(40Gbps)线速、很大的有效排队长度和较小的最小时延。集成服务除了上述要求还需要很大的优先级数目。受到基数排序算法的启发,论文设计了一种基于基数排序的适用于集成服务的优先队列算法,具有以下特点:(1)带宽可以达到OC-768线速,优先级数目和有效排队长度不受限制,最小时延可以接受。(2)结构比较简单,不需要非常复杂的电路设计。     

一种新的加权公平队列调度算法

传统公平队列调度算法(WFQ、WRR等)普遍存在基于数据包的权重参数计算问题,由此产生的高复杂度使其难以获得广泛应用。该文提出一种新的加权公平队列调度算法,使用服务概率和随机数实现加权公平调度,显著降低了算法的复杂度。同时使用自适应服务概率计算解决了数据包变长度带来的不公平性。通过队列管理技术有效地提高了交换机的缓冲区利用率,并减小了排队延迟抖动。仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

支持优先级的高速交换开关缓冲队列分析与设计

缓冲队列在交换开关中起着重要的作用。为了使交换开关的调度更加灵活有效,可以采用硬件方法实现缓冲排队。为了支持QOS,还有必要设计一种支持优先级的排队机制。该文在研究已有的缓冲排队方案基础上,提出一种支持优先级FIFO排队的硬件体系结构PFQ(PriorityFIFOQueue)。PFQ借鉴了移位寄存器的基本思想,按链表形式组织每个FIFO队列,通过设置高速局部总线,有效解决了头信元阻塞问题。使得采用PFQ的交换开关可以实现更加灵活的调度算法。模拟结果表明PFQ具有灵活、高效、硬件代价较低并且实现简单的优点。     

Priority Scheduling Versus Pre-Run-Time Scheduling

Builders of real-time systems often use priority scheduling in their systems without considering alternatives. This paper examines one alternative, pre-run-time scheduling, and show that when it can be applied it has significant advantages when compared to priority scheduling schemes.