一种任务优先级的综合设计方法

提出了一种基于优先级表设计的调度算法.将任务的相对截止期和空闲时间这两个特征参数结合起来,综合设计任务的优先级表,使得截止期越早或空闲时间越短,任务的优先级越高,而且任务的优先级由相对截止期和空闲时间惟一确定.对于任意一个任务,可通过对设计的优先级表进行二元多点插值获得相应任务的惟一优先级.与传统的EDF和LSF算法进行仿真比较,仿真结果表明,通过优先级表设计方法来确定任务的优先级,提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率.该方法可应用于实时系统中实时任务的动态调度中.     

实时调度中基于多特征参数的任务优先级设计方法

本文在实时任务调度中基于任务的价值、剩余执行时间、空闲时间以及到达时间等多特征参数设计任务的优先级,并使任务的优先级随着任务紧迫性和完成程度变化而动态调整,并基于新的优先级设计策略提出一种实时动态抢占式调度算法VRSAF算法。仿真实验表明,在负载较轻时,VRSAF算法能获得近似EDF算法的调度性能;在过载情况下,其调度性能优于HVF算法;总体调度性能高,并能在系统过载的情况下实现平缓的降级。     

基于EDF算法的可行性判定及实现

实时调度算法是实时系统中的关键技术。验证实时调度算法的可行性是在实时系统中实施某种调度算法的必经环节。在介绍实时系统中常用的各种实时调度算法,包括固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上,详细分析了动态优先级调度算法EDF算法的运算过程和使用条件。提出了该算法在实际应用中存在的问题。针对该硬实时调度算法,提出了分别在简单模型上和复杂模型上如何判定实时任务的可行性。为实际应用中实现该实时调度算法确定了依据。     

基于EDF算法的可行性判定及实现

实时调度算法是实时系统中的关键技术。验证实时调度算法的可行性是在实时系统中实施某种调度算法的必经环节。在介绍实时系统中常用的各种实时调度算法．包括固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上．详细分析了动态优先级调度算法EDF算法的运算过程和使用条件。提出了该算法在实际应用中存在的问题。针对该硬实时调度算法．提出了分别在简单模型上和复杂模型上如何判定实时任务的可行性。为实际应用中实现该实时调度算法确定了依据．     

一种实时进程调度算法的研究

在实时系统中,进程调度算法性能的好坏直接对系统的实时性起着决定性的作用。因此,该文介绍实时调度和进程调度算法的相关定义,对常见的动态优先级调度算法和静态优先级调度算法的不足之处进行了解析。据此提出了一种基于优先级的动态分配策略（Dynamic allocation strategy based on priority）的进程调度算法。     

一种实时进程调度算法的研究

在实时系统中,进程调度算法性能的好坏直接对系统的实时性起着决定性的作用。因此,该文介绍实时调度和进程调度算法的相关定义,对常见的动态优先级调度算法和静态优先级调度算法的不足之处进行了解析。据此提出了一种基于优先级的动态分配策略(Dynamic allocation strategy based on priority)的进程调度算法。     

单处理器系统的实时调度算法研究

实时调度算法是实时系统中的关键技术.文章在研究单处理器系统中常用实时调度算法:固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上,详细分析了常用固定优先级调度算法RM、DM算法和动态优先级调度算法EDF、LLF和MLLF算法的运算过程和使用条件,提出了各个算法在实际应用中存在的问题,为实际应用中选择何种实时调度算法确定了依据.     

增强Linux内核实时任务调度性能的研究

分析基本Linux内核的调度策略,指出其应用于实时系统时存在的不足,提出了一种增强Linux内核调度性能的实时任务调度策略和调度算法。结合任务的关键性、截止期和执行时间三要素,该调度策略通过三运行队列代替原Linux内核的单运行队列,分别对应系统的硬实时、软实时和非实时任务,保证了硬实时任务的实时性;不同于简单的FIFO调度算法,该调度算法根据任务的最小松弛时间和重要性来确定其在当前运行队列中的优先级,仿真结果表明此算法提高了实时调度性能。     

主桙副版本模型中预分配容错实时调度算法

实时系统中任务的超时完成可能导致灾难性后果,因此要求系统具备容错处理能力,以保证系统出错后的实时性及可靠性。主/副版本模型是提高实时系统容错能力的有效技术。传统的容错实时调度算法通过为副版本预留处理器时间来实现软件容错,为副版本预留的处理器时间在系统运行过程中需动态调整,增加了系统的容错调度开销。提出一种基于res‐backw ards‐RM 预分配子算法的容错实时调度算法BCE*,通过限制预分配过程中高优先级任务的抢占条件,在不影响系统可调度性的同时可以有效避免副版本预留时间的动态调整,降低系统的容错调度开销。仿真实验验证了BC E*算法的可行性及有效性,且在系统出错概率及主版本负载较低的环境下,BC E*算法对系统容错调度开销的优化效果更显著。     

嵌入式系统的细粒度多处理器实时抢占式调度算法

现有的嵌入式实时系统调度算法一般以任务级为调度单位,对此提出一种细粒度的线程级多处理器实时调度算法。采用DAG图描述实时系统的任务,并采用任务分解法将其分解为线程形式;为任务级调度采用基于干扰的可调度性分析,为线程级调度采用基于工作负载的可调度性分析;将线程的偏移、截止期与优先级作为三个调度目标,设计混合线程级调度算法。仿真实验结果表明,算法对于多线程任务的实时系统具有较好的性能。     

Product-based and resource-based heterarchical approaches for dynamic FMS scheduling

Two fundamental approaches can be adopted for heterarchical scheduling of flexible manufacturing systems: resource-based scheduling or product-based scheduling. The first part of this paper defines the basic concepts of these two methods (modeling, structure design methodology, communication protocols). The second describes the specific advantages and drawbacks of these two approaches using the results provided to illustrate the discussion. The final section considers a real implementation of the product-based heterarchical philosophy.     

一个基于全局竞标机制的网格调度系统

通过对性能驱动型网格调度系统的分析,指出了其不足之处,继而提出并实现了全局调度和本地调度相结合的基于全局竞标机制的网格调度系统.实验证明,该系统能够在用户指定的时间约束内完成作业,并获得较优的执行代价,降低作业的运行成本.     

On Task Scheduling Accuracy: Evaluation Methodology and Results

Many heuristics based on the directed acyclic graph (DAG) have been proposed for the static scheduling problem. Most of these algorithms apply a simple model of the target system that assumes fully connected processors, a dedicated communication sub-system and no contention for the communication resources. Only a few algorithms consider the network topology and the contention for the communication resources. This article evaluates the accuracy of task scheduling algorithms and thus the appropriateness of the applied models. An evaluation methodology is proposed and applied to a representative set of scheduling algorithms. The obtained results show a significant inaccuracy of the produced schedules. Analyzing these results is important for the development of more appropriate models and more accurate scheduling algorithms.     

在构件化嵌入式操作系统中应用抢占阈值调度

现有基于构件的嵌入式实时软件开发过程着重于从结构的角度分解系统成若干构件,以及重用构件。实践证明,该开发过程还应从运行角度将构件映射成任务,并选择适当的实时调度算法。为此,根据目前的工程实践提出一种实时构件模型,包含将构件映射成任务的方式。描述了当前构件化嵌入式操作系统可以使用的4种调度算法,并比较这些算法的性能特点。提出抢占阈值(preemptionthreshold)调度模型更适合构件化嵌入式实时系统,仿真实验的结果证明了该结论。比较结果和结论对构件化嵌入式实时系统的设计和开发有一定的参考价值。     

A survey of dynamic scheduling in manufacturing systems

In most real-world environments, scheduling is an ongoing reactive process where the presence of a variety of unexpected disruptions is usually inevitable, and continually forces reconsideration and revision of pre-established schedules. Many of the approaches developed to solve the problem of static scheduling are often impractical in real-world environments, and the near-optimal schedules with respect to the estimated data may become obsolete when they are released to the shop floor. This paper outlines the limitations of the static approaches to scheduling in the presence of real-time information and presents a number of issues that have come up in recent years on dynamic scheduling. The paper defines the problem of dynamic scheduling and provides a review of the state-of-the-art of currently developing research on dynamic scheduling. The principles of several dynamic scheduling techniques, namely, heuristics, meta-heuristics, multi-agent systems, and other artificial intelligence techniques are described in detail, followed by a discussion and comparison of their potential.     

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。     

基于强化学习的智能车间调度策略研究综述

智能制造是我国制造业发展的必然趋势,而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用,为后续的研究奠定基础。其中车间调度主要包括静态调度和动态调度;强化学习算法主要包括基于值函数和AC（Actor-Critic）网络。首先,从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状;其次,对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论;最后,根据研究现状和当前工业数字化转型需求,对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。     

Data-Dependency Graph Transformations for Instruction Scheduling

This paper presents a set of efficient graph transformations for local instruction scheduling. These transformations to the data-dependency graph prune redundant and inferior schedules from the solution space of the problem. Optimally scheduling the transformed problems using an enumerative scheduler is faster and the number of problems solved to optimality within a bounded time is increased. Furthermore, heuristic scheduling of the transformed problems often yields improved schedules for hard problems. The basic node-based transformation runs in O(ne) time, where n is the number of nodes and e is the number of edges in the graph. A generalized subgraph-based transformation runs in O(n² e) time. The transformations are implemented within the Gnu Compiler Collection (GCC) and are evaluated experimentally using the SPEC CPU2000 floating-point benchmarks targeted to various processor models. The results show that the transformations are fast and improve the results of both heuristic and optimal scheduling.     

视频点播系统中Batching调度方案的一种改进实现

节目调度是视频点播系统设计与实现的一个重要问题。本文首先对视频点播系统中的节目调度方案作了探讨，然后提出一种Batching调度方案的改进实现方法。理论与实验证明，该方法可以有效地提高视频点播系统的服务水平。     

磁带库系统的随机I/O调度算法

由于磁带库随机存取的性能很差,需要研究有效的随机I/O调度策略和算法以改善其在线存取的效率.对已有调度算法进行了分类、提炼和总结,利用仿真实验对静态调度、动态调度和基于复制的调度算法进行了深入研究,讨论了影响各种算法有效性的因素.针对已有算法在较重的负载条件下使系统性能急剧恶化的问题,还提出并研究了一种基于效益-代价均衡的调度算法.该算法引入效益-代价加权的概念,通过调节不同负载下的效益-代价加权比,极大地改善了已有算法在重负载下的有效性.该项研究为设计海量存储系统中的自适应调度算法提供了重要依据.