面向分布式实时系统的新型可信任务调度算法

目前许多面向关键领域的应用对实时系统提出了可信要求,研究可信的实时调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时系统的启发式可信调度算法,该算法以提高系统的可靠性和安全性为目标,一方面采用改进的主动副本复制技术,在多个处理机上有效分配实时周期任务,并支持对硬件失效和软件瞬时失效的处理,另一方面利用处理机对每个运行之前的任务进行安全性检查,有效防止了非法任务进入并破坏系统。仿真实验的结果表明,文中提出的算法DTSA相对于其它算法而言,在仅增加较少硬件成本的前提下,能够有效提高运行任务的可靠性和安全性。     

适应动态安全需求的实时任务调度算法研究

现有的实时容错调度算法没有将实时任务的动态安全需求与其可调度性结合起来考虑.针对这一问题,文章展开以下研究工作:基于安全分级思想,构建了一个适应动态安全需求的实时调度模型,该模型详细地描述了实时任务、系统安全服务、任务容错等实时调度过程涉及的关键要素.以此模型为基础,提出了一种自适应实时容错调度算法(AFTS),该算法支持优先级抢占式调度策略,以牺牲普通任务的运行为代价来保证关键任务的可调度性,并采用主副本备份技术实现了关键任务的容错功能.当系统安全级别被动态调整时,该算法能够为实时任务选择满足当前安全需求的最优安全策略.仿真实验表明,文中提出的算法与同类算法相比,在系统动态安全需求的适应性,以及关键任务的可调度性和容错能力等方面有较好的表现.     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次。针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解。应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性。     

时间/事件触发的安全关键系统调度研究

针对大多数实时操作系统只支持事件触发的机制,该文提出了一种时间和事件双重触发的任务调度机制,并在μC/OS-Ⅱ的内核中进行了实现。在该调度机制中,针对安全关键任务模型,提出了一种简单、易操作的基于关键度（criticalitydegree based priority,CDBP）的调度算法,该算法不仅保证了系统处于高级别时,高关键级别任务的执行,而且还保证了系统处于低级别时紧急任务的执行,同时减少了不必要的任务切换开销。实验结果表明,该算法在提高系统效率方面优于OCBP（owncriticality based priority）算法。     

并行可替换机床混合流程调度算法研究

针对并行机床混合流程调度特性，分析了两种可替换加工情况调度问题的特点，考虑到调度目标是使所有任务有两台并行机房上的加工时间跨度最小，在此基础上作出了两个相应的推理。推理1得出了一台同机床可以替换时的优化调度方法，推理2得出了两台机床都可以作为替换机床时的优化调度方法，并在分析定界法的基础上，给出了两台并行可替换机床两种情况下的优化调度算法，最后通过仿真实验证明了本算法的有效性。     

高利用率集合Sporadic实时任务调度方法研究

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法.该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度.并与已有的高利用率集合调度的准划分调度算法EDF-os、EDF-fm进行对比.结果表明该方法在保证系统利用率的同时,减少了任务分割和迁移的数...     

可信嵌入式系统中可靠且能量有效的任务调度

针对可信嵌入式系统对实时、可靠和能量有效等性能的需求,提出一种新的非周期实时任务调度算法.基于非周期实时任务的本质特性,该算法巧妙利用任务的调度空闲,通过动态电压/频率调整机制来降低任务的运行能耗.该算法具有线性时间复杂度,能够实现在线最小化系统能量消耗,并且不牺牲任务的高可靠和强实时需求.实验表明了本文算法在可靠性和能量有效性方面的优越性.     

基于推荐机制的人机交互任务调度算法

人机交互任务调度是信息处理系统需要应对的困难之一．基于推荐机制,提出了一种新型的人机交互任务调度算法;该算法从操作序列中发现和抽取调度信息,根据操作员的处理能力／兴趣和任务的特征进行调度,采用推荐方法发布／管理任务．验证实验表明该算法具有较高的系统利用率、较高的响应率和较高的用户满意度．     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解算法

混合蛙跳算法是一种全新的基于群体智能的后启发式计算技术,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。描述了0／1背包问题的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论。通过在全局信息交换过程中加入变异操作的方法,提出了一种改进的混合蛙跳算法,并利用该算法求解0／1背包问题。实例的运行结果表明该算法有较好的可行性和有效性。     

混合关键度驱动的实时调度研究

针对当前运行于不可预测开放环境下的嵌入式多使命复杂关键型系统,需要减少运行成本和处理不可预测工作负载情况的问题,文章提出一种混合关键度驱动的非对称式过载保护最小空闲调度策略。系统过载时,为共享同一处理器的不同关键度任务提供非对称式保护,禁止低关键度任务干扰高关键度任务,完全避免了传统的"关键度反转"问题。在恢复暂时阻塞的不同关键度任务时,在速率单调调度的基础上,引入关键度主导的截止期驱动动态调度策略,可使潜在处理器利用率达到100%。实验结果表明,这种新算法的综合性能优于当前已有的混合关键度任务调度算法。     

非抢占式实时任务1次容错调度

面向非抢占式任务实时调度问题,根据不同的故障间隔,推导出任务集合需要满足的条件.根据任务的可重复执行次数,分别设计了非抢占式固定优先级容错(NP-FP-FT)以及动态优先级容错(NP-DP-FT)调度算法,并与非抢占式最早期限优先容错(NP-EDF-FT)、非抢占式单调速率容错(NP-RM-FT)调度算法进行了对比分析.结果显示,采用非抢占式固定优先级算法调度的任务集合具有最低的任务失效率.     

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。     

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.     

稳定分布式调度算法中任务的优化分配

在分布式计算机系统上通过动态重新分布系统中的工作负载,显著提高其性能是分布式系统领域里最热门的课题．本文通过提出一种启发式稳定算法,分析了在分布式计算机系统中实现负载平衡的难点,完善了一种基于常规分布式系统的负载平衡,扼要说明了负载平衡的特征、功能与前景．     

一种基于拟序的关联备份任务调度算法

为了减少存储备份任务的执行时间和提高整个存储系统的效率，提出了一种新的SAN体系结构——基于集群技术的SAN体系结构，并在其结构上提出并实现了关联备份任务的数学模型和实现该模型的核心调度算法。该算法的基本思想是对投入的关联备份任务找到一个最优的执行顺序，以便提高整个系统的性能。实验数据表明，对于关联备份任务的调度与执行，该算法可以有效提高整个系统的效率。     

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.     

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%。     

多处理器实时系统容错ICDM调度算法

目的提出一种针对多处理器实时系统中具有时间、资源和容错需求任务的调度算法来满足硬实时系统实时性及可靠性要求．使硬实时系统在发生故障的情况下，任务也能在其截止期内完成，不致产生灾难性后果．方法将非精确计算模型引入到Distance Myopic算法中，通过非精确计算模型与Distance Myopic算法的有效结合，提出ICDM算法．结果任务分为主副两个版本，每个任务都由两部分组成：强制执行部分和选择执行部分；当任务强制执行部分不能达到截止期时．通过调用MOPT算法减小前序任务选择部分的执行时间，使其满足截止期要求．ICDM算法使任务在保证结果可接受的情况下，在其截止期内完成，提高了任务的可调度性．结论通过引入非精确计算模型，使算法的可调度性增强了，也提高了硬实时系统的实时性及可靠性．