ARINC653多核多分区操作系统的任务调度

随着航空电子系统综合化、模块化的发展,单核处理器已难以满足综合模块化航空电子(Integrated Modular Avionics,IMA)高性能的计算要求,多核处理器逐步在航空电子系统中得到运用。ARINC653作为 IMA 架构的标准应用接口,如何在满足实时性前提下充分利用多核处理器资源成为 ARINC653 任务调度的关键。针对航空电子系统任务调度的实时性要求,采用实时任务中的周期性任务模型,提出了一种满足实时性要求的实时多核静态轮转调度算法。该算法通过优化RL(Round Length)轮转参数、任务的权值分配和多核处理器分配策略,减少任务拆分次数,提高多核处理器利用率。仿真结果显示,该算法能够对分区操作系统的任务集合进行高效调度,明显提高多核处理器利用率。     

异构多核处理器任务调度算法研究

任务调度问题是研究异构多核处理器中最为重要的问题之一,一个好的调度算法可以充分发挥系统性能,提高系统效率。针对遗传算法的缺陷,文章提出了一种改进的遗传算法来解决异构多核处理器任务调度问题,在算法的初始化种群产生时将Sufferage算法和随机生成方法相结合,在采用随机方法生成个体时使用Hamming距离来控制个体之间的差异,从而在提高初始种群质量的同时又保证了种群的多样性。结果表明改进后的遗传算法提高了初始种群质量,提高算法的寻优起点,具有较好的调度性。     

数据仓库ETL任务调度的一种改进算法

本文提出了一种基于遗传算法的ETL任务调度改进算法。由于ETL调度子任务之间具有先后顺序的限制,传统遗传算法不能很好的适应。本文通过对传统遗传算法的各个步骤进行相应处理,得到一种改进的ETL任务调度算法;实际应用结果表明调度算法显著提高了处理ETL子任务的效率。     

基于多目标粒子群优化的片上多处理器节能调度研究

研究片上多核处理器系统的性能-功耗问题有两个重要因素:任务的执行时间以及系统的能量消耗.通过对CMP系统任务调度和能量消耗的分析建立了新颖的编码策略,并使用随机权重适应度以及精华解保留策略对粒子群优化算法进行改进,提出了多目标粒子群算法(MPSO).仿真实验结果表明使用MPS0算法可以增加CMP系统中任务调度的效率,降低任务运行时间和系统能耗.     

RTAI实时调度算法及其调度器的改进

在实时系统中,任务调度策略是内核设计的关键部分.如何进行实时的任务调度,使任务能在特定的周期内完成是实时操作系统领域研究的一个热点问题.文中将一种基于RM算法的改进算法CPSS算法引入到RTAI调度器中,针对RTAI调度器在系统过载情况下出现调度性能下降等缺点,对RTAI调度器进行优化和改进.对改进后的调度器在调度时延方面和调度算法仿真方面进行了测试,实验证明了改进后的调度器能够提高Linux系统的实时性.     

一种基于动态聚合方法的网格任务调度算法

网格中的资源都是动态的,传统的静态任务调度算法不能适应网格的动态特性.通过对资源在未来一段时间内的状态进行预测,可以提高调度算法的性能.文中提出了一种用动态聚合进行调度的算法.首先对处理器的负载进行取样,然后根据网格任务的执行时间,对处理器的取样值进行动态聚合,再利用AR（p）模型进行预测,最后利用预测到的值作为参数对网格任务进行调度,把网格任务分配给每个处理器,使得每个处理器完成子任务的时间都相同,从而使得整个任务的执行时间最短.实验表明,这种算法能很好地适应处理器负载高度变化的情况.     

异构多处理器系统的混合任务调度算法

针对实时异构系统的任务调度问题,提出了一种异构多处理器系统的混合实时任务调度算法.该算法采用带有非周期服务器的EDF( Earliest Deadline First)算法来调度单处理器上的任务集,可充分利用处理器的计算带宽.采用启发式搜索算法来进行任务的分配,以最大剩余计算带宽为搜索指标,可确保各处理器的负载尽量平衡...     

基于通信开销的多类型DAG任务调度方法

随着异构多核处理器的性能不断增强,具有关联关系任务的调度问题和调度算法成为研究者们关注的焦点。针对异构多核平台上的有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）任务模型进行了调度分析。由于异构环境中计算资源类型丰富数量多,实际调度过程中处在不同核上的任务之间的通信开销是存在的。而当前大多数调度算法要么忽略不同核上的任务之间的通信开销,要么优先级判定和选择处理器核执行时不能全面考虑核间任务的通信开销,造成资源浪费,增加了系统调度任务的整体长度。因此,针对具有通信开销的DAG任务模型,讨论了任务间的通信开销对任务调度算法的影响,提出了复合节点生成算法（Composite Node Generation Algorithm, CNGA）任务调度算法。该算法根据任务间通信开销大小进行预处理分配生成复合节点,重构DAG图将任务节点的上行秩和通信占比作为参数决定任务节点的优先级。实验结果与HEFT和CPOP算法比较,在任务通信开销和任务执行开销之比（Communication to Computation Ratio, CCR）一定的情况下响应时间比原有的HEFT和CPOP提...     

基于代价模型的多平台分析任务流调度优化

分析任务流的调度是人们关注的热点问题之一.在无法提前得知各子任务资源和时间开销以及算子间传输开销的情况下,现有研究缺少较好的调度方法,也无法很好地处理多平台环境下的任务调度.为此,本文提出了一种基于启发式规则优化的拓扑调度算法.该算法通过对同平台任务和后继任务优先选择的规则,对任务流调度顺序进行优化;其次,结合Spark平台下数据分析任务常见的SQL算子和机器学习算子的代价模型,有效对任务的开销做出估计.实验表明,调度优化算法能有效节约时间开销和内存开销,代价模型的估计也较为准确.     

异构多平台信号处理任务调度研究

简单的并行计算或单一异构平台已经无法满足计算量大、复杂度高的信号处理和任务调度需求，异构多平台系统已经成为信号处理和任务调度的发展趋势。针对提高平台的吞吐量、处理器的利用率以及任务的感知等问题，文中对异构多平台信号处理模型进行了研究，并利用有向无环图对调度任务和软硬件资源建模。基于已提出的调度算法，对任务调度进行了归纳总结、对比分析，发现基于任务感知的混合调度算法能够较好地满足平台调度需求。利用基于任务感知的混合调度算法解决信号处理中的任务调度将是未来研究发展的趋势。     

云计算环境下任务调度算法的研究

在云计算环境中存在庞大的任务数,为了能更加高效地完成任务请求,如何进行有效地任务调度是云计算环境下实现按需分配资源的关键。针对调度问题提出了一种基于蚁群优化的任务调度算法,该算法能适应云计算环境下的动态特性,且集成了蚁群算法在处理NP-Hard问题时的优点。该算法旨在减少任务调度完成时间。通过在CloudSim平台进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法能减少任务平均完成时间、并能在云计算环境下有效提高调度效率。     

多站多星任务调度模型及求解

针对遥感卫星数据接收任务的特征,提出了多站多星任务调度的主要约束条件和优化目标函数,建立了基于约束满足优化问题的多站多星任务调度模型,采用贪婪算法和约束传播相结合的方法对多站多星任务调度进行了求解.该优化调度模型及求解算法已成功运用于遥感卫星数据接收站的日常运行工作中.     

改进的Min-Min网格任务调度算法

在网格环境中,如何对任务进行高效调度是当前研究的热点问题。目前Min—Min调度算法是一个简单、快速、有效的算法。但它很难满足网格任务对服务质量的要求。在独立型的任务调度模型的基础上,提出了一种基于权值的改进Min—Min调度算法。改进后的算法通过量化网格任务的优先级和等待时间,解决了原有算法存在的高质量任务和大任务等待时间过长的问题。仿真实验结果表明,改进后的算法满足了网格任务对优先级和等待时间的服务质量要求．是一种网格环境下有效的任务调度算法。     

2D-Torus众核任务绑定与调度的近似算法

任务绑定与调度是众核软件综合过程中要研究的关键问题,由于众核平台的多样性与特殊性,任务绑定与调度算法在设计时需要充分考虑任务集与物理平台的特性.本文针对2D-Torus同构众核处理器平台,提出一种基于BAMSE近似算法的任务绑定与调度方案,实现了具有通信开销的非独立任务集到物理内核的绑定,并通过实验探究了改进后的BAMSE算法在2D-Torus众核平台上实现任务绑定与调度的性能.     

基于改进灰狼算法的云资源调度策略研究

针对云计算中任务调度考虑因素单一和大规模任务环境下任务存在调度效率低、分配不合理等问题,本文提出了一种基于改进的灰狼优化算法的云计算任务调度策略。通过建立基于多目标的评价模型,使其在单一适应度中处理多目标,其中包含任务总耗时、功耗以及系统负载度;提出一种将粒子群算法和灰狼优化算法相结合的搜索方法,以增强灰狼层次的全局最优搜索;引入自适应权重以增强灰狼优化算法的局部搜索能力;同时引入随机对立学习策略以避免陷入局部最优。将本文提出的改进算法与粒子群优化算法(PSO)、标准灰狼优化算法(GWO)及基于MakeSpan适应度的灰狼优化算法(MGWO)在CloudSim平台进行对比实验。仿真结果表明,该方法适用于大规模任务调度,且在任务完成总耗时、功耗以及系统的负载均衡度方面较PSO、GWO和MGWO均有明显提升,其中较MGWO算法综合提升14%。     

基于改进时间指针的相控阵火控雷达任务调度算法

针对相控阵火控雷达负载饱和情况下的时间资源分配主观性强、雷达任务调度及时性差的问题,结合任务综合优先级,提出一种基于改进时间指针的相控阵火控雷达任务调度算法。该算法在传统时间指针算法的基础上增加调度前比较环节,即提取当前时刻综合优先级最高的两个任务,选择时间偏移量较小的任务进行调度。仿真结果表明：相比于传统时间指针调度算法,改进后的算法提升了任务的调度成功率、时间利用率和射击价值率,降低了平均时间偏移率。     

一种使用改进预测成本矩阵任务优先排序的异构计算系统列表调度算法

异构计算系统执行应用效率的提高高度依赖有效的调度算法。该文提出一种新的列表调度算法,称为改进的预测优先任务和乐观处理器选择调度(IPPOSS)。通过在任务优先级排序阶段引入任务的后向预测成本,来减少调度长度。与现有工作相比,该文使用改进预测成本矩阵(IPCM),更合理地进行了任务优先级排序,从而在处理器选择阶段获得了更好的解,并保持2次时间复杂度。IPCM考虑了任务优先级排序阶段的各种计算、通信因素,比预测优先任务调度(PPTS)提出的预测成本矩阵(PCM)更容易获得合理的优先级列表。随机生成应用的有向无环图(DAG)和真实世界应用的DAG的实验结果分析表明,IPPOSS的性能优于相关算法。     

一种基于实时中间件的可扩展的服务调度框架

随着中间件技术的发展,中间件需要处理的任务越来越多,实时性的要求也越来越高,如何高效率的对这些任务进行合理的调度成为实时中间件需要解决的问题.本文针对实时中间件的调度问题提出了一种集成了多种调度算法的调度框架.既能满足中间件对于非实时性任务调度的需要,又能满足其对实时性任务调度的需求.对于调度算法的集成采用统一的接口,因此如果有新的调度算法需求,可以进行扩展.     

采用改进的细菌觅食优化算法求解 RCPSP

针对细菌觅食优化算法全局搜索能力较弱和收敛速度慢的问题,对算法的更新方式进行改进,在算法的初期通过粒子群算法进行全局搜索,使细菌在更新时感知周围环境,再由细菌觅食算法的趋向操作进行局部搜索,提高算法的计算精度和搜索能力。最后运用实例对算法进行验证,实验结果验证了此算法在求解资源受限的项目调度问题时的可行性和优越性。     

一种基于DAG的并行系统任务调度方法

设计了一种适用于同构总线式多核环境的任务调度算法,着重优化了传统静态列表算法中对于任务节点等级较为粗糙的计算方式,并改善了对通信的调度。通过统计性调度实验,表明该任务调度算法相比传统的调度方法具有一定的优化效果。