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。     

EDF调度算法可调度性分析方法的改进研究

任务集的可调度性分析是实时系统研究和应用的关键问题。针对抢占式与不可抢占式EDF(earliest deadline first)调度算法, 分别给出了实时任务集新的可调度性测试条件, 针对任务集为可调度时可以实现快速判定。通过与已有的EDF算法的可调度性判定充要条件相结合, 提出了改进的抢占式与不可抢占式EDF算法的可调度性分析方法。仿真实验表明, 相对现有EDF算法的可调度性分析方法, 所提出的方法能有效提高算法性能。     

基于模拟退火算法的改进主/副版本调度算法

针对异构分布式系统中面向任务优先级约束的调度问题,提出一种基于模拟退火算法的改进主/副版本调度算法SAPB。任务模型以有向无环图DAG表示,该算法共计调度主、副2个版本的任务。在任务优先级排序阶段,采取HEFT的任务排序方法,避免了eFRD等主/副版本调度算法中任务模型描述的局限性问题;在任务处理器分配阶段,采取模拟退火算法搜索满足截止时限条件下具有更高可靠性的调度结果,并且采取多一重备份策略以解决处理器数量相对较少时任务优先级约束带来的副版本调度易失败问题。最后,通过随机生成的DAG图进行仿真实验,结果表明,相比eFRD等算法SAPB具有更优的副版本可调度性和更高的系统可靠性。     

RM及其扩展可调度性判定算法性能分析

可调度性判定是实时调度算法的关键问题·单调速率算法RM(ratemonotonic)及其扩展是应用广泛的实时调度算法,大量文献讨论了实时任务在这些算法下的可调度性判定,给出了相应的判定算法·但迄今为止,对这些判定算法的性能分析都是理论上的定性分析或者只是少数几种判定算法之间的简单比较,这不利于实时系统的开发·归纳了RM及其扩展的可调度性判定算法,通过测试平台,系统地测试和分析了各算法的性能和适用场合,讨论了各种条件和实现方式对算法性能和可调度性的影响·     

单调速率及其扩展算法的可调度性判定

任务可调度性判定是实时系统调度理论研究的核心问题.单调速率(RM)算法是实时调度的重要算法,自其提出以来已被广泛研究.然而到目前为止,尚缺乏专题性的文章来系统而深入地探讨RM及其扩展算法的可调度性判定,以及各种现实条件和实现方式(包括任务调度的时间开销和任务同步问题等)对可调度性的影响.围绕RM算法下的可调度性判定问题,由浅入深,系统性地讨论各种不同假设和实现方式对可调度性的影响,具体为下述3大类问题：（1）理想的RM算法下的可调度性判定的CPU利用率最小上界最小及可调度的充分必要条件;（2）考虑调度时间开销情况下的可调度性判定条件;（3）优先级反转协议及其对可调度性的影响.给除了具体实例来叙述上述问题,并从算法复杂度和可检测率两方面比较各种算法的优劣。     

多处理器EPDFPfair算法的可调度性判定

针对多处理器实时调度中的最早伪时限优先(EPDF)Pfair算法,分析了EPDF算法在M个处理器平台上的可调度利用率约束,根据基于利用率的充分可调度性判定,提出了一种改进的可调度性判定方法。这种方法可以得到更多的可调度任务集,从而使得满足判定的强实时系统和使用tie-breaking规则困难的动态任务系统的调度有较小的开销。实验结果表明,改进的可调度性判定方法增加了判为可调度的任务集数量,具有较好的性能。     

异构多核全局限制性可抢占并行任务可调度分析

异构多核平台可以利用不同类别体系结构的处理器来执行特定任务,从而达到提高性能和降低功耗的目的.然而,向大规模异构平台迁移极其困难,且大规模的、必要的程序并行会导致软件调度的复杂度.虽然,基于有向无环图（directed acyclic graph, DAG）并行任务模型已有相关的研究工作,但是基于DAG任务模型的限制性可抢占的调度策略研究仍存在不足.鉴于此,主要讨论了DAG任务在异构平台上进行全局固定优先级限制性可抢占调度时的最差响应时间(worst case response time,WCRT)分析,对并行任务的每个结点可用的处理器资源进行了一定的限制,即只能执行在规定类型处理器上的任务.基于最新的单分类并行任务的可调度性分析,提出了多个并行任务的可调度性分析.进一步,提出了高优先级任务的干涉量与低优先级任务的阻塞量的计算方法;结合最新的分类并行任务的任务内干涉计算方法,最终提出了一种伪多项式的分析方法.实验结果表明,提出的算法能够在合理的时间范围内得到任务集可调度性的分析结果,且任务集的接受率随各个参数的变化符合预期.     

基于改进型统一调度算法改善任务集的可调度性

实时系统要求任务在最差情况下能在其截止时间前获得结果,若超过了其截止时间,也会认为是错误的行为,所以改进任务可调度性分析、提高任务集可调度性尤其重要。统一调度能结合固定优先级调度的优点,防止不必要的抢占,降低资源额外销耗,能够提高任务集合的可调度性;但其任务的可调度性分析方法过于粗糙,影响任务最差响应时间分析的结果,降低了任务集的可调度性。针对存在的问题,基于统一调度,增加任务运行阶段数,重新建立任务模型,并提出通过分配任务抢占阈值、调整运行阶段的抢占阈值与长度,优化任务可容忍阻塞,改善任务集可调度性的算法。最后,实验表明,与统一调度算法及其他算法相比,所提出的调度算法能够有效改善任务集的可调度性。     

云环境下融合安全与可用性的DAG任务调度

在异构复杂的云环境中,任务调度时应保证资源的安全与可用性。为此,提出一种融合安全与可用性的DAG任务调度策略。改进主观逻辑信任模型,将计算出的资源信誉度作为调度的重要依据,对树云资源与DAG任务的可用性偏离度进行量化,给出调度函数并设计贪心调度算法( ISAG)。实验结果表明,在资源安全性和可用性较低的环境中,ISAG算法仍能满足用户需求,与表调度算法DLS和可用性优先调度算法Afsa相比,具有更高的任务执行成功率。     

基于最小化传输和完成时间的多DAG调度

针对云计算环境下多个有向无环图(DAG)工作流的调度问题,提出一种基于最小化数据传输时间和任务完成时间(LTCT)的算法,用于处理具有相同优先级的多个DAG工作流之间的调度问题。在多个DAG优先级各不相同时的情况下,给出多优先级多DAG的混合调度算法。实验结果表明,LTCT算法较E-Fairness算法在保证多DAG调度公平性的基础上,能避免额外的数据传输开销,有利于缩短整个工作流的执行Makespan,提高资源的利用率。