军用网格环境下基于优先权的Min-Min任务调度算法

军用网格环境下的资源调度与一般网格环境下的资源调度相比较，一个明显的特点就是必须考虑一些特别任务的优先级。在给出网格独立任务调度模型基础上，提出了一种基于优先权的Min—Min资源调度算法，该算法首先调度优先级高的任务，其余任务则采用Min—Min算法调度。经过分析，该算法的时间复杂度是O（n^2m），与Min—Min相比，该算法的Makespan可能略大，但可以满足军用网格环境下特殊任务优先执行的需求。     

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。     

一种改进的相控阵雷达脉冲交错算法

针对相控阵雷达波束快速扫描能力,提出了一种基于时间指针的相控阵雷达在线脉冲交错调度算法。首先建立了雷达驻留任务模型并分析了调度约束条件,然后引入时间指针来指向当前调度分析时刻,分别从波束的角度和脉冲的角度分析了驻留任务交错的几种方式,并给出了三种脉冲重叠方式的时间约束条件,最后在满足时间和能量资源约束的条件下,选取综合优先级最高的雷达驻留任务进行调度。仿真结果表明,与基于收益的调度算法相比,此算法能有效地降低任务丢失率,提高时间利用率和能量利用率。     

电网调度自动化的任务服务模型和调度算法研究

电网调度自动化是确保电力系统安全、稳定、可靠运行的重要手段,调度中心任务的处理效率将会直接影响到整个系统的性能.本文针对电网调度中心的实时任务特点,提出了一种高可靠的分布式动态镜像服务模型,并在此模型基础上实现了一种基于预测的任务调度算法—动态模糊调度DFS(Dynamic Fuzzy Scheduling)算法,此算法的调度依据是经过模糊变换后的资源调度决策集.对系统的模拟测试结果表明其具有良好的响应特性、服务能力和可靠性,比基于RT-SADS算法进行调度的系统在性能上有较大的改善.     

改进的正比公平调度算法

3GPP从R6版本开始,开展了对高速上行分组接入(HSUPA)技术的研究和标准制定工作。基于基站(NodeB)的调度算法是HSUPA的三大技术之一,对它的研究能有效地改善HSUPA系统性能,使系统的上行资源得以更充分的利用。在简述HSUPA中基于NodeB的典型调度算法的基础上,它针对用户的公平性给出了三种改进的正比公平调度算法,并在吞吐量和公平性上与典型调度算法进行仿真对比,仿真验证了当各个信道的衰落特性差别很大时,与正比公平调度算法相比,改进的正比公平调度算法有效地提高了用户的公平度,改善了系统性能。     

基于数据续传的微波/激光混合链路中继星资源调度

针对成像、遥感等卫星采集的大容量数据难以及 时回传的问题,提出了一种基于数据续传和微波/ 激光混合链路的数据中继资源调度算法。分析了混合链路中继卫星系统任务数据续传特点, 以完成优先级 加权任务量最大、续传次数最少为调度原则,建立了混合链路任务续传约束规划模型。以任 务的调度顺序 为优化对象,采用任务整传优先和续传次数最少为调度原则确定任务的天线资源和时隙分配 ,提出一种基 于自适应小窗口蚁群(ASAC,adaptive small-window ant colony)算法的任务续传资源调 度优化算法。仿真实验表明,所建调度模型可实现多颗中继星资 源的有效分配,提出的ASAC算法具有较快的收敛速度和较强的全局优化能 力,算法可最大满足用户星数据及时回传的需求。     

基于改进遗传算法的网格资源调度算法

网格计算关注大规模的资源和任务调度，要求采用的调度算法能够具有高效性。提出一种基于改进遗传算法的资源调度算法，该算法综合考虑了资源任务分配量以及任务完成时间，从而设计出良好的交叉和选择算子，既能够保留完成时间比较小的个体又能够保留具有一部分优秀资源分配方式的个体．算法具有较好的效率和收敛性。     

算网资源智能适配与融合调度方法

为有效支撑网络和计算深度融合的发展需求,新型的算力网络架构应运而生。在此背景下,如何实现算网资源的智能感知以及计算任务的高效调度,是当前网络需要解决的关键问题。为此,分析了面向算网融合的新型网络场景,设计了计算任务与算力节点的调度模型,提出了一种基于深度强化学习的资源调度算法。所提算法通过感知用户设备、算网资源可用容量和链路状态等关键信息,能够智能地做出系统成本最小的调度决策。最后,通过仿真实验验证了所提算法在节约系统成本方面的有效性。     

基于希尔排序的动态优先级调度算法

实时调度策略中,EDF算法应用最为广泛,但其在系统过载的情况下,仅由任务截止期决定任务执行顺序,使得截止期错失率非常高,且系统收益小.近年来,出现了一些改进的EDF算法,综合考虑了时间和执行价值,但未加入能量因素,对于能量有限的系统,充分利用能量是极其重要的.针对这一问题,提出一种基于希尔排序的动态优先级调度算法,在系统过载时,综合考虑任务截止时间、执行价值、消耗能量三种因素确定任务优先级,通过希尔排序算法选出优先级高的任务加入优先调度子集,进行率先调度.实验结果表明,该算法不仅能降低任务截止期错失率,还能提高系统执行收益.     

虚拟计算环境下面向应用的基于信任的资源匹配模型

为了解决虚拟计算环境中的资源合理调度问题,提出了一种基于信任的资源匹配模型--“资源滑动窗口”模型。首先对资源的静态属性进行分类,然后依据基于时间窗的贝叶斯信任模型对资源节点进行评价,同时考虑资源的负载,动态划分其实时性能。最后综合评估静态和动态属性,确定调度资源分配。该模型为不同任务和属性的资源调度策略奠定了基础,实现了“合适的资源服务于合适的任务”的目的。仿真实验表明所提的模型相对传统的调度算法,具有更高的系统任务执行成功率和资源利用率。     

基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略

以提高天基资源调度效率为目标,提出一种基于遗传和粒子群算法的天基资源调度策略。将资源调度问题抽象为任务排序模型,设计适用于任务排序的十进制编码规则;通过重新定义遗传算法中选择、交叉和变异算子的进化行为以及粒子群算法的速度方向,结合遗传算法全局最优搜索、粒子群算法局部快速收敛等优点设计适用于天基资源调度的遗传-粒子群算法。通过实验验证遗传-粒子群算法能够在较短的时间内计算出全局最优解,是一种高效的天基资源调度解决方法。     

数字阵列雷达在线交错调度算法

传统相控阵雷达中的调度算法难以充分发挥数字阵列雷达的多功能优势.针对这一问题,结合数字阵列雷达的任务结构,提出一种在线交错调度算法.通过将交错调度分析分解为时间资源约束分析和能量资源约束分析,算法能够对所有满足约束的任务进行交错调度：利用任务中的等待期来交错执行其它任务的发射期或接收期,并且不同任务的接收期可实现相互交叠.仿真结果表明,由于雷达任务中等待期和接收期得到充分利用,相比于三种传统的调度算法,所提算法的调度成功率、实现价值率和时间利用率均得到有效提升.     

云计算资源调度策略中最小资源矩阵应用的研究

传统的蚁群算法(ACO)在云计算资源调度的应用中,存在一些资源节点无法满足任务运行所需的硬件配置条件,从而在任务调度算法中造成了大量的浪费以及整体资源调度效率低下等问题。据此提出一种基于最小资源矩阵(ACO-MRM)的改进蚁群算法,抛弃大量不满足任务运行条件的资源节点,减少大量对无效资源节点的计算,加速算法收敛。仿真实验表明,改进的蚁群算法不仅能够提高云计算调度的有效性,而且能缩短任务执行时间和减少运行成本来获取全局最优调度方案。     

一种数字阵列雷达自适应波束驻留调度算法

 根据数字阵列雷达的信号处理特征,提出了一种应用于数字阵雷达的波束驻留调度算法.该调度算法以一种在线脉冲交错技术为基础,它使得不同的驻留任务能在满足系统时间和能量资源约束的条件下交错执行,其中,驻留等待期可用来执行其它驻留的发射或接收子任务且不同驻留任务的等待期可在时间上相互重叠.仿真结果表明,由于驻留任务等待期和接收期的充分利用,与传统波束驻留调度算法相比,此算法能有效地降低各类任务丢失率,从而获得更高的系统实现价值率.     

计算经济模式下的动态网格资源调度算法研究

在计算经济模式下，为调节网格资源供需分配提出了一个基于用户服务需求的计算经济框架。这个框架通过经济学驱动截止期和预算约束根据用户的需求，分配资源到应用任务。提出了一种基于计算经济的网格资源动态调度算法，主要针对网格资源由于计算能力不同而花费代价不同而提出，利用启发式搜索技术，综合考虑了任务的截止期、预算约束、最早可能执行时间等不同因素，通过一个新的资源分配策略实现了时间一代价的最优化．提高了资源调度的成功率。     

HSUPA中基于Node B的调度算法

3GPP从R6版本开始,开展了对HSUPA的研究和标准制定工作.基于Node B的调度算法是HSUPA中三大技术之一,对它的研究能有效地改善HSUPA的系统性能,使系统的上行资源得到更充分的利用.3GPP并未规定HSUPA使用的调度算法,尝试最优的调度算法就成为各厂商努力的方向.简述了几种HSUPA中基于Node B的调度算法,并介绍了几种在这些调度算法基础上的改进算法.     

多路数据总线任务调度和仿真评价技术

提出了一种基于周期任务最小调度抖动的时隙分配算法,并由此研究了多路数据总线的数学仿真和系统评价技术。     

允许多处理机故障的实时任务容错调度算法

随着故障处理机个数增加,基于主/从版本技术的实时容错调度算法对处理机利用率迅速下降。论文提出了一种能够调度周期和非周期混合实时任务的容错调度算法,该算法允许多个处理机出现故障。把DS(Deferrable Server)算法扩展到多处理机系统,可在系统中设置多个DS服务器来处理非周期任务。当处理机出现故障时,通过在其他处理机上回卷执行故障任务,保证了系统的容错性能。实验结果表明,该算法能够使系统接收的所有实时任务满足截止期限并有效地减少了所需的处理机数。     

LTE系统动态资源调度技术研究探讨

对LTE系统中的资源调度机制进行了研究和探讨,对三种传统的方法进行了性能比较,跨层的调度算法考虑了不同的QoS需求,建议针对特别QoS需求的场景选择不同的调度算法.文章重点介绍了自适应调制和编码技术混合自动重传请求技术,并对LTE资源调度进行了总结.     

操作系统级低功耗动态电压缩放算法分析

低功耗的设计已经成为嵌入式系统设计中一个非常重要的方面，而动态电压调度（Dynamic Voltage Scaling DVS）又被认为是降低功耗的一种有效手段。本文对各类针对系统的动态电压缩放算法做了较系统的总结，给出了算法的模型，重点描述了操作系统级的两类动态电压缩放算法——基于间隔和基于任务的动态电压调度算法，概述了针对编译级的任务内动态电压调度算法。文章对三类算法作了分析与比较，由此给出了结论与观点，对以后动态电压缩放算法的研究做了预测。