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任务调度是高性能计算系统中的基本问题之一。解决此类NP难问题的经典启发式算法都假定目标处理机全互连,调度任务时可忽略节点间通信,这显然与实际计算环境不符。为此,文中提出一种在调度任务时同时考虑通信边调度的表调度算法。在边调度时,提出了一种基于最短路径搜索算法的最早通信完成路径查找算法(EFCS),并采用插入式链路策略实现通信边的动态调度,而对处理机网络异构环境下的任务优先级计算问题,受HEFT算法启发,提出异构系统递归优先权计算方法,按非升序排列获得各任务优先级。为了降低算法的执行时间,文中还提出了理论加速比为O(PPE)的并行算法。以随机产生程序任务图和DSP应用程序实例为数据源,在两类不同任意处理机网络目标系统上进行的模拟实验结果表明:本算法明显优于考虑通信竞争的静态表调度算法和不考虑通信竞争的表调度算法,特别是在高通信率应用程序中优势更明显。 相似文献
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在单处理机系统中,由于计算高优先级任务抢占的时间相对比较简单,所以单处理机调度理论取得了长足的进步.提出一个端到端时间约束的实时任务调度算法,当实时任务到达系统时,算法为任务的每个子任务在相应的处理机上预约一定的计算资源,把端到端的多处理机调度问题转换成单处理机调度问题,从而可以利用单处理机调度理论判定实时任务的可调度性.实验表明,该算法明显地提高了CPU利用率和任务接收率. 相似文献
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静态优先级调度在实时系统中得到了广泛应用.然而,静态优先级调度受到系统支持的优先级个数的限制.当任务的个数大于优先级个数时,需要将多个任务映射到同一个优先级.针对优先级个数有限的情况,给出了在截止期限大于周期时任务可调度的充分必要条件,并提出了基于有限优先级的静态优先级分配算法(AGP).AGP算法对于基本任务集合是最优的静态优先级分配算法.其最优性表现在,所需的优先级个数最小,并且若采用AGP算法不可调度某个任务集,则采用其他静态优先级分配算法也不可调度该任务集.模拟结果表明,AGP算法的可调度性要远远大于常量法.AGP算法对于解决在嵌入式实时系统中任务的优先级分配问题具有重要意义. 相似文献
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目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多假定处理机为同构的,而没有考虑实际应用中处理机的异构性以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,对Fork-Join任务图的调度问题进行研究,提出了一个基于异构环境的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,其时间复杂度为O(v~2),其中,v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性. 相似文献
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一种适于异构环境的任务调度算法 总被引:7,自引:2,他引:5
针对异构环境独立任务调度问题提出两个调度原则,并基于Min-min算法提出优先级最小最早完成时间算法(Priority min-min,PMM).该算法将任务在各处理机上执行时间的标准误差作为任务的优先级.选取最早完成时间较小的k个任务,优先调度其中优先级最高的一个.在实验基础上分析了参数$k$对PMM算法性能的影响. PMM算法克服了min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合于异构环境.实验数据表明PMM算法能有效地降低调度跨度,其性能比min-min算法有明显提高. 相似文献
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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. 相似文献
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Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构,目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多没有考虑实际应用中通信链路的竞争及延迟以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,针对Fork-Join任务图,提出一个基于通信竞争的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(vlogv),其中v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,该算法相比其它算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性. 相似文献
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在嵌入式实时操作系统中,由单个特征参数作为实时任务优先级的调度依据,并不能较好地描述系统中任务的关键性和紧迫性.提出一种基于组合优先级的自适应实时调度算法(SREDF),综合任务的截止期和CPU运行期设计任务的优先级,使截止期越早且CPU运行期越短的任务拥有最高优先级.处理器能有效地调度相同截止期的实时任务,并提前分析和预测任务能否完成.实验表明,该算法降低了任务调度的截止期错失率(MDP),并提高了任务调度的速度和效率. 相似文献
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针对任务具有特征参数多和特征参数不确定性的特点,提出了一种基于模糊理论的任务调度算法。利用模糊集合来描述任务的不确定性特征;使用多层模糊综合评判和最大隶属度原理来综合考虑任务的多个特征参数并确定任务的优先级;采用动态构建多层评判模型的调度策略来减小任务优先级评判的失效率。仿真表明,该算法提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率和任务优先级评判的失效率。该方法可应用于优先等级有限的实时系统任务动态调度中。 相似文献
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使用截止期单调(DM)调度算法和分布式优先级冲顶资源访问控制协议(DPCP)的实时CORBA系统中,当节点的本地优先级个数不足时,必须将多个全局优先级映射成一个本地优先级.这需要:①判定映射后任务可调度性的充分必要条件;②减少时间复杂度的映射算法.为此,推导出判定条件,确定了DGPM映射算法.该算法在保证系统可调度的前提下分配任务,或者证明映射后系统不可调度.证明了DGPM算法能调度其他直序列优先级映射算法可调度的任务和GCS集合.判定条件和算法在实际项目中得到了应用. 相似文献
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现有移动群智感知中,大多研究将每个任务作为独立个体进行处理,对任务间约束关系缺乏研究,为此,提出了基于感知质量优先级的在线任务协作方法(online task collaboration method based on sensing quality priority,TCSP)。该方法首先使用贪婪算法计算感知质量优先级,对全部任务进行筛选以保证任务完成率;然后将选出任务中存在时间先后或执行逻辑前后关系的多个子任务构建为任务协作图,并将其协作过程建模为有约束的马尔可夫决策过程,通过强化学习算法求出最优协作策略。实验结果表明,与现有基线方法相比,所提出的任务协作方法能够减少依赖任务的平均完成时间,有效降低平台的平均感知成本。 相似文献