端到端(p,k)约束流的实时通讯

端到端系统的实时服务保证问题是当前广泛研究的问题。由于许多端到端应用可以容忍部分报文丢失,因此将窗口约束引入到端到端系统实时服务保证中,但是现有的端到端实时调度算法仅从固定窗口约束出发来保证实时服务,导致其在重度过载情况下性能下降显著。从基于可变窗口的（p,k）约束的角度出发保证实时数据流通过一系列服务器达到目的地的实时服务质量,提出了多跳K窗口约束调度（Multi—hop K—Window Constraint Scheduling,M—KWCS）算法,使其在重度过载下服务质量退化缓慢。实验表明M—KWCS算法在重度过载情况下的性能优于其它各类算法。     

端到端时间约束的实时任务动态调度算法

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.     

组合窗口约束(m,k)＾的实时系统分析与研究

在研究基于窗口约束(m,k)模型的实时系统的基础上,提出一种基于非重叠组合窗口约束的实时系统.通过对该实时系统的可调度性条件的研究,提出一种新的组合窗口约束(m,k)＾的调度算法,该算法充分利用组合约束的特点,考虑本次调度对该窗口的可调度的影响来确定任务的优先级,并以此来提高任务的可调度性、减少组合窗口限制违例.仿真试验表明该算法在组合窗口约束的调度上,优于传统的独立比较两个约束确定优先级的调度算法.     

基于EDF调度策略的端到端实时系统可调度性分析算法

端到端实时任务调度模型可用于描述许多分布式实时系统.提出一种基于EDF调度策略的端到端实时任务调度模型,给出了端到端实时系统的可调度性判定条件,并提出其可调度性分析算法,该可调度性判定条件及可调度性分析算法适用于采用非连续工作型同步协议和连续工作型同步协议控制下的端到端实时系统.与固定优先级的端到端实时任务调度模型及其算法相比,基于EDF调度策略的端到端实时任务调度模型和算法更加简单和易于实现,仿真结果也表明具有较高的性能.     

基于EDF调度算法的端到端延迟保证方法

EDF(EarliestDeadlineFirst)是一种高效的调度算法。为了将其应用于提供端到端延迟保证,提出了一种新的算法JT-EDF(JitterTunableEDF),并证明了所有的端到端EDF调度算法都可以在相同的条件下保证相同的端到端延迟界。     

组合窗口约束（m，k）^∧〈h，k〉的实时系统分析与研究

在研究基于窗口约束（m,k）模型的实时系统的基础上,提出一种基于非重叠组合窗口约束的实时系统.通过对该实时系统的可调度性条件的研究,提出一种新的组合窗口约束（m,k）^∧〈h,k〉的调度算法,该算法充分利用组合约束的特点,考虑本次调度对该窗口的可调度的影响来确定任务的优先级,并以此来提高任务的可调度性、减少组合窗口限制违例.仿真试验表明该算法在组合窗口约束的调度上,优于传统的独立比较两个约束确定优先级的调度算法.     

基于裁剪的弱硬实时调度算法

针对当前弱硬实时调度算法无法保证超过窗口长度的执行序列的满足率达到一定比例的问题,基于(m~-,p)弱硬实时约束,提出了一种基于裁剪的调度算法(cut-down based scheduling,简称CDBS).由于判断(m~-,p)约束是否满足需要遍历任务的整个执行序列,因此判断复杂度很大.为此,提出一种高效的裁剪执行序列的算法,同时证明其正确性,并利用适当的数据结构,使得计算复杂度与序列长度无关,通过实验说明其降低计算复杂度的有效性.进一步与其他经典实时调度算法(EDF(earliest deadline first),DBP(distance-based priority),DWCS(dynamic window constraint schedule))进行比较,验证该算法与其他算法具有相当的性能.     

基于DiffServ的高效调度算法的研究

区分服务(DiffServ)体系是未来IP QoS研究的主要发展方向,在区分服务的体系下,队列调度是实现IP QoS的核心技术。在深入研究区分服务体系下的基本分组调度算法优缺点的基础上,提出一种改进算法,以队列分组的延迟特性,保证实时业务的实时特性。对改进算法进行了仿真,在多约束下,对性能进行了评价。     

一种支持端到端QoS的服务网格体系结构

随着网格技术研究和应用的不断深入,缺乏服务质量保证已成为制约网格应用的瓶颈之一.如何建立一个开放的、可扩展的体系结构,是当前支持端到端服务质量的服务网格体系结构研究的重要问题.提出了支持服务质量的服务网格层次体系结构(QESA),并通过对网格服务容器、信息服务与调度服务的服务质量扩展实现了该体系结构,设计了基于资源能力管理与服务预留的服务质量保证方法,讨论了服务质量感知的服务发现和服务调度的实现机制.通过中尺度天气系统降水量预报的网格应用(AREM)对其进行了性能评价,结果表明,基于QESA的服务网格中间件可为网格作业提供确定的服务质量保证能力.     

一种基于资源管理的端系统流量整形算法

在区分服务的网络系统中对端系统的流量具有严格地限制。为了保证端系统中不同要求的网络应用能够得到合理的网络资源,提出了基于资源管理的端系统流量整形算法。该算法根据每个网络应用的资源请求对其数据流进行调度处理和整形。分析和测试表明,该算法在保证端系统对DS流量限制的同时,还能保证端系统上各网络应用的资源要求,并具有较好的性能。     

一个有效的延迟费用受限的多路径算法

在集成网络中,服务质量(QoS)的一个重要方面是寻找满足端到端约束的可行路径,从而有效利用网络资源。考虑端到端的延迟约束和传输费用,对宽度优先算法(BFS)进行扩展,提出了满足延迟约束多路径算法K_DCP,并对其进行改进,得到多路径算法K_EDCP。仿真结果显示,两种算法性能良好。     

动态选择时钟的资源约束下调度算法

为拓展数据流综合可搜索解空间,使资源约束下的调度结果更加接近全局最优,提出一种动态选择时钟周期的资源约束下调度算法.在资源约束调度过程中,通过对单周期、多周期和链式操作进行组合来计算备选时钟;在调度过程中选择能够充分利用元件资源,并可减小数据通道延迟时间的时钟周期,最终完成最佳时钟下的资源约束下调度.该算法将资源约束的影响引入时钟周期的选择,可得到能够真正提高性能的最优时钟;在时钟选择过程中完成资源约束下调度,使调度和时钟选择同时完成,保证调度结果的全局最优性.实验结果表明,采用文中算法得到的时钟周期和调度结果保证了资源约束条件下的数据通道延时最小.     

基于对象的分布式实时系统调度模型研究

为了解决分布式实时系统有关分配和调度等问题，给出并用形式化方法描述了一种基于对象分布式实时系统调度的通用模型。该模型包括表示时限的绝对时间约束，表示周期属性的周期约束，表示各种前趋关系和同步要求的相对时间约束以及保证资源使用一致性的一致性约束，此外该模型克服了以往模型不能在应用系统的逻辑和功能部件上描述系统实时的约束的不足，允许从方法和活动上描述所需的约束，降低了单一约束描述的繁杂程度，为了能够使用现有调度算法进行任务调度，讨论了约束转换的问题，给出了高层约束到底层约束的转换规则和相应的转换算法。     

一种启发式与/或优先约束任务调度算法

系统描述了与或网模型及与或优先约束任务调度的可行性判定算法.以顶点覆盖问题为基础,证明与或优先约束任务调度最小完成时间问题是NP完全的.提出一种启发式调度算法,解决与或优先约束任务调度最小完成时间问题.仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的同时较其它相关算法具有更好的调度性能,从而证明在实时优先约束任务调度中引入图优化的理论是解决优先约束任务调度问题的一个有效途径.     

数据流上约束的子空间Skyline计算

在数据流环境下,此前有关Skyline计算的研究涉及到滑动窗口上全空间Skyline的维护或子空间Skyline的计算,未考虑到满足约束条件的子空间Skyline计算.在首次研究数据流上约束的子空间Skyline渐进计算问题中,给出了具有良好渐进性的约束的子空间Skyline计算算法-CSSC,该算法首先通过增量维护滑动窗口中元组之问的非多余支配关系来计算约束的Skyline,然后在此基础上,将文献[8]中介绍的子空间Skyline计算方案引入到约束条件下,从而实现约束的子空间Skyline的计算.     

基于工件窗口的发动机装配车间滚动调度

针对航空发动机装配车间因订单变更,机器故障等随机扰动造成静态调度结果失效问题,建立了重入式混合车间FIow－shop动态调度模型,综合考虑了机器,班组能力等多种资源约束;提出了一种基于工件窗口的滚动调度方法,从滚动窗口的确定,滚动机制,滚动窗口内部算法三个方面提高动态调度性能,实验表明该方法可行有效。     

一种时延受限的多播路由算法

很多实时多媒体应用要求通信网络提供多播服务支持,而且往往需要传输的信息满足源端到目的端的时延约束。该文对时延约束的多播路由问题进行了研究,基于原有的从源端到目的端的时延受限路径构造算法,提出了一种时延受限多播路由算法。该算法能够快速构建满足时延约束的多播树。理论分析表明,该算法的时间复杂度和CDKS算法相同。仿真实验结果表明,该算法所构建的多播树代价低于CDKS算法。     

求解双资源约束车间调度问题的继承式双目标遗传算法

针对双资源约束作业车间调度的双目标优化问题,提出一种继承式遗传算法,通过分支种群继承父辈种群的进化经验．该算法面向双资源约束特点,采用4维染色体编码方式,基于时间窗口比较实现活动化调度,通过资源进化算子提高算法全局搜索能力;基于个体Pareto指数的锦标赛选择策略,有效削弱了染色体Pareto排序级别对个体存活概率的影响以保持群体多样性,并利用精英保留策略提高了解的收敛性．仿真实验与分析结果表明了所提算法具有优良性能．     

(m-,P1)约束规范的动态调度算法研究

(m,p1)有效解决了μ-pattern中第一个数字为0时部分约束规范失效的问题。在弱硬实时调度算法研究的基础上,针对(m,p1)约束规范,提出了一个动态弱硬实时调度算法,分析与仿真结果表明,算法效果良好。     

基于ISM的动态优先级调度算法

在嵌入式Linux操作系统的实时调度算法中,EDF调度算法不能解决负载过载问题。为此,引进对系统负载有着良好表现的SLAD算法和BACKSLASH算法。基于ISM算法思路,提出一种动态优先级调度算法。该算法能根据一段时间内负载过载的情况,灵活地调度EDF算法和SLAD算法,从而提高系统在正常负载和过载情况下的调度效率。对实时任务截止期错失率DMR指标的测试结果证明了其改进效果。