基于随机模型的软实时系统的任务期望可调度性

本文基于随机模型研究了软实时系统中任务的可调度性特征,提出了期望可调度性的概念. 期望可调度性是与实时任务到达时间t相关的, 因此, 提出的方法能研究任务子集在任意给定时间间隔的可调度性特征. 本文给出了期望可调度性的条件, 如果任务的持续时间满足该条件, 则实时任务具有期望可调度性. 基于理论结果的数值分析与模拟结果是一致的,这表明当软实时系统的负载率小于69%(某些确定性模型提供的)时, 实时任务总是期望可 调度的. 这一结果也表明基于随机模型的期望可调度性方法能为软实时系统的任务可调度性分析提供一个更大的阈值和更好的适应性.     

回卷恢复模型下容错实时系统的可调度性分析

实时任务的超时完成将会导致灾难性后果,因此实时系统必须具备严格的实时性及可靠性保障.考虑实时系统的容错需求,本文基于回卷恢复模型,对容错实时系统的可调度性分析进行研究.在基于任务最环响应时间的可调度性分析方法中,容错优先级配置是决定系统可调度性的关键.为了改进系统的可调度性,提出一种容错优先级可降低的配置策略,并推导出此策略下任务最坏响应时间的计算公式,以判断系统的可调度性.降低策略下低优先级任务可挪用高优先级任务的空闲时间来满足自身的截止时限要求.仿真实验表明,降低任务的容错优先级可以有效提升系统的容错能力.     

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。     

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。     

不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析

现有的不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析判定条件限定实时任务的截止期必须等于其周期,限制了它的使用范围。论文突破这一限制,提出了更具一般性的可调度性分析判定充要条件。通过对可调度性判定充要条件的分析,提出了基于不可抢占式EDF调度算法的周期性实时系统可调度性分析算法。     

全局EDZL实时调度算法的可调度性判定

可调度性判定就是离线验证实时系统中所有任务是否可调度。通过可调度性判定,能够更好地保证实时系统的可靠性。有多种分析方法可用于可调度性判定,得到的结果有所不同。通过分析在多处理器实时系统中全局EDZL算法的任务需求,考虑带入作业和带出作业对处理器资源的需求。引入最大连续忙区间的概念,以确定带入作业的最大个数,得到了多处理器实时系统中全局EDZL算法的可调度性判定算法。实验结果说明了这种方法提高了通过可调度性判定的任务数量,是一种更紧密的可调度性判断方法。     

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.     

一个改进的实时任务模型——周期多帧任务模型

实时系统在航空航天等重要部门的应用非常广泛,而且也极为关键。实时调度及其调度对象－－实时任务的研究是实时系统研究的重点之一。在研究周期任务的基础上,给出了一个改进的实时任务模型－－周期多 帧任务模型。证明了这种模型的可调度性优于周期任务模型,对此任务模型的DM算法的可调度性进行了分析,并给出了其算法实现。     

多处理器实时系统可调度性分析的UPPAAL模型

随着多处理器实时系统在安全性攸关系统中的广泛应用,保证这类系统的正确性成为一项重要的工作.可调度性是实时系统正确性的一项关键性质.它表示系统必须满足的一些时间要求.传统的可调度性分析方法结论保守或者不完备,为了避免这些方法的缺陷,提出使用模型检测的方法来实现可调度性分析.提出了一个用于多处理器实时系统可调度性分析的模板,将与系统可调度性相关的部分包括实时任务、运行平台和调度管理模块都用时间自动机建模,并使用UPPAAL验证可调度的性质是否总被满足.符号化模型检测方法被用于推断可调度性,但是由于秒表触发的近似机制,符号化模型检测方法不能用于证明系统不可调度.作为补充,统计模型检测方法被用于估算系统不可调度的概率,并在系统不可调度时生成反例.此外,在系统可调度时,通过统计模型检测方法获取一些性能相关的信息.     

基于时间需求迭代和排队模型的开放式实时系统可调度性分析算法研究

基于RM调度策略和可延期服务器调度的开放式实时系统,以往的可调度性分析算法造成较低资源利用率.结合时间需求分析和服务台休假M/M/1/K排队模型,考虑带宽保留服务器,提出一种高资源利用率的可调度性分析算法,对系统中所有周期任务进行可调度性分析测试.给出其在临界点的响应时间;根据非周期事件到来率和接收缓冲定量分析非周期事件的平均响应时间和事件丢失率.实验表明,提出的可调度性分析方法通过估计任务的响应时间范围,能够在较高资源利用率下,验证多任务系统的可调度性.     

A probabilistic model for performance analysis of cloud infrastructures

Analyzing the quantitative performance plays an important role in understanding and improving the quality of cloud computing systems and cloud‐based applications. In cloud computing, service requests from users go through numerous provider‐specific steps from the instant it is submitted to when the requested service is fully delivered. Quantitative performance analysis is not an easy task because of the complexity of cloud provisioning control flows and the increasing scale and complexity of real‐world cloud infrastructures. This work proposes a probabilistic queuing network‐based model for the performance analysis of cloud infrastructures. It considers expected task completion time and rejection probability as the performance metrics. Experimental performance data suggest the correctness of the proposed model. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于失效传播模型的危害分析方法

嵌入式实时系统越来越多地应用于交通、航空、核能等安全关键环境。尽管系统设计可能没有任何缺陷,但由于物理组件的磨损或环境的突变而导致的随机故障在运行时仍可能导致系统发生危险。目前基于失效传播模型的危害分析方法要么仅考虑失效传播时间,要么仅考虑失效概率,缺少综合分析失效传播时间及失效概率对危害分析的影响。时间失效传播图TFPGs模型用于建模安全关键系统设计阶段中失效传播过程,该模型包含失效传播时延建模。考虑到失效传播路径的不确定对危害发生的概率影响,提出了一种危害分析方法,用概率 时间失效传播图P-TFPGs模型建模失效传播过程,并基于该模型设计了一种分析 危害发生时间与发生概率之间关系的方法;最后,给出了一个案例来说明方法的可行性。     

Bayes文本分类器的改进方法研究

在文本分类领域，Bayes分类器是一种常用且效果较好的、基于概率的分类器，具有较严密的理论基础。该文对朴素Bayes文本分类器进行了分析，提出了利用权值调整机制改善其分类性能的方法，以及在缺乏大量训练文本的情况下，利用EM算法进行非监督Bayes分类的方法，并讨论了如何运用启发式方法确定Bayes网络结构，在更贴近真实环境的情况下进行文本分类。     

信息物理系统中基于保护阈值的实时调度算法研究

信息物理融合系统CPS是一种融合计算、通信与控制的新型复杂实时分布式系统,系统中计算过程和物理过程在开放环境下持续交互、深度融合。为了对物理世界的信息作出实时反馈,系统一般会采用抢占式调度的方法,保障关键任务能够在截止期前完成。但是,分布式环境中抢占式调度方式容易导致频繁的任务切换,影响系统的实时性。提出了基于保护阈值的调度算法,通过建立保护阈值模型,最大化低优先级任务的执行时间,减少任务切换次数。通过实验验证,算法有效地减少了任务切换次数,提高了CPS系统的实时性能。     

Utilization bound for periodic task set with composite deadline

Due to polynomial time complexity, utilization based tests are desired for online feasibility analysis of periodic task systems. However, the associated disadvantage with these tests is that they propose a bound on system utilization, which trade processor utilization for performance. On the contrary, response time based tests share pseudo-polynomial time complexity, which are very expensive in terms of analysis time and therefore, impractical for analyzing feasibility of online systems. Realizing the advantage of utilization based tests over response time tests, attempts are being made to propose utilization based exact tests that achieve 100% CPU utilization for the system by modifying task parameters such as restricting task periods to be harmonic. We show that in systems where task deadlines are large, better results are obtained by making the task deadlines harmonic. The paper proposes a novel solution to feasibility problem of periodic task system under the assumption of composite deadline by providing a utilization based exact test with an upper bound of 1 and complexity O(n).     

WindML事件驱动机制分析

在实时嵌入式操作系统中，WxWorks以其高可靠性、高实时性、高性能特性而著称。该文在概述它的图形用户接口WindML基础上，着重分析了WindML的事件驱动机制。该机制是一个基于C／S结构的、硬设备集中监控的、高效事件分发的机制，它充分体现了分层模块化、任务队列化、低开销强实时性的系统设计思想。     

On the optimal checkpointing of critical tasks andtransaction-oriented systems

The probability distribution of the overhead caused by the use of the checkpointing rollback recovery technique is evaluated in both cases of a single critical task and of an overall transaction-oriented system. This distribution is obtained in Laplace-Stieltjes transform form, from which all the moments can be easily calculated. Alternatively, inversion methods can be used to evaluate the distribution. The authors propose checkpointing strategies based on the above distribution in order to optimize performance criteria motivated, in the case of critical tasks, by real time constraints, and in the case of transaction-oriented systems, by the need of guaranteeing the users about the maximum system unavailability     

基于任务复制的处理器预分配算法

基于任务复制的调度算法比无任务复制的调度算法具有较好的性能．文章在分析了基于任务复制的几个典型算法(如TDS,OSA等算法)及其假设条件后,提出了以使调度长度最短作为主要目标、减少处理机数目作为次要目标的处理器预分配算法PPA．该算法对任务计算时间与任务间通信时间未做任何限制(即不考虑任务粒度)．通过与相关工作的比较可以看出：PPA算法在调度长度与处理器使用数目上均优于其它算法或与其它算法相当,同时,该算法具有与TDS,OSA相同的时间复杂度．这对嵌入式实时分布系统具有重要的意义。     

Combined task and message scheduling in distributed real-timesystems

The paper presents an algorithm for offline scheduling of communicating tasks with precedence and exclusion constraints in distributed hard real time systems. Tasks are assumed to communicate via message passing based on a time bounded communication paradigm, such as the real time channel (D.D. Kandlur et al., 1994). The algorithm uses a branch-and-bound (B & B) technique to search for a task schedule by minimizing maximum task lateness (defined as the difference between task completion time and task deadline), and exploits the interplay between task and message scheduling to improve the quality of solution. It generates a complete schedule at each vertex in the search tree, and can be made to yield a feasible schedule (found before reaching an optimal solution), or proceed until an optimal task schedule is found. We have conducted an extensive simulation study to evaluate the performance of the proposed algorithm. The algorithm is shown to scale well with respect to system size and degree of intertask interactions. It also offers good performance for workloads with a wide range of CPU utilizations and application concurrency. For larger systems and higher loads, we introduce a greedy heuristic that is faster but has no optimality properties. We have also extended the algorithm to a more general resource-constraint model, thus widening its application domain     

Modeling clustered non-stationary Poisson processes for stochastic simulation inputs

A validated simulation model primarily requires performing an appropriate input analysis mainly by determining the behavior of real-world processes using probability distributions. In many practical cases, probability distributions of the random inputs vary over time in such a way that the functional forms of the distributions and/or their parameters depend on time. This paper answers the question whether a sequence of observations from a process follow the same statistical distribution, and if not, where the exact change points are, so that observations within two consecutive change points follow the same distribution. We propose two different methods based on likelihood ratio test and cluster analysis to detect multiple change points when observations follow non-stationary Poisson process with diverse occurrence rates over time. Results from a comprehensive Monte Carlo study indicate satisfactory performance for the proposed methods. A well-known example is also considered to show the application of our findings in real world cases.