CBS算法的RTAI内核调度器设设

近年来基于双内核架构增强Linux操作系统实时性的RTAI^[1]（Real—Time Application Interface）在工业控制等硬实时领域已经得到了越来越多的应用。本文提出的调度器通过采用基于服务策略的CBS算法对RATI内核下的EDF调度器进行扩展，可以保证分配一定的CPU资源供Linux上的软实时应用，即使在有硬实时任务并发时也能得到处理器资源。实验结果证明了基于CBS算法扩展RTAI内核调度器的正确性。     

基于Linux内核的CFS调度算法研究

通过分析Linux2．4和2．6内核调度算法的缺点,介绍了基于公平思想的CFS调度算法的优点。深入分析了CFS算法的思想和核心结构,并研究了CFS算法的调度过程、具体实现的数据结构和细节。     

嵌入式Linux中调度算法的实现及优化

本文论述实时嵌入式Linux的多任务调度算法实现机制。结合嵌入式操作系统的特点，重点介绍基于优先级驱动嵌入式系统的一种实时调度优化算法的实现机制，讨论如何在GPL下充分利用现有的实时调度算法开发适合嵌入式Linux的优化调度方法，并提出了具体的实现思路。     

基于动态优先级策略的最优软非周期任务调度算法

周期任务与非周期任务的混合调度是实时调度研究的一个重要方向 通过定义“调度”和“逆调度” ,对实时周期任务集在使用EDF算法调度时的可挪用时间进行分析 ,求出了周期任务集在使用EDF调度时的最大可挪用时间 在此基础上 ,提出用于缩短非周期任务响应时间和周转时间的调度算法———ISA(idlestealingalgorithm) ISA算法充分使用最大可挪用时间 ,在保证周期任务满足最后期限的同时能取得非周期任务的最优响应时间和周转时间 证明了ISA算法的最优性 ,并使用仿真实验进行了性能验证     

基于Linux随机进程调度算法的实现

本文分析了Linux 0.11版本中的进程调度算法,并在此基础上设计了一种新的调度算法——进程随机调度算法.本文利用WinImage软件导出(导入)相应的进程调度文件至Windows系统(Linux系统),利用Editplus软件将原有的进程调度算法替换成新的调度算法,实现了Windows平台和Linux平台的交互,最后成功地完成了Linux内核的重新编译.     

一种基于EDF算法的多处理器实时调度算法

多处理器系统实时调度理论是目前实时系统研究的热点问题。EDF调度算法是目前流行的实时调度算法,有很多优点,但在多处理器系统应用中存在问题。论文研究了EDF调度算法在多处理器系统中的调度理论,在此基础上,提出了一种基于EDF算法的优先级驱动实时调度算法,算法充分利用了EDF调度算法的优点,较大程度地克服了EDF算法在多处理器系统中的调度缺点,并提供了较好的实时调度性能。     

CBS算法的RTAI内核调度器设计

近年来基于双内核架构增强Linux操作系统实时性的RTAI[1](Real-Time Application Interface)在工业控制等硬实时领域已经得到了越来越多的应用.本文提出的调度器通过采用基于服务策略的CBS算法对RATI内核下的EDF调度器进行扩展,可以保证分配一定的CPU资源供Linux上的软实时应用,即使在有硬实时任务并发时也能得到处理器资源.实验结果证明了基于CBS算法扩展RTAI内核调度器的正确性.     

基于模糊理论的多媒体实时调度算法研究

多媒体系统中的任务调度采用的是实时调度算法。传统的实时调度总是假设任务的属性是精确确定的并能够提供令人满意的结果，但实际任务的属性总是存在一个模糊的范围。文中在传统实时EDF算法的基础上，提出了基于模糊理论的可抢占式的实时调度算法(FEDF算法)。此算法的主要设计目标是在实时任务属性模糊条件下尽可能地减少任务丢失率，提高保证比率，实验结果表明该算法达到了预定的目标。     

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.     

基于时延的动态优先级调度算法

队列管理是提高网络 QoS 的一种有效方法.在基于时延的调度算法(BDS)基础上将时间片与优先级相结合,提出了一种基于时延的动态优先级调度算法(DDPQS).为了实现该算法,针对进入缓冲区的每个子队列设置一个计数器,以调整的计数器值为基准来动态的改变队列的优先级,从而达到队列调度的效果;又从研究该算法的过程中,发现其局限性,即计数器值对时间片过于敏感的问题,于是进一步采用设置阈值进行区分的方法来优化.优化前后的仿真结果表明,时延和吞吐率性能具有明显改善.     

一种混合优先级的防危调度算法

为增强实时系统任务过载时的防危性,提出一种混合优先级的防危调度算法,其优先级由相对截止期优先级和相对松弛度优先级组成,通过相对松弛度预测任务的可完成性,并采用完全抢占方式防止处理器资源的竞争抖动。仿真结果表明,该算法可充分利用处理器资源,能在发生瞬时过载时有效降低任务的截止期错失率。     

基于组合优先级的自适应实时调度算法研究

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.     

改进型EDF调度算法的研究与实现

分析实时系统EDF调度算法的优缺点,为优化报文调度,提出基于EDF的相对价值可提升的且相对价值最大的任务最优先调度算法,采用多个参数计算报文的优先级。实验结果表明,与传统EDF调度算法相比,改进型算法能充分利用总线带宽,对总线报文进行最优化调度。     

基于QCI优先级的分组调度算法

长期演进(LTE)系统对用户同时获得的多种业务配置了服务质量(QoS)等级标识(QCI)优先级参数,从而优化了移动通信系统QoS评价体系。为此,结合M-LWDF算法,提出一种基于QCI优先级的分组调度算法。将QCI参数引入资源分配和分组调度判决机制,在用户与申请的多项业务间建立优先级关联性,实现多用户之间、单用户的多类型业务之间的联合优化调度。仿真结果表明,该算法能有效提高系统平均吞吐量,降低平均时延。     

基于能力感知的人机任务调度算法

传统人机任务调度算法由于通过率较低等原因,会造成任务迟滞和系统效率低下。基于能力感知机制,提出一种新型的人机交互式任务调度算法。从操作序列和基本I/O中发现并抽取操作员情绪等信息,根据操作员的处理能力、兴趣及任务的特征进行调度,采用推荐方法发布、管理任务。实验结果表明,该算法具有较高的通过率、响应率和用户满意度。     

CAN总线固定优先级调度算法的应用

分析了CAN总线的最差消息传输模型，提出了一种固定优先级调度算法；针对系统控制实时性的要求及特点，对6自由度平台系统的消息进行调度。实际使用证明，该方法改善了6自由度平台的整体控制性能，提高了网络利用率，消息的截止期得到满足。     

基于OSEK标准任务调度算法的改进

基于OSEK标准的嵌入式操作系统在实时性和可靠性等方面有很高的要求,任务调度算法的好坏以及执行效率直接关系到操作系统的可靠性和实时性。通过分析OSEK标准的任务调度机制,针对其调度机制中优先级较低的任务长期不能执行等问题,提出一种补偿调度算法,在设定时间内对较低优先级任务进行补偿调度。实验验证该方法可行。     

基于蚁群遗传算法的高校排课系统

传统的手工排课的方法在效率和合理度上存在较大的缺陷.而利用单纯的遗传算法和蚁群算法则存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点.为了解决问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,结果发现使用蚁群遗传算法,可以有效地减少搜索空间,使种群在遗传过程按规则分区,在区间中喷洒信息素,染色适应度与种群区间交互,形成正反馈系统,驱动整个算法得到排课较优解.测试结果表明.蚁群遗传算法较大提高了高校排课系统中的效率和合理度.     

基于约束满足和遗传算法的排课算法

针对高校排课过程中存在诸多资源约束因素的问题,提出一种将遗传算法与约束满足算法相结合的排课算法,由约束满足算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。算法中单个排课任务的局部最优解具有全局最优性。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。     

基于多处理器数据库系统的查询调度算法

提出一种多重查询调度算法——连续读取特性（CRP）调度算法,该算法应用连续读取特性,使查询的数据可以重组出某些连续关系,从而使之具有连续读取特性,解决了现有算法中有部分系统资源闲置的问题,提高查询速度。仿真实验结果表明,CRP调度算法的系统利用率和系统性能均优于其他算法。