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。     

单处理器系统的实时调度算法研究

实时调度算法是实时系统中的关键技术.文章在研究单处理器系统中常用实时调度算法:固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上,详细分析了常用固定优先级调度算法RM、DM算法和动态优先级调度算法EDF、LLF和MLLF算法的运算过程和使用条件,提出了各个算法在实际应用中存在的问题,为实际应用中选择何种实时调度算法确定了依据.     

网格计算中的调度算法研究

主要研究了在网格环境中,基于大规模分布式资源集合上并行应用程序的调度算法,提出了一个新的调度算法——Segment Qos Min—Min P．R。该算法结合了Min-Min调度算法、RR调度算法、Qos Guided Min—Min Heuristic调度算法、Segmented Min—Min调度算法的优点于一身,并用GridSim模拟器对该算法的性能进行了仿真。     

用Petri网模拟两级分布调度算法

用Ｐｅｔｒｉ网描述了两级分布调度算法，在此模型上，定义了分布调度算法的稳定性，最后，基于此模型，证明了两级分布调度算法是稳定的。     

一种实时进程调度算法的研究

在实时系统中,进程调度算法性能的好坏直接对系统的实时性起着决定性的作用。因此,该文介绍实时调度和进程调度算法的相关定义,对常见的动态优先级调度算法和静态优先级调度算法的不足之处进行了解析。据此提出了一种基于优先级的动态分配策略(Dynamic allocation strategy based on priority)的进程调度算法。     

基于免疫和模拟退火原理的柔性JobShop调度研究*

为了研究柔性Job-Shop调度的不同解法,采用免疫和模拟退化原理求解柔性Job-Shop调度问题。研究了柔性处理问题,提出两种调度策略;分析了算法混合的思想,提出了免疫模拟退火算法。分别采用不同调度策略,使用不同调度算法对多种国际标准算例进行了仿真,仿真结果表明,该模型、策略和算法能够解决柔性Job-Shop调度问题。     

一种实时进程调度算法的研究

在实时系统中,进程调度算法性能的好坏直接对系统的实时性起着决定性的作用。因此,该文介绍实时调度和进程调度算法的相关定义,对常见的动态优先级调度算法和静态优先级调度算法的不足之处进行了解析。据此提出了一种基于优先级的动态分配策略（Dynamic allocation strategy based on priority）的进程调度算法。     

基于RM与EDF的实时混合调度算法研究

通过对实时系统中静态调度算法RM和动态调度算法EDF的研究与分析,针对两种调度算法在实际应用中的问题,提出了一种基于阈值δ的混合调度算法,将RM与EDF调度算法相结合,并从数学角度描述了混合调度算法的可调度性与实时任务的周期、执行时间等属性之间的关系,给出了混合调度算法可调度性的充分必要条件。最后用实验验证了混合调度算法的有效性。     

多机相关任务的改进型分枝定界调度算法

本文提出一种多处理机系统中相关任务的最佳调度算法,即改进型的分枝定界调度算法.算法所采用的最高位级优先的估时策略,大大减少了分枝定界算法的试探次数.此算法在任务系统(T,<)的前趋图G为任意结构、各任务的执行时间{τ_i}为任意位、处理机数m≥2时,都能够产生最佳调度.文中给出了算法的实现,并进行了调度实验研究.     

实时调度算法分类研究

调度是实时系统的一个研究热点。一个调度算法的好坏决定着实时任务能否在规定的时限内完成。本文对实时调度进行了讨论;研究了经典静态调度算法中的速率单调调度算法,并提出了对该算法的改进;分析了动态调度中的最早截止期最优先算法;最后,对实时调度研究策略方向进行了展望。     

基于EDF算法的可行性判定及实现

实时调度算法是实时系统中的关键技术。验证实时调度算法的可行性是在实时系统中实施某种调度算法的必经环节。在介绍实时系统中常用的各种实时调度算法,包括固定优先级调度算法和动态优先级调度算法基础上,详细分析了动态优先级调度算法EDF算法的运算过程和使用条件。提出了该算法在实际应用中存在的问题。针对该硬实时调度算法,提出了分别在简单模型上和复杂模型上如何判定实时任务的可行性。为实际应用中实现该实时调度算法确定了依据。     

Scheduling Space–Ground Communications for the Air Force Satellite Control Network

We present the first coupled formal and empirical analysis of the Satellite Range Scheduling application. We structure our study as a progression; we start by studying a simplified version of the problem in which only one resource is present. We show that the simplified version of the problem is equivalent to a well-known machine scheduling problem and use this result to prove that Satellite Range Scheduling is NP-complete. We also show that for the one-resource version of the problem, algorithms from the machine scheduling domain outperform a genetic algorithm previously identified as one of the best algorithms for Satellite Range Scheduling. Next, we investigate if these performance results generalize for the problem with multiple resources. We exploit two sources of data: actual request data from the U.S. Air Force Satellite Control Network (AFSCN) circa 1992 and data created by our problem generator, which is designed to produce problems similar to the ones currently solved by AFSCN. Three main results emerge from our empirical study of algorithm performance for multiple-resource problems. First, the performance results obtained for the single-resource version of the problem do not generalize: the algorithms from the machine scheduling domain perform poorly for the multiple-resource problems. Second, a simple heuristic is shown to perform well on the old problems from 1992; however it fails to scale to larger, more complex generated problems. Finally, a genetic algorithm is found to yield the best overall performance on the larger, more difficult problems produced by our generator.     

数据广播环境下实时查询处理

现有的实时数据广播研究中,只考虑了具有截止期约束的单个数据请求的调度问题,而支持实时查询处理的数据广播技术尚未得到足够的关注。该文研究在on-demand数据广播环境下,如何有效地处理实时查询问题,提出一种新的数据调度算法(QSA)。通过仿真实验与目前最为有效的数据请求调度算法SIN进行了比较,结果显示QSA具有更低的错过截止期比率,在最好的情况下,QSA比SIN降低了17.45%。     

并行视频服务器调度算法研究

从服务器缓冲要求，客户端缓冲要求，系统响应时间三个方面着重分析比较了在服务器推动模型基础上建立的两种调度算法，并发推动调度算法和改进的并发推动调度算法，为我们进行相关的系统设计提供了理论依据．     

一种用于无线网络中实时业务的跨层调度算法

就同时包含了有线链路和无线链路的异构网络上的实时应用,提出了一种满足其端到端服务质量(QoS)需求的无线网络MAC(media access control)层调度算法(real-time cross-layer scheduling algorithm for real-time application,简称RTCLA).该算法采用跨层的思想,结合了自适应调制编码(adaptive modulation and coding,简称AMC)技术和选择性自动请求重传(selective repeat-automatic repeat request,简称SR-ARQ)技术,在满足应用的系统误包率(packet error rate,简称PER)要求、尽可能减少基站中等待超时分组数目的前提下,提高系统吞吐性能和频谱利用率.通过仿真来验证算法分组超时率、平均系统有效吞吐率和公平性3个方面的性能,并与改进的比例公平算法(modifiedpro portional fair,简称MPF)、最早到期优先(earliest deadline first,简称EDF)和改进的最大加权延时优先(modified largest weighted delay first,简称M-LWDF)等3种广泛使用的算法进行了比较.仿真结果还表明,综合考虑实时应用的严格时延要求和无线网络资源稀缺以及信道的时变特性,RTCLA更适合于对时延敏感的实时应用,尤其是分组超时率性能方面表现突出.此外,仿真结果还表明,RTCLA在稳定性方面的表现与其他3种算法基本相同.     

磁带库系统的随机I/O调度算法

由于磁带库随机存取的性能很差,需要研究有效的随机I/O调度策略和算法以改善其在线存取的效率.对已有调度算法进行了分类、提炼和总结,利用仿真实验对静态调度、动态调度和基于复制的调度算法进行了深入研究,讨论了影响各种算法有效性的因素.针对已有算法在较重的负载条件下使系统性能急剧恶化的问题,还提出并研究了一种基于效益-代价均衡的调度算法.该算法引入效益-代价加权的概念,通过调节不同负载下的效益-代价加权比,极大地改善了已有算法在重负载下的有效性.该项研究为设计海量存储系统中的自适应调度算法提供了重要依据.     

基于动态等待时间阈值的延迟调度算法

针对已有的延迟调度算法存在的两个问题,即建立在节点会很快空闲的理论假设下有一定限制,当节点不会很快空闲时算法性能严重下降和基于静态的等待时间阈值不能适应云计算数据中心动态的负载变化及不同用户作业的需求,提出了一种基于动态等待时间阈值的延迟调度算法(dynamic waiting time delay scheduling,DWTDS)。该算法通过给无本地数据节点设置节点最大等待时间,以适应节点不会很快空闲的情况;通过分析数据中心各动态参数,根据概率模型调整作业的等待时间阈值。实验验证该算法在响应时间及负载均衡性方面优于已有的延迟调度算法。     

多媒体服务器混合磁盘调度策略

基于多媒体服务器的性能要求，提出了一种自适应的混合磁盘调度策略DRT-window．它既能满足实时请求对实时性的要求，根据实时请求的截止期动态选择窗口大小；又能在其松弛度内尽努力(best-effort)地服务非实时请求，从而减少非实时请求的响应时间。DRT-window采用了两级层次调度方案：第一层为不同类型的请求采用各自适合的调度策略；第二层为混合请求调度嚣，混合调度第一层中的不同类型的请求。通过性能比较和理论证明，表明此混合磁盘调度策略能在保证实时请求无抖动执行的同时，尽量地减少非实时请求的响应时间。     

On the performance of real-time multi-item request scheduling in data broadcast environments

On-demand broadcast is an effective wireless data dissemination technique to enhance system scalability and capability to handle dynamic data access patterns. Previous studies on time-critical on-demand data broadcast were conducted under the assumption that each client requests only one data item at a time. With the rapid growth of time-critical information dissemination services in emerging applications, there is an increasing need for systems to support efficient processing of real-time multi-item requests. Little work, however, has been done. In this paper, we study the behavior of six representative single-item request based scheduling algorithms in time-critical multi-item request environments. The results show that the performance of all algorithms deteriorates when dealing with multi-item requests. We observe that data popularity, which is an effective factor to save bandwidth and improve performance in scheduling single-item requests, becomes a hindrance to performance in multi-item request environments. Most multi-item requests scheduled by these algorithms suffer from a starvation problem, which is the root of performance deterioration. Based on our analysis, a novel algorithm that considers both request popularity and request timing requirement is proposed. The performance results of our simulation study show that the proposed algorithm is superior to other classical algorithms under a variety of circumstances.     

多处理器计算环境中基于能量节约的实时动态调度算法

当前处理器由于较高的能量消耗，导致处理器热量散发的提高及系统可靠性的降低，已经成为目前计算机领域较为关心的问题．然而目前一些有效降低能量消耗的技术大多针对单处理器系统，较少考虑多处理器系统．提出的调度算法针对多处理器计算环境，以执行时间最快的任务优先调度为基础，结合其它有效技术（共享空闲时间回收），使得实时任务在其截止期内完成的同时能够有效地减低整个系统的能量消耗．针对独立任务集及具有依赖关系的任务集，提出两种针对同构计算环境的算法：STFBA1（Shortest—Task—First—Based Algorithm）及STFBA2，及两钟针对多任务集的算法HSA1（Hybrid Seheduling Algorithm）及HAS2．在单任务集计算环境下，与目前所知的有效算法相比，算法具有更好的性能（调度长度及能量消耗）．在多任务集计算环境下，基于混合调度策略的算法能够明显改进调度性能．