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把具有不同重要性的功能集成到一个共享平台上的混合关键级系统,是当前嵌入式系统发展的主要趋势之一.已有的混合关键级调度理论为了保证高关键级作业的完成,大多不支持关键级向下切换,在系统进入高关键级后直接放弃低关键级作业的执行,这对系统中作业集的整体完成率有负面影响.为了应对这一问题,把需求边界分析理论扩展到混合关键级作业系统中,提出了作业的动态需求边界函数,以矢量的形式记录系统在运行时需求边界函数的动态变化,并相应地提出了作业的混合关键级松弛时间与系统关键级松弛时间的概念.在此基础上,提出了一种基于动态需求边界的混合关键级作业调度算法CSDDB(criticality switch based on dynamical demand boundary).该算法选择具有最小松弛时间的关键级作为执行关键级,在保证高关键级作业可调度的情况下,充分利用系统资源,尽可能地满足低关键级作业的执行.应用随机生成的任务集进行仿真实验,结果表明,与已有算法相比,CSDDB在系统关键级的保证与作业集整体完成率方面比现有算法有10%以上的提升. 相似文献
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驾驶者通过路边基础设施感知外部环境并根据经验作出反应是汽车信息物理融合系统的一个最基本的特点,研究汽车与路边基础设施信息交互对建设汽车信息物理融合系统具有重要意义。基于汽车与路边基础设施通信的场景,提出一种新的服务消息调度模型,设计了基于优先级的调度算法,采用贪心思想,优先调度效用值大的消息,将效用值小的消息进行插空调度,最后通过实验证明了本文算法的有效性。 相似文献
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可靠性是系统的一项重要质量指标,在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性,但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考,将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标,分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法;然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法,当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时,该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求,最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较,实验结果表明:提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少. 相似文献
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