基于资源回收的容错单调比率调度

基于时间冗余的容错实时调度算法,其可调度条件是以任务的最坏执行时间和为任务预留容错操作的时间为分析基础,且任务拒绝率高,系统资源利用率低。该文提出的基于资源回收的容错单调比率调度,以容错实时调度算法FT-RM为基础,利用任务的实际执行时间低于最坏执行时间的特性,收集已完成任务释放的资源供等待任务使用,在保证系统容错要求的同时,提高了任务吞吐量和系统资源利用率,并通过模拟实验分析算法性能,研究了影响算法调度性能的若干因素。     

基于异构分布式控制系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限,而实际中任务的周期常常是互不相同的。而同构分布式系统要求系统中的所有处理机完全相同,且没有考虑各任务的优先级别。根据控制系统中任务的特点,基于基/副版本技术,结合任务分配算法与处理器的调度算法,提出了基于异构的分布式控制系统的容错调度算法,按照任务的优先级别对任务进行排序,大大提高了算法的效率。     

最迟预分配容错实时调度算法设计与分析

提出一种多类型任务集的容错实时调度算法,详细分析该算法的调度机制,证明了该算法的正确性,并给出了该算法的可调度条件,最后通过模拟实验分析了算法的性能。实验表明,调度算法的性能与系统负载、任务出错概率、任务的计算时间等系统参数相关。     

一种非周期任务的超时故障模型

实时软件故障与一般软件故障相比，具有一般软件所不具有的故障特征，即超时故障。实时任务分为周期任务和非周期任务，由于两类不同任务的超时特性不同，因而分析方法也不同。文中基于随机过程中事件的平均到达率并用Ｒａｔｅ－Ｍｏｎｏｔｏｎｉｃ调度算法，分析了非周期任务的超时特性并建立相应的超时故障模型。     

DVS系统硬实时周期任务动态调度算法

与实时任务的可调度分析不同,实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时,还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果,传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型,利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响,提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明,该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。     

基于有限优先级的动态调度算法

实时任务调度是实时系统中的关键问题,实时动态调度是实时调度的主要方面。当实时调度应用于实际的任务系统时,仅能使用有限的优先级数量。实时调度在理论分析时,都假设系统能够识别任意多的优先级。该文提出了在优先级数量有限的条件下的动态调度算法,给出了一个任务系统动态调度所需的最小优先级的数量的算法,并对算法的复杂性进行了分析。     

分布式实时嵌入式系统端到端性能确保

针对具有端到端截非周期任务模型的分布式实时系统,提出了一种ICA算法,构造了一个兼顾非周期实时任务个体性能和总体性能的分布式控制环。该算法能动态调整任务的QoS,从概率上确保了任务的端到端截止时间,并能通过确保CPU利用率来提高系统吞吐量。实验结果证明ICA能为具有端到端非周期任务模型的分布式实时嵌入式系统提供更好的性能确保。     

引用计数与时间戳的混合垃圾搜集器算法

实时垃圾搜集器(GC)的任务是及时回收系统中无用内存,并保证实时任务不超过其时限,在此基础上还应尽可能降低系统内存需求。提出了引用计数与时间戳的混合GC算法,用引用计数算法回收非循环垃圾,用时间戳算法回收循环垃圾,并参与系统并发调度。不仅能回收全部无用内存,与标记清除混合GC相比还可进一步降低系统内存需求,该算法适用于大规模系统。     

能耗限制的松弛任务实时调度算法

许多嵌入式系统依靠单电池供电。基于嵌入式实时操作系统,提出了一种具有通用性的松弛任务模型,并在此基础上根据电池剩余电能设计了相应的实时调度算法来防止在任务运行过程中耗尽不可充电电源的电能所引起的失效。结果表明,该模型能够有效及时地根据剩余电池电能来调整任务周期,使之能够在使命时间内正确完成计算任务,在一定程度上解决了电池电能对使命时间的约束问题。     

高可信赖实时操作系统的防危调度机制

为增强实时操作系统的防危性,在分析现有调度机制的基础上,探讨了最大关键度优先的调度算法,该算法是一种混合型的优先级实时调度算法,由静态优先级、动态子优先级和静态子优先级3部分组成,综合了固定优先级调度算法和动态优先级调度算法的优点,既可充分利用处理器资源,又能在发生瞬时过载时保证关键任务不受非关键任务的影响,从而增强了实时操作系统的防危性。     

基于Multi-Agent的分布式测控系统任务调度算法

基于Multi-Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。该算法采用接收者启动的调度策略,根据各主机负载状态,在系统运行过程中动态迁移任务,有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。该算法采用移动Agent来迁移任务,有效地减少了网络传输,节省了时间。     

一种分布式实时嵌入式系统的调度分析算法

针对现有的基于Petri网的调度分析算法存在的不足,提出了一种适合于分布式实时嵌入式系统的调度分析算法。该算法使用相对的触发域判定调度序列中的变迁是否可以调度;通过引入并行间隔,记录了调度序列中的并行变迁的相对执行时间;在计算调度长度时,使用并行间隔作为并行变迁的执行时间,从而得到了正确的调度分析结果。     

峰值功耗优化的力引导调度算法

提出了基于单周期操作和多周期操作的峰值功耗优化的力引导调度算法。该算法运用传统力引导调度算方法的基本思想,通过对力相关参数的重新设置,实现了调度过程对周期功耗的平衡分布,从而达到了峰值功耗最小化的目标。实验结果显示,在控制步数目和资源数目相同的情况下,该算法在峰值功耗优化方面比传统的力引导调度算法有所改进,与基于整数线性规划的算法基本相当。     

认知无线电系统频谱自适应调度算法设计

针对认知无线电系统多媒体业务应用,提出了一种基于频谱感知的自适应分组调度算法。该算法通过自适应地调整实时业务和非实时业务间的资源配额,以在空闲频谱资源变化情况下保证实时业务的QoS需求。基于IEEE 802.22无线区域网(WRAN)的认知无线电系统仿真表明,同已有的3种典型分组调度算法M-LWDF、Exp和PF相比较,该频谱自适应分组调度算法可以在变化的空闲频谱条件下为实时业务提供更为可靠的QoS保障,获得更高的系统吞吐量和频谱利用效率。