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。     

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。     

多类型任务集的容错实时调度算法

针对以往容错实时调度算法只能调度单一的具有容错需求任务的情况,建立了一种单处理器上的容错实时调度模型,并提出了相应的容错实时调度算法。该算法不仅能同时调度具有容错需求和无容错需求的周期实时任务,还可调度随机性非周期任务,其适用范围广泛。     

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。     

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。     

网格资源三层调度模型研究

在分析现有的资源调度方案及模型的基础上,提出了基于层次化的网格资源三层调度模型,它由主调度器、次级调度器和计算节点组成.主调度器根据任务的性质和需求,并参考下层次级调度器的执行情况,将部分任务分发到各次级调度器上,实现了主调度器与次级调度器之间的并行工作.基于该模型提出轮循任务分发策略.通过分析和模拟,该资源调度模型及任务分发策略在调度性能上明显优于集中式调度方案.     

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。     

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。     

区分任务类型的资源负载平衡算法——TDSA

介绍了一种区分任务类型的负载平衡算法。在该算法中,按照占用的系统资源状况,任务被划分成若干类型。调度时,各节点的负载依照待调度任务的任务类型和当前系统资源的负载动态计算,并依照计算结果在系统的一个子集范围内寻找适合解。该算法可以避免因为信息延迟造成的群聚效应,并可以满足少量对响应时间有特殊规定的任务的需求,已经用于自主设计的分布式操作系统DPOS,效果良好。     

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。     

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。     

实时多任务系统的超时故障分析

以强实时多任务系统中的静态优先数调度算法为基础，结合系统中除任务运行时间外的其他时间开销如任务同步、中断处理等，定量分析实时系统中的各种时间参数对任务截止时间的影响，提出了计算任务是否发生超时的方法，并将任务超时作为一种时间故障，得出系统发生超时故障的概率，为评价实时特性提供了一种量化手段     

应用情景检测的安全任务内电压调度算法

针对移动嵌入式实时系统的低功耗设计,提出一种改进的应用情景检测的安全任务内电压调度算法。该算法利用任务程序少数参数的值域定义情景并在任务处理过程中进行检测,因而在处理在线的情况下,可较为精确地预测后续处理的部分路径,优化地调度处理电压。通过所提出的情景检测点设置算法,在任务程序中找到检测参数情景最合适的点,给出算法的实现方法。通过仿真实验证明该算法能有效地降低任务处理能耗。     

无人机群变航迹多任务综合规划方法研究

将无人机群作为一个整体,对任务和航线进行综合规划有利于提高效率,减少油耗。为了缩短机群的任务完成时间,减少飞行航程,提出了一种启发式的任务和轨迹综合规划方法。通过将各无人机的任务执行时间趋于均衡以减小机群任务的总完成时间,同时兼顾同一无人机执行的多个任务在路径上的相邻,使得机群的总飞行航程得到缩短,从而减少了油耗。仿真试验表明,任务轨迹综合规划算法与仅考虑航线或任务执行时间的算法相比较,机群的任务完成时间减少了18%左右,提高了无人机群的工作效率,减少了油耗。