可重构系统在线任务预约重调度算法

针对可重构系统的任务调度问题,提出一种基于最小裕度优先策略的在线任务预约重调度算法。该算法在任务预约的基础上,对预约失败的任务和已预约的任务按特定优先策略进行重调度。仿真实验结果显示,在正常负载率区间中,该算法有效降低了任务拒绝率,且运行开销较小。     

网格协同设计环境中的任务调度机制

分析了网格环境中的任务调度模型及任务调度过程。基于具体的网格协同设计构架GMCD,提出了相应的任务分解和调度流程,并进一步在网格协同设计环境中引入了资源预留机制,为实现网格协同设计中的任务调度提供了保障。     

基于响应时间的混合关键级系统弱约束调度策略研究

现有的混合关键级系统调度策略如AMC、SMC等大多以牺牲低关键级任务的方式保证高关键级任务的执行,不符合实际工业设计且破坏数据完整性。对此建立一种新的混合多关键级任务模型,基于响应时间分析提出两种调度策略:AMC-we-x和AMC-we-max-x。线下估计任务集在这两种调度策略下的可调度比率,与已有的混合多关键系统调度策略AMC-arb-x、AMC-max-x进行比较。结果表明,提出的两个调度策略在一定程度上能够实现调度低关键级任务的积极调度,可以通过改变弱约束模式参数调整任务的服务水平。     

采用配置完成优先策略的可重构任务调度算法

如何隐藏和减少配置时间是相依性可重构任务调度的关键问题.提出一种采用配置完成优先策略的相依性可重构任务调度算法,通过基于预配置优先级的列表调度算法,实现将后续任务的配置时间隐藏于前驱任务的运行时间中,并采用基于配置完成优先策略的配置重用机制,减少了任务调度后的配置过程,从而在总体上缩短了相依性任务集合的运行时间.仿真结果表明,该调度算法能有效避免调度死锁,并可减少相依性可重构任务的整体运行时间.     

定性与定量相结合的任务调度方法

针对在复杂产品虚拟样机协同设计阶段的任务调度中存在的问题,建立了定性与定量相结合的调度模型,提出了基于遗传算法的模型求解策略.调度模型通过引入调度主、客体的隐性知识,综合考虑定性指标与定量指标对协同设计的影响;模型求解策略能在满足任务约束的前提下快速求得模型的最优解.实例结果表明,该调度模型及模型求解策略是有效的,能大幅缩短协同设计时间.     

并行工程环境下设计任务调度原理与实现方法的研究

并行工程ＣＥ环境下,设计任务被分解为若干子任务,然后进行协同求解,因此各子任务的调度是实现产 品并行设计的关键．该文提出了设计任务调度的“均衡一适度”法,分析了其调度策略,研究了其算法实现,最后给出 了应用实例。     

计算机控制中的模糊调度设计

研究了具有模糊截止期的多控制任务的实时调度问题，提出了奉献度的概念和最大奉献优先（LDF）的调度策略．为了减小因任务间频繁切换造成的系统开销。提出了基于抢占阈值的最大奉献优先（TLDF）调度策略．最后，通过仿真比较了LDF和TLDF两种调度策略，实现了具有模糊截止期的控制任务调度，在减少并均衡控制性能损失的同时提高系统计算资源的使用率．     

产品协同设计的任务分解与耦合机制研究

在产品协同设计的初始阶段,合理的任务分解有利于协同设计的顺利进行,从而提高设计效率与质量。文章研究了任务的分解与耦合策略,采用按功能划分和按结构划分相结合的方式,并根据设计组的满意度对产品协同设计的任务进行了分解,用设计结构矩阵描述设计任务的耦合关系,提出了利用图论中基于邻接矩阵的深度优先搜索算法求出耦合任务集的原理与方法,并通过具体实例验证了该方法。     

基于OGSA网格的分层式网格任务调度器设计

文章根据网格任务调度的需求、网格任务调度的特点,在充分分析一般网格任务调度的过程等的基础上,另外考虑到了网格计算环境的一些特点,比如虚拟化、分层次及自治的本质特征,以及在工作流任务协同需求下网格任务的资源依赖、粗粒度、重复执行等特性的前提下,改进设计了一种网格工作流任务主从式分层调度模型,并给出了调度策略和调度算法实现。该调度器模型在实际的网格工作流任务协同系统中得到了较好的应用效果。     

管道流量泄漏在线监测中的模糊调度设计

针对管道流量泄漏和管网突发性的爆管,以管道流量泄漏为应用对象,将模糊调度设计应用于管道流量泄漏监测中,研究具有模糊截止期的多控制任务的实时调度问题,提出奉献度概念和最大奉献优先（LDF）的调度策略。为了减小因任务间频繁切换造成的系统开销,提出基于抢占阈值的最大奉献优先（TLDF）调度策略。最后通过仿真比较LDF和TLDF两种调度策略,实现具有模糊截止期的控制任务调度,能够减少并均衡控制性能的损失,同时提高系统计算资源的使用率。     

分布式系统下的启发式任务调度算法

为了提升异构分布式环境下处理具有依赖关系的任务的性能,提出一种基于关键任务和处理器选择参数的启发式任务调度算法（HCNPSV）。该算法结合表调度和任务复制调度的思想,改进了关键任务的计算方法,并按照是否为关键任务、上行权重值递减、关联任务数递增的顺序获得调度序列,资源选择阶段综合考虑了任务的最早完成时间和到出口节点的最短距离,最后将任务调度到处理器选择参数最小的资源上执行。实验结果表明,HCNPSV有效地提高了系统的调度性能。     

面向物联网终端的任务相关性调度策略

对于具有相关性的任务,调度顺序不合理将影响任务的执行时间和实时性。结合物联网终端任务间依赖关系复杂的特点提出了一种利用任务相关性的调度策略。该策略设计了以作业轮询组为主体的任务模型,根据任务时限建立了优先级因子矩阵作为任务调度的凭据,对于周期任务,在每个任务执行完毕后生成,以任务相关性为参数的增量矩阵用以动态修改任务优先级,使前驱任务能优先执行;对于非周期任务采用了构建临时作业轮询组的方式进行抢占调度。测试结果表明,该策略能够有效减少具有相关性的周期任务集执行时间和调度失败次数,缩短非周期任务响应时间。     

一种基于两级DAG模型的MapReduce工作流异构调度算法

MapReduce编程模型被广泛应用于大数据处理平台,而一个有效的任务调度算法对模型的运行效率至关重要。将MapReduce工作流的Map和Reduce阶段分别拆解为若干个有先后序限定关系的作业,每个作业再拆解为多个任务。之后基于计算集群的可用资源和任务异构性,构建面向作业和任务的2级有向无环图(DAG)模型,同时提出基于2级优先级排序的异构调度算法2-MRHS。算法的第1阶段进行优先级排序,即对作业和任务分别进行优先权值计算,再汇总得到任务的调度队列;第2阶段进行任务分配,即基于最快完成时间将每个任务所包含的数据块子任务分配给最适合的计算结点。采用大批量随机生成的DAG模型进行实验,结果表明与其他相关算法相比,本文算法有更短的调度长度(makespan)且更加稳定。     

物联网环境下具有顺序约束关系的静态任务表调度算法

针对物联网异构调度环境下并行计算的静态任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间策略改变调度顺序的表调度算法HDPTS。该算法针对现有表调度算法在调度前不能准确地确定调度顺序的问题,在IHEFT算法的基础上添加了一个动态优先级调度策略,当节点的前驱任务都已经完成调度任务时,就改变该节点的调度优先级。任务优先级的计算在所有前驱任务到达这个任务的最晚完成时间与所有资源上最大可以使用时间之间取最大值的基础上,同时考虑到分配到各个资源上的任务对后继任务的影响和资源上的负载情况,以及上行权重的计算值和对出口任务的影响,使得优先级计算更加合理,能够根据任务分配动态合理改变任务调度顺序。通过随机生成一个算例进行测试,结果表明HDPTS比IHEFT、HEFT在调度长度方面减少14.29%;对大量随机产生的特定结构的有向无环图(DAG)进行测试,测试结果显示HDPTS算法比IHEFT、HEFT和LDCP算法更有效。     

基于Linux任务优先级的实时性改进的研究

针对嵌入式系统对嵌入式操作系统的要求，本文分析了基于Linux任务优先级的调度策略中实时性能的不足，提出了一种嵌入式Linux任务调度模型，将任务的相对截止期和空闲时间这两个特征参数结合起来，综合设计任务的优先级，而且任务的优先级由相对截止期和空闲时间惟一确定，从而提高任务调度的成功率，增强了系统的实时性能。     

一个调度Out-Tree任务图的新算法

Out-Tree任务图代表分治算法的一大类问题。本文专门针对该类任务图，提出了一个新的调度算法。它利用fork结构的最优调度为各任务定义优先级，准确的反映了任务对调度的影响，保证了任务的正确调度顺序，得到优的调度长度。并在不改变调度长度的情况下，将结点尽可能地分配到已用处理器上，节省了处理器。实验表明，本文算法的调度性能优于现有同类算法。     

一种任务优先级的综合设计方法

提出了一种基于优先级表设计的调度算法.将任务的相对截止期和空闲时间这两个特征参数结合起来,综合设计任务的优先级表,使得截止期越早或空闲时间越短,任务的优先级越高,而且任务的优先级由相对截止期和空闲时间惟一确定.对于任意一个任务,可通过对设计的优先级表进行二元多点插值获得相应任务的惟一优先级.与传统的EDF和LSF算法进行仿真比较,仿真结果表明,通过优先级表设计方法来确定任务的优先级,提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率.该方法可应用于实时系统中实时任务的动态调度中.     

基于任务-资源分配图优化选取的网格依赖任务调度

任务调度是网格应用系统获得高性能的关键.网格计算中一个大型的应用程序往往被分解为具有依赖关系的多个任务.在资源个体差异较大、广域互连的网格环境下任务间的依赖关系对传统的调度策略提出了新的挑战.任务调度的主要工作是为任务分配资源以及确定任务的执行次序,将依赖任务的可能的资源分配方案表示为任务-资源分配图（T-RAG）,在该图的基础上提出了基于T-RAG优化选取的依赖任务调度模型,将依赖任务调度问题转化为图的优化选取问题,解析最优任务-资源分配图可以同时确定资源分配方案和任务的执行次序即为最优调度方案.最后,实现了基于该模型的任务调度算法,该算法与ILHA算法的对比分析表明,在资源差异较大及任务间存在大量数据传输的情况下所提出的算法更优.     

μC/OS-Ⅱ系统中任务调度与监控机制改进

针对μC/OS-Ⅱ系统的任务调度机制局限于只能按照优先级顺序执行,其任务监控机制可能因外界接口环境异常而出现死锁等问题,提出一些改进方法,包括在系统中增加一个负责任务调度的优先级最低的任务,以便灵活控制任务的调度。增加时间限制变量来控制任务的执行时间,以避免任务发生死锁时导致整个系统的崩溃。该系统已应用于一款按摩椅产品的控制系统之中,结果证明这些方法是实用可行的。