一种新的基于优先级表的实时调度算法

本文提出了一种新的基于优先级表的实时调度算法,称作截止期—价值密度优先(Deadline - Value Density First)算法,简称DVDF算法.DVDF算法综合考虑了实时任务的截止期和价值密度两个参数,能够更好地适应不同的负载情况.通过使用正常负载和过载情况下的典型数据对算法进行仿真研究表明,这种算法比单纯考虑截止期的EDF(Earliest Deadline First)算法在性能方面有明显的改进,特别是在系统过载的情况下,能够优雅地降级.     

多功能相控阵雷达实时任务调度研究

针对多功能相控阵雷达资源调度问题,建立了合理的雷达任务模型并提出一种新的调度算法.在雷达任务模型中将每一类驻留请求合并为一种任务,这样可以为调度处理提供最大的灵活性,同时基于此任务模型分析了调度器的时间负载.所提出的调度算法综合考虑了任务的工作方式优先级和截止期两个参数,可以较好地适应不同的负载情况.给出了算法的具体实现步骤,并以截止期错失率作为评估指标进行了仿真验证.仿真结果表明,本文所提出的调度算法能够有效降低任务的截止期错失率,对调度性能有明显的改善.     

数字阵列雷达波束驻留调度间隔分析算法

针对数字阵列雷达波束驻留调度问题,研究了基于调度间隔分析的调度算法。该算法综合分析了1个调度间隔内申请执行的波束驻留任务,且调度过程中进行了脉冲交错。调度准则充分考虑了任务的工作方式优先级和截止期,并以任务丢失率、实现价值率、系统时间利用率作为评估指标。仿真结果表明修正截止期准则主要强调任务的紧迫性,修正工作方式优先级主要强调任务的重要性,而截止期—工作方式优先级和工作方式—截止期调度准则可以在二者间更好地折中,在总体性能上要优于其他调度准则。     

基于价值密度的相控阵雷达事件调度算法

针对相控阵雷达事件调度问题中求解目标综合优先级时未考虑事件驻留时间的问题,提出一种基于“价值密度”的相控阵雷达事件调度算法。通过引入作业车间调度领域“价值密度”概念,根据目标属性、运动状态、雷达硬件条件、事件截止期等参数,共同计算雷达完成该事件时单位时间内所能具有的价值,即该事件的价值密度;并基于价值密度进行调度。仿真实验表明,基于价值密度的调度算法与传统基于综合优先级排序调度算法相比,能有效提高调度成功率和实现价值率。     

动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法

针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法.该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其它任务的发射期或接收期.仿真结果表明,相比于任务模式优先级加截止期的调度算法,所提算法的调度成功率、时间利用率和执行威胁率均得到有效提升.     

无线传感器网络中带复杂联盟的自适应任务分配算法

针对无线传感器网络任务调度的实时性及节点计算及能量受限的特点,根据任务截止期赋予任务优先级,优先考虑高优先级任务,设计了一个无线传感器网络中带复杂联盟的自适应任务分配算法。为尽最大努力确保任务在截止期前完成,对截止期较为紧迫的任务采用历史信息生成历史联盟,并执行快速子任务分配算法;而对截止期较为宽裕的任务,在满足任务截止期约束条件下,以节点能耗和网络能量分布平衡为优化目标,采用矩阵的二进制编码形式,设计了一种离散粒子群优化算法以并行生成联盟,并执行基于负载和能量平衡的子任务分配算法。仿真实验结果表明所构造的自适应算法是有效的,在局部求解与全局探索之间能够取得较好的平衡,并能够在较短的时间内取得满意解。     

综合优先级下相控阵火控雷达自适应调度算法

针对相控阵火控雷达多任务调度时的资源分配问题，提出一种综合优先级下的自适应调度算法。基于相控阵火控雷达需与高炮配合对待拦截目标进行火力打击的特性，进行目标射击有利度求解。利用两级二维优先级表级联的思想，结合目标射击有利度、工作方式优先级和任务截止期进行综合优先级规划。以加权时间偏移量平方和最小作为调度代价准则，构建任务调度代价模型，提出带有时间窗的一步回溯法与插空法相结合的自适应调度算法，并利用该算法求解调度模型。通过仿真将本文所提调度算法与传统工作方式优先级加截止期调度算法进行对比分析，结果表明：相比传统调度算法，本文所提调度算法提升了射击价值率，降低了平均时间偏移率和调度代价。     

基于FTT-CAN的电动汽车动态调度算法研究

针对在控制器局域网(CAN)总线中存在低优先级信息会因为高优先级信息频繁占用总线而出现的死锁问题,在车辆控制系统中引入柔性时间触发机制组建柔性事件触发控制器局域网(FTT-CAN),针对周期信息和随机信息,分别在FTT-CAN的同步相和异步相中采用最早截止期优先(EDF)调度和动态提升优先级(DPP)调度,介绍了FTT-CAN触发原理,提出基于EDF和DPP的动态调度算法,将该调度算法应用于典型电动汽车控制系统模型的调度,验证了该调度算法的优越性。     

一种使用改进预测成本矩阵任务优先排序的异构计算系统列表调度算法

异构计算系统执行应用效率的提高高度依赖有效的调度算法。该文提出一种新的列表调度算法,称为改进的预测优先任务和乐观处理器选择调度(IPPOSS)。通过在任务优先级排序阶段引入任务的后向预测成本,来减少调度长度。与现有工作相比,该文使用改进预测成本矩阵(IPCM),更合理地进行了任务优先级排序,从而在处理器选择阶段获得了更好的解,并保持2次时间复杂度。IPCM考虑了任务优先级排序阶段的各种计算、通信因素,比预测优先任务调度(PPTS)提出的预测成本矩阵(PCM)更容易获得合理的优先级列表。随机生成应用的有向无环图(DAG)和真实世界应用的DAG的实验结果分析表明,IPPOSS的性能优于相关算法。     

基于自适应算法的实时系统调度问题研究

本文提出了在单处理器环境下,可抢占式任务进行周期性调度的一种算法。仿真实验结果表明,这种算法在系统没有超载情况下对于单处理器、可抢占式的环境是比较理想的。在系统超载情况下,最早截止期最先算法(earliest deadline first,EDF)不能很好地工作,而基于蚁群的调度算法(ant colony optimization,ACO),会付出更多的执行时间,这是这两种算法的局限性。采用本文提出的基于蚁群的改进调度算法在正常负载下,执行时间几乎与最早截止期最先算法一样;在超载情况下跟其他算法比较具有更高的效率。