RTAI实时调度器的优化与实现

在实时系统中,任务调度策略是内核设计的关键部分,如何进行任务调度,保证各个任务能在其期限之内完成是实时操作系统研究的一个重要领域。针对RTAI—LINUX调度器在系统负载较重或过载时调度性能急剧下降的缺点,笔者将一种改进的最小空闲时间优先算法引入到RTAI调度器中,对其进行了优化,实现了静态优先级结合动态优先级调度的调度器。对改进后的调度器调度时延和对调度器调度算法的仿真进行了测试,取得了较好的调度性能。     

基于独立大粒度任务网格调度算法的分析比较

独立任务在异构环境下的调度问题已经得到了广泛的研究，已提出了许多启发式任务调度算法，其中包括静态调度算法和动态调度算法．对目前已提出的6种启发式任务调度算法进行了分析和研究，重点介绍了轮循（RR）算法．为了更好的比较这6种算法，采用了一种叫做处理器消耗周期（TPCC）的标准，并通过仿真，将算法进行了性能对比．     

基于顶点覆盖问题解的与/或优先约束任务调度算法

系统描述了与/或网模型及与/或优先约束任务调度的可行性判定算法.以顶点覆盖问题为基础,证明与/或优先约束任务调度最小完成时间问题是NP完全的.提出一种启发式调度算法,解决与/或优先约束任务调度最小完成时间问题.通过算法示例表明,该算法对与/或优先约束任务图具有良好的调度性能,能够得到一个最优唯与任务图,从而证明在实时优先约束任务调度中引入图优化的理论,是解决优先约束任务调度问题的一个有效途径.     

改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用

针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DB-SCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2％,任务的调度时间也有了明显减少.     

提高混合实时任务确定性的两级调度算法

为提高混合实时任务的确定性,提出了一种两级调度算法。先给出了调度算法的架构,通过增加一个调度模块实现周期性实时任务调度,非周期性实时任务则由系统内核调度。然后建立了任务模型,并对调度算法、任务集可调度性和抖动等进行深入研究。将提出的调度算法应用到基于Windows CE.NET的液压机控制系统中,分析了控制系统的硬件平台和任务划分。最后对调度算法进行验证,结果表明,该算法能保证混合实时任务的确定性,减小抖动,从而提高控制系统的精度。     

基于推荐机制的人机交互任务调度算法

人机交互任务调度是信息处理系统需要应对的困难之一．基于推荐机制,提出了一种新型的人机交互任务调度算法;该算法从操作序列中发现和抽取调度信息,根据操作员的处理能力／兴趣和任务的特征进行调度,采用推荐方法发布／管理任务．验证实验表明该算法具有较高的系统利用率、较高的响应率和较高的用户满意度．     

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。     

面向多核的时间帧加权公平调度算法

多核系统在移动终端、多媒体设备上的广泛应用对于多核系统的调度提出了新的要求,由于这些多核设备中大量的周期性与实时动态任务的执行,使得传统的Pfair和ERfair等经典算法产生了大量的任务迁移,同时对于动态任务调度并不能提供良好的支持。因此,在Pfair经典调度算法的基础上,结合EDF等局部调度算法,以时间帧的模式轮转多任务的周期执行,并采用处理器时间帧间的任务固定来降低任务的迁移率。仿真实验表明,在对任务调度公平性影响很小的情况下,大大降低了任务的迁移率并能更好的处理动态任务,具有更高的效率和更为广泛的使用范围。     

基于改进布谷鸟搜索算法的云计算任务调度

针对云计算系统中能否高效地调度子任务的问题,本文提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的任务调度算法.利用柯西分布对陷入局部极值的鸟巢进行扰动,有利于提高布谷鸟搜索算法全局搜索的质量.算法运用整数编码方式,利用改进后的算法求得最优解.使用云仿真平台进行验证,结果证实了所提出算法的有效性.     

负载均衡优先的改进优先级表调度算法

针对当前云计算环境下DAG任务调度时存在的负载失衡、任务调度效率不高的问题,提出了一种负载均衡优先的改进优先级表调度算法(LS-IPLB).算法将云计算集群中虚拟机的状态参数变化抽象成空间中的参数向量变化,给出实时衡量云计算集群的负载均衡性方法,并作为虚拟机选择权值的重要参数.同时以任务执行代价、任务的出度和任务间的通信代价作为参数计算任务优先级,并在任务调度时采用任务复制策略进一步优化调度过程.结果表明,LS-IPLB算法能有效缩短DAG任务图的完成时间,并实现了良好的负载均衡性.     

多处理器实时系统中的非精确轮转式调度算法

目的研究基于多处理器实时系统中具有截止期和容错需求任务的非精确轮转式调度算法,使强实时系统在发生故障的情况下,任务也能在其截止期内完成,不至产生灾难性后果.方法将非精确计算模型引入到轮转式调度算法中.结果仿真实例表明,非精确轮转式调度算法具有更低的任务拒绝率,同时能更为有效地利用系统资源.结论该算法扩展了轮转式调度算法的允许调度定理,使得主/副版本任务在执行时间上可以重叠,提高了任务的可调度性,使整个系统负载均衡,并减少了系统搜索时间.     

多处理器实时系统容错ICDM调度算法

目的提出一种针对多处理器实时系统中具有时间、资源和容错需求任务的调度算法来满足硬实时系统实时性及可靠性要求．使硬实时系统在发生故障的情况下，任务也能在其截止期内完成，不致产生灾难性后果．方法将非精确计算模型引入到Distance Myopic算法中，通过非精确计算模型与Distance Myopic算法的有效结合，提出ICDM算法．结果任务分为主副两个版本，每个任务都由两部分组成：强制执行部分和选择执行部分；当任务强制执行部分不能达到截止期时．通过调用MOPT算法减小前序任务选择部分的执行时间，使其满足截止期要求．ICDM算法使任务在保证结果可接受的情况下，在其截止期内完成，提高了任务的可调度性．结论通过引入非精确计算模型，使算法的可调度性增强了，也提高了硬实时系统的实时性及可靠性．     

云数据中心面向实时任务的节能调度算法

针对云计算环境下的独立实时任务的节能调度问题进行了研究,设计了一种基于松弛时间的任务调度算法,该算法由实时任务的分配、虚拟机资源的动态扩展以及虚拟机的动态整合3个部分组成,通过计算任务的松弛时间保证任务在截止期限内完成,保证任务的时效性. 同时提出了一种基于多阈值的虚拟机整合策略,以平衡系统负载并降低系统完成任务集合的能耗. 实验表明,与其他算法相比,该算法在保证了任务能够按时完成的基础上,有效降低了系统的整体能耗.     

云计算下区分服务的演化博弈调度算法

提出了一种基于区分服务的云计算演化博弈调度算法.算法中云任务方通过偏好类型参与对资源的竞争,虚拟机资源方依据其计算型、存储型、带宽型等各类服务评分高低竞争任务,构成一个混合博弈,然后再依据任务调度信息和用户反馈的评分不断演化改进虚拟机资源及其所属种群的各项服务评价,最终得到博弈的均衡.仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的,能根据任务类型的差异分配不同特性的虚拟机资源,再依据用户对各项服务的评价,确保不同类别的用户任务的服务质量.     

基于回卷恢复的数控系统实时容错调度策略

针对数控系统对时间确定性和可靠性的要求,建立混合关联任务集描述模型,提出了基于回卷恢复机制和最佳优先（BF）算法的容错调度策略.该策略对数控系统关键任务的执行过程进行周期性分段验证,通过保存正确的检查点状态,使得出现瞬时故障时任务可以从检查点开始继续执行,从而以较低的计算损失达到容错的效果.与传统的实时容错调度算法相比,基于回卷恢复机制的容错调度策略能很好地适用于数控系统多类型任务并存和任务间相互约束的特点,同时,通过降低错误恢复所需的时间开销,有效地提高了系统的资源利用率.该算法应用于数控系统的有效性在实例分析和算法模拟研究中得到验证.     

基于SLA的云计算多数据中心任务调度算法

针对现有的云计算任务调度策略仅考虑单数据中心内部负载均衡及平等看待各项任务的问题,研究了基于服务等级协议（ service level agreements ,SLA）的多云数据中心任务调度机制,设计了相应的任务调度效益模型和任务准入控制策略,提出了基于SLA的最大化收益任务调度算法（ SLA-MPS算法）,实现了在多个云数据中心间调度资源、优先处理紧急任务的同时保证云服务商利益最大化。在CloudSim上的实验证明,SLA-MPS算法能加快任务响应速度,降低云服务商违约率并提高其收益。     

Hybrid and dependent task scheduling algorithm for on-board system software

0　INTRODUCTIONAnon boardcomputersystemisadistributedcom putersystemconsistingofsomeembededreal timecontrol lingsystemsandsomereal timeinformationprocessingsystems .Itassuresthecorrectnessofcomputingresultsandthecompletionbeforethedeadlinegiven ,orthesys temmaytotallyfailinspitofitscorrectcomputation .Forexample ,ifreal timedataprocessingisimpossiblefortheattitudecontrollingsystem ,thereisnowayforthesatellitetoworknormally ,anditmayevengetoutofcontrol[1] .Soasthecoreofcontrol,theon boardc…