VHDL延时语句的综合算法研究

为了使得综合系统能够自动综合经设计迭代后由反向标注得到的时序信息，同时提高综合结果与模拟结果的时序一致性，对作为时序信息载体的延时语句的综合方法进行了研究，将延时语句考虑为延时约束，并提出了相应调度模型DTC_DFG及其调度算法。采用启发式机制使得调度算法的解空间搜索过程具有跳出局部最优的能力，此算法可在多项式时间复杂度下得到全局最优调度解。实验结果表明，该制度算法不仅能够有效综合延时语句，使得综合结果能够与模拟结果达到较好的一致，而且提供了一种给出延时约束的方便手段，减少了综合过程中的人工干预，极大地提高了设计效率。     

基于时序一致的工作流费用优化方法

针对效用网格下的工作流时间约束-费用优化问题,分层算法将工作流进行分层并逐层进行优化调度,取得了良好效果.然而,这类分层算法由于缺乏更有效的截止时间确定策略来保证时间约束而使得算法的适用性受限.在已有算法截止期约束的逆向分层算法(deadline bottom level,DBL)的基础上,研究工作流的时序特征,并基于任务的一致性状态对费用进行优化,提出了基于时序一致的截止期约束逆向分层算法(temporal consistency based deadline bottom level,TCDBL).TCDBL通过一致性时间点来保证时间约束,解决了DBL的适用性受限问题;同时基于各层并行度分配冗余时间,基于宽松时间约束策略进行费用优化,达到了进一步减少工作流执行费用的目标.实验结果表明TCDBL的费用优化效果比DBL改进了约14%.     

施工项目调度问题的一种智能优化算法

研究了施工项目进度调度问题,提出了一种基于启发式规则和遗传算法的综合智能优化算法,并在施工项目调度问题的描述、带资源约束的施工项目调度问题的分解方法、遗传算法的编码、交叉、变异方法和解码方法等方面进行了研究。不同规模的数值计算结果表明,该算法在解决复杂工程施工项目调度问题上具有良好的性能,并能较好地适用于带时序、资源约束的施工项目调度问题。     

基于微粒群算法的网格工作流优化调度问题的研究

网格工作流中的调度问题是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否及效率的高低.针对具有时序和因果约束关系的网格工作流优化调度问题进行了研究,建立了网格工作流的任务调度模型和调度问题的目标模型,并应用微粒群算法来优化网格工作流中任务的调度.实验结果证明该算法优于传统的调度算法.     

DDR源同步接口的设计与时序约束方法

在高速I/O接口的设计中,DDR源同步接口的应用越来越广泛,因其在相同时钟频率下的数据带宽是SDR接口的两倍.由于DDR接口电路时序的复杂性,对其进行正确的时序约束也成为静态时序分析中的一个难点.结合曙光5000ASIC中的chipsct芯片,详细介绍了DDR源同步接口的设计,并且利用Synopsys公司的静态时序分析软件PrimeTime,对DDR接口接收端和发送端的时序约束方法进行了具体的分析说明.     

基于蚁群算法的MC供应链调度优化研究

为解决大规模定制模式下客户订单分离点后的动态供应链调度问题，提出了包括供应商选择及企业合作时序安排的优化调度模型，设计了基于蚁群算法的求解过程。通过多组数据实验及结果比较分析，对模型算法的有效性、稳定性进行了验证。     

多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流,涉及QoS参数较少或将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度,提出了一种多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度算法。该算法是基于AGWL网格工作流模型和改进的MOPSO算法,其目标是在满足可靠性、可利用性和声誉这三维QoS参数约束下,同时最小化两个冲突目标,即响应时间和服务费用。通过与原MOPSO所设计的网格工作流调度算法比较,该算法能获得更优的优化解。     

资源受限多项目调度问题的两阶段算法

在资源受限项目调度问题中,将可更新资源进一步拓展为具有胜任力差异的人力资源,建立考虑胜任力差异的人力资源受限多目标项目调度问题模型.该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题更接近研发项目群实际的扩展.针对模型提出两阶段优化算法,第1阶段是项目时序约束优化阶段,采用蚁群算法(ACO)进行任务列表的优化求解,通过对信息素增量规则的改进、串联进度生成机制(SSGS)及资源冲突消解策略的使用,使蚁群算法的求解效率和质量得以提高;第2阶段是资源约束优化阶段,以第1阶段求得的优化任务列表为输入,逐项对人力资源约束进行核查与调整,最终生成项目调度的优化方案.数值实验表明,考虑胜任力差异的数学优化模型更符合研发项目群管理实践,同时两阶段算法在求解质量方面具有良好性能.     

时间窗约束下的配送车辆调度问题研究

为解决时间窗约束下的物流配送车辆的多目标调度优化问题,给出了一种基于免疫计算的配送车辆调度优化方案。设计了配送车辆调度问题的数学模型和一种基于非劣邻域支配的多目标调度优化算法,在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能够有效地解决物流配送车辆调度问题,具有较好的应用价值。     

基于时间Petri网的综合航电系统时序验证分析

综合航电系统是一种对可靠性、实时性要求非常高的嵌入式应用系统。为了解决针对复杂应用场景下综合航电系统的处理时间和工作时序预估较困难、且计算自动化程度不高等测试验证问题,提出了一种基于时间约束Petri网的综合航电系统时序验证和分析方法。给出了时间约束Petri网的形式化定义,分析了综合航电系统工作流程中各节点的时间属性,通过引入时序约束路径的概念,并提出了时序推理算法。通过在仿真算例中进行计算并对比实际运行数据,结果表明该方法在针对综合航电系统运行时序的验证分析方面具有有效性。     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中，由于任务超时完成将会导致灾难性后果，因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制条件．目前实时容错调度算法大多针对硬件的容错，很少考虑软件运行的故障．提出了一种类似EDF的软件容错的动态实时调度算法PKSA(Probng-step Algorithm)，本算法在任务执行过程中，通过若干试探性检测步骤，提高了任务可执行性的预测，尽可能地避免了任务早期的失败对后续任务的影响，因此提高了任务的完成率，并同时有效地减少了浪费的CPU时间片．通过实验测试．同目前所知的同类算法相比，具有更佳的调度性能-调度成本比.     

Linux2．6进程调度策略分析

分析了Linux2．6进程调度密切相关的一些数据结构,详细描述了进程调度的时机、调度的策略和调度的算法上的策略,这些改进使得Linux2．6进程调度程序实现了O（1）调度算法,支持抢占式调度,并且增强了对实时任务和SMP的支持。     

Disseminating data with time constraint based on multichannel over ubiquitous computing environments

Time-constrained service plays an important role in ubiquitous services. However, the resource constraints of ubiquitous computing systems make it difficult to satisfy timing requirements of supported strategies. In this study, we study scheduling strategies for mobile data program with timing constraints in the form of deadlines. Unlike previously proposed scheduling algorithms for mobile systems which aim to minimize the mean access time, our goal is to identify scheduling algorithms for ubiquitous systems that ensure requests meet their deadlines. We present a study of the performance of traditional real-time strategies, and demonstrate that traditional real-time algorithms do not always perform the best in a mobile environment. We propose an efficient scheduling algorithm, called scheduling priority of mobile data with time constraint(SPMT), which is designed for timely delivery of data to mobile clients. The experimental results show that our approach outperforms other approaches over performance criteria.     

基于浓度扩散的调度算法

本文介绍了一个适用于高层次综合系统的、新的调度算法:基于浓度扩散的调度算法.该算法不仅可以在硬件资源(如芯片面积)约束条件下或在时间约束条件下进行调度,而且可以在这两种约束条件下进行折衷调度.它支持多周期操作与链式操作到非流水线功能部件与流水线功能部件的调度.我们的算法在较小的时间复杂度下得到了与以前发表的几种算法相似甚至更好的结果.     

An ant colony optimization for single-machine tardiness scheduling with sequence-dependent setups

In many real-world production systems, it requires an explicit consideration of sequence-dependent setup times when scheduling jobs. As for the scheduling criterion, the weighted tardiness is always regarded as one of the most important criteria in practical systems. While the importance of the weighted tardiness problem with sequence-dependent setup times has been recognized, the problem has received little attention in the scheduling literature. In this paper, we present an ant colony optimization (ACO) algorithm for such a problem in a single-machine environment. The proposed ACO algorithm has several features, including introducing a new parameter for the initial pheromone trail and adjusting the timing of applying local search, among others. The proposed algorithm is experimented on the benchmark problem instances and shows its advantage over existing algorithms. As a further investigation, the algorithm is applied to the unweighted version of the problem. Experimental results show that it is very competitive with the existing best-performing algorithms.     

操作系统微内核技术研究*

文章介绍了作者在过去5年中在微内核技术上所做的工作.给出了3个算法.① 通过将任务调度和线程调度算法相结合的方法，来解决单纯以线程为单位的调度系统的效率和公平性问题；② 一个改进的写时拷贝算法，它结合写时拷贝算法和访问时拷贝算法的优点，来解决写时拷贝算法在I386体系结构上的适应性问题；③ 提出了一个微内核操作系统计时模型，它解决了传统计时算法在微内核系统中计时不准确的问题.     

Real-time task scheduling with fuzzy uncertainty in processing times and deadlines

In real-time systems, scheduling algorithms play the vital role of devising a feasible schedule of the tasks. The scheduling algorithm designer faces uncertainty associated with the timing constrains of the real-time tasks. This paper considers fuzzy timing constraints by modeling the real-time tasks with fuzzy deadlines and fuzzy processing times with different membership functions. Comparative studies and some interesting findings based on simulation experiments are reported.     

基于软件容错的动态实时调度算法

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因而硬实时系统具有严格的时间及可靠性限制奈件．目前实时容错调度算法大部分针对硬件的容错,很少考虑软件运行的故障．提出了一种类似EDF基于软件容错的动态实时调度算法EBPA(expectation-based probing algorithm),该算法在任务执行过程中通过基于期望值的若干试探性检测步骤,提高了任务可执行性的预测,尽可能避免了任务早期的错误对后续任务的影响,因此提高了任务的完成率并同时有效地减少了浪费的CPU时间片．通过实验测试,同目前所知的同类算法相比,具有更佳的调度性能-调度成本比．     

基于遗传算法的单机提前/拖期调度方法研究

针对对工件有不同交货期要求 ,并对提前 /拖期工件进行惩罚的一类单机调度问题 ,提出了基于遗传算法的优化方法 .提出一种基于“非”一致次序交叉算子的遗传算法 ,用于排序优化 ;在分析了惩罚函数性质的基础上 ,给出了最优开工时间算法 .对不同规模的调度问题 ,应用本文提出的算法与其它算法进行了比较 ,结果表明该方法具有优良的性能 .     

基于对象的分布式实时系统调度模型研究

为了解决分布式实时系统有关分配和调度等问题，给出并用形式化方法描述了一种基于对象分布式实时系统调度的通用模型。该模型包括表示时限的绝对时间约束，表示周期属性的周期约束，表示各种前趋关系和同步要求的相对时间约束以及保证资源使用一致性的一致性约束，此外该模型克服了以往模型不能在应用系统的逻辑和功能部件上描述系统实时的约束的不足，允许从方法和活动上描述所需的约束，降低了单一约束描述的繁杂程度，为了能够使用现有调度算法进行任务调度，讨论了约束转换的问题，给出了高层约束到底层约束的转换规则和相应的转换算法。