模糊动态抢占调度算法

针对不确定任务特征，提出应用模糊理论进行动态抢占调度，用语言模糊集来描述任务的不确定特征和不同的优先级等级，利用最大隶属度原理确定任务的优先级等级，采用优先调度高优先级等级任务的调度策略提高重要任务的调度成功率，实现具有不确定任务特征的抢占调度，与传统的EDF和LSF算法相比较，仿真表明，所提算法能够提高重要任务的调度成功率，并降低重要任务的截止期错失率；同时，任务间的平均切换次数大大小于LSF的平均切换次数，而与EDF保持相当，该方法可应用于计算机控制系统的控制任务调度，并借鉴于其它具有不确定任务特征或具有有限优先级等级的实时调度问题研究中。     

一种混合优先级的防危调度算法

为增强实时系统任务过载时的防危性,提出一种混合优先级的防危调度算法,其优先级由相对截止期优先级和相对松弛度优先级组成,通过相对松弛度预测任务的可完成性,并采用完全抢占方式防止处理器资源的竞争抖动。仿真结果表明,该算法可充分利用处理器资源,能在发生瞬时过载时有效降低任务的截止期错失率。     

基于动态抢占阈值的LSF调度算法

在最小空闲时间优先(LSF)调度算法中,当任务集中有多个任务的优先级相同或相近时,过多的上下文切换会产生“颠簸”现象,从而大幅增加系统开销。为此,结合LSF算法的特点,通过设计合理的动态抢占阈值,提出一种改进的调度算法DPTLSF。仿真结果表明,改进的算法能够大幅减少“颠簸”现象的发生,降低任务集的截止期错失率。     

改进的最小空闲时间优先调度算法

最小空闲时间优先(least slack first,简称LSF)算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级.任务所剩的空闲时间越少,就越需要尽快执行.然而,LSF算法造成任务之间的频繁切换或严重的颠簸现象,增大了系统开销,并限制了其应用.在调度策略中设置抢占阈值可以减少任务之间的切换,但现有的抢占阈值设置方法因受到固定优先级的限制而不适用于LSF算法.为了减轻LSF算法的颠簸现象,基于抢占阈值的思想,提出适用于LSF算法的抢占阈值分配方法,动态地给每个任务配置抢占阈值.任务的抢占阈值是随着任务执行的缓急程度不同而动态地变化的,而且不受任务个数的限制.仿真结果表明,通过对LSF算法的改进,任务之间的切换大大减少,同时降低了任务截止期错失率.该改进型算法对设计和实现实时操作系统具有一定的参考价值.     

一种动态优先级实时任务调度算法

现有实时任务调度算法往往根据任务的时间属性或者价值确定任务优先级,较少同时兼顾任务的价值和执行紧迫性.文中根据任务的价值和剩余执行时间讨论任务的剩余价值密度,根据任务的截止期和空余执行时间分析任务的紧迫性;然后综合任务的剩余价值密度和执行紧迫性,提出了动态分派任务优先级的DPA策略;最后提出了基于DPA的抢占调度算法DRTP.DRTP算法分析了任务抢占调度的各种可能条件,分析了系统中可能出现的颠簸调度,并给出避免颠簸的条件.仿真实验结果显示,与其它同类算法相比,DRTP算法能够提高系统价值收益,降低任务截止期错失率,并大大减少任务抢占的次数.     

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.     

基于多片FPGA的双优先级动态调度算法

针对单片现场可编程门阵列(FPGA)在处理高速网络中海量数据时存在效率低下的问题,结合多处理器的双优先级调度算法,在所构建的多片FPGA并行处理的高速数据采集和处理模型上,提出一种基于多片FPGA的双优先级动态调度算法,并对处于低优先级段的强实时周期任务提出一种最早截止期临界松弛调度(EDCL)算法。根据任务的松弛度确定任务的优先级,若提升时间到达时仍未完成,则将其提升到高优先级段; 对软实时周期任务,设置在中优先级段,通过延长当前任务截止期至动态模糊阈值进行调度。实验结果表明,该算法能很好地调度强实时周期任务,保证重要任务的优先执行,并能降低由于抢占造成的软实时周期任务错失率。     

基于组合优先级的自适应实时调度算法研究

在嵌入式实时操作系统中,由单个特征参数作为实时任务优先级的调度依据,并不能较好地描述系统中任务的关键性和紧迫性.提出一种基于组合优先级的自适应实时调度算法(SREDF),综合任务的截止期和CPU运行期设计任务的优先级,使截止期越早且CPU运行期越短的任务拥有最高优先级.处理器能有效地调度相同截止期的实时任务,并提前分析和预测任务能否完成.实验表明,该算法降低了任务调度的截止期错失率(MDP),并提高了任务调度的速度和效率.     

多处理器硬实时系统的抢占阈值调度研究

在实时系统中,抢占在提高系统灵活性的同时带来额外的系统开销,特别在多处理器平台上抢占导致的作业迁移会造成相当大的性能下降,减少不必要的抢占是硬实时系统研究的重要方向.抢占阈值调度是处于抢占调度和不可抢占调度之间的一种混合调度方法,在保持调度能力的基础上限制抢占.基于截止期分析建立了多处理器硬实时系统抢占阈值调度的可调度性判定条件,针对抢占阈值调度提出一种改进的优先级分配算法OPA-MLL,并建立了抢占阈值分配(preemption threshold assignment,PTA)算法.仿真结果表明,采用OPA-MLL算法和PTA算法分别给任务集分配优先级和抢占阈值时,可调度任务集比率明显提高,同时能最大程度限制抢占次数.     

模糊数据流实时任务调度算法

针对数据流系统中实时查询任务的特点,提出了基于模糊综合评判的动态优先级调度算法。用语言模糊集描述任务的不确定性因素和不同的优先等级,利用最大隶属度原理确定任务的优先等级。算法充分考虑了任务的持续周期性、任务之间存在依赖关系与共享滑动窗口的特点对任务优先级的影响。从累积实现价值率、差分截止期保证率和CPU切换频率3个方面测试了算法的性能,实验表明所提出算法相对于HVF算法、LSF算法、模糊动态抢占调度算法都有很大的改进。     

无线传感器网络操作系统调度策略研究*

针对无线传感器网络的特点,分析了无线传感器网络对于任务调度的特殊需求,提出了一种基于反馈控制的动态集成调度算法。该算法将简单反馈控制与任务准入/回归控制、可达/夭折等策略相结合,设计了新的动态调度框架。该框架适用于对任务的多种特征参数的综合。最后从截止期错失率、对关键任务的优先执行能力和CPU有效利用率三个方面分析了算法的性能。实验结果表明,该算法在无线传感器网络环境下与最早截止期优先和固定优先级算法相比具有更好的性能。     

模糊反馈控制实时调度算法

为了解决模糊不确定任务集在不可预测环境下的动态抢占调度问题,应用模糊规则和模糊调度理论,提出一个基于模糊反馈控制的调度算法,并建立相应的调度架构.该架构由基本调度器和模糊反馈控制两部分组成.用模糊调度算法作为基本调度器的调度算法,将任务集按不同优先级等级进行划分,优先级等级高的任务优先调度,从而使得更多的重要任务得到调度;模糊控制器与任务流调节策略一起构成模糊反馈控制部分.仿真结果表明,模糊反     

基于改进型统一调度算法改善任务集的可调度性

实时系统要求任务在最差情况下能在其截止时间前获得结果,若超过了其截止时间,也会认为是错误的行为,所以改进任务可调度性分析、提高任务集可调度性尤其重要。统一调度能结合固定优先级调度的优点,防止不必要的抢占,降低资源额外销耗,能够提高任务集合的可调度性;但其任务的可调度性分析方法过于粗糙,影响任务最差响应时间分析的结果,降低了任务集的可调度性。针对存在的问题,基于统一调度,增加任务运行阶段数,重新建立任务模型,并提出通过分配任务抢占阈值、调整运行阶段的抢占阈值与长度,优化任务可容忍阻塞,改善任务集可调度性的算法。最后,实验表明,与统一调度算法及其他算法相比,所提出的调度算法能够有效改善任务集的可调度性。     

多特征参数的任务模糊调度算法

针对任务具有特征参数多和特征参数不确定性的特点,提出了一种基于模糊理论的任务调度算法。利用模糊集合来描述任务的不确定性特征;使用多层模糊综合评判和最大隶属度原理来综合考虑任务的多个特征参数并确定任务的优先级;采用动态构建多层评判模型的调度策略来减小任务优先级评判的失效率。仿真表明,该算法提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率和任务优先级评判的失效率。该方法可应用于优先等级有限的实时系统任务动态调度中。