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.     

价值密度—截止期—回填的网格作业调度算法

在商业网格和云计算环境中,作业有到达时间、计算量、预算、截止期等属性,区分作业的重要性和紧迫性是调度系统的关键问题之一。现有的作业优先级只考虑作业的单个或部分属性。综合考虑以上提及的四个属性,定义了基于价值密度和相对截止期的作业优先级,提出了基于价值密度和相对截止期的网格作业调度算法,并结合回填算法(EASY backfilling)来提高资源的利用率。仿真结果显示,基于价值密度和相对截止期的作业优先级很好地体现了作业的重要性和紧迫性;而回填算法在提高资源利用率上对某些优先级策略效果显著,有些则效果不明显。     

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.     

基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法

针对云环境下优先级任务调度容易出现的负载失衡问题,提出一种基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法(TS-PFB).该算法根据任务价值密度与执行紧迫性计算出动态优先级;模拟萤火虫行为,结合吸引度(ECT)和荧光亮度(负载约束)给出决策变量ρ;再按优先级高低依次将任务调度到最大ρ值所对应的可行VM上.实验结果表明,相比于Min-Min、Max-Min、HBB-LB算法,该算法减少了总任务的完成时间,均衡了VM的负载,降低了任务截止期错失率.     

基于优先级表的实时调度算法及其实现

讨论了综合考虑任务的截止期和价值两个特征参数的优先级表设计方法,提出了EDV(earliest deadline value)与VED(value earliest deadline)两种不同的基于优先级表的实时任务调度算法,并且利用多重链表给出了这两种算法的实现,包括任务接收策略与任务完成/夭折策略的算法实现.这种优先级表设计方法及其基于多重链表的实现方法也适用于对任务的其他两种甚至3种不同特征参数之间的综合.基于累积实现价值率、加权截止期保证率与差分截止期保证率3个方面,分析了VED算法与EDV算法的性能,实验结果表明,在所有负载条件下VED算法与EDV算法相对于EDF(earliest deadline first)算法与HVF(highest value first)算法都有很大的性能改进.     

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.     

一种解决卫星网络通信冲突的调度算法

在卫星网络中多颗卫星同时对一颗卫星进行通信申请会产生任务冲突问题。为此,提出一种基于动态优先级的调度算法。建立卫星通信任务模型,利用任务执行紧迫性表达任务截止期与空余时间这2个时间约束,并根据卫星网络的特点,通过调整参数p控制紧迫性对任务优先级的影响程度。利用STK场景建立冲突模型进行仿真实验,结果证明该算法的任务完成率相比FCFS算法提高了3.9%。     

基于价值密度的替代与事务优先级分派策略

针对基于替代/补偿的实时事务模型中的优先级分派问题,提出基于价值密度的替代与事务优先级分派策略PBAC。在PBAC中,替代优先级基于替代的价值密度,并与替代的执行时间和紧迫性相关,事务优先级继承自替代的优先级,并受事务执行度的影响。仿真实验结果证明,该策略使系统可以更好地对基于替代/补偿的事务模型进行调度。     

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。     

基于多参数的μC/OS-Ⅱ任务优先级和调度方法

在μC/OS-Ⅱ进行实时任务调度时，可以使用单一的调度算法分配任务优先级。优先级判定标准的片面性、“错过率”较高的截止期，影响了μC/OS-Ⅱ的实时调度性能。该文提出了多参数任务优先级分配策略和μC/OS-Ⅱ任务的调度方法，实验证明，该方法截止期的平均错过率为60.1%，有效地改善了μC/OS-Ⅱ的实时调度性能。