EDF统一调度硬实时周期任务和偶发任务的可调度性判定算法

现有的硬实时周期任务和非周期任务的混合调度方法都没有保证非周期任务的实时性,所以不适合调度具有强实时要求的偶发任务.通过分析和计算EDF算法调度偶发任务所占用的空闲时间和挪用时间,以及调度后对空闲时间和最大可挪用时间的影响,提出一种采用EDF算法统一调度硬实时周期任务和偶发任务时的可调度性充分判定算法.最后用仿真实验得出了该算法在不同系统负载下的判定准确率和偶发任务的平均响应时间.     

一种高回报的最小空闲时间优先实时调度改进算法

信号任务调度算法是提高信息物理系统执行效能的关键,而最小空闲时间优先算法(LSF)、最早截止时间优先算法(EDF)和最大价值优先算法(HVF)在系统满载的情况下无法很好地完成任务调度并且系统能耗很高。为此,提出一种改进型调度算法。将任务能耗、任务完成价值和任务紧迫程度相结合,通过引入任务调度优先级和任务实际调度优先级的形式,实现任务的动态调度。实验结果表明,对于同一个任务集,在完成相同调度任务数量的情况下,改进算法的系统能耗小于采用LSF算法和EDF算法的系统能耗。系统满载时,在完成任务总价值相同的情况下,采用改进算法的系统所需要的能耗比HVF算法更少。     

基于避让阻塞的优先级天花板协议

为了提高空间飞行器计算机的CPU利用率，新一代空间飞行器操作系统使用了一种同时包含固定时间点启动任务和偶发任务的混合调度算法.其中固定时间点启动任务往往是安全攸关任务，需要在固定时间点启动，且执行期间不能被阻塞.在固定时间点启动任务和偶发任务共存的条件下，现有的实时锁协议无法保证固定时间点启动任务的阻塞时间为零，因此在经典的优先级天花板协议的基础上，提出基于避让思想的实时锁协议，通过提前预判和设置虚拟启动点的方式，确保偶发任务对共享资源的访问不会影响到固定时间点启动任务的执行.同时暂时提升部分共享资源的访问优先级，降低了任务抢占所带来的运行开销.给出上述锁协议的最坏阻塞时间，并通过可调度率实验分析其性能，实验表明，在临界区较短的情况下，本协议可将因访问共享资源而导致的可调度性损失控制在27%以内.     

一种计算混合关键任务响应时间的方法

混合关键系统中不同关键等级的任务在同一个平台运行,任务的可调度性分析更加复杂.基于目前最有效的固定优先级混合关键的调度算法AMC(adaptive mixed criticality),提出了一种任务响应时间分析算法AMC-PM(AMC partition max).该算法将任务最长执行时间(worst case execution time,简称WCET)分成低关键等级态执行时间与高关键等级态执行时间,将这两部分对应的最长响应时间加起来得到总的响应时间上界.通过仿真实验,与已有的AMC响应式分析算法进行比较,结果表明,在任务高关键下最长执行时间较小时,与AMC-rtb相比,AMC-PM能够显著地提高系统的可调度性.同时与AMC-max相比,AMC-PM能够显著降低算法的运行时间.     

实时调度中基于多特征参数的任务优先级设计方法

本文在实时任务调度中基于任务的价值、剩余执行时间、空闲时间以及到达时间等多特征参数设计任务的优先级,并使任务的优先级随着任务紧迫性和完成程度变化而动态调整,并基于新的优先级设计策略提出一种实时动态抢占式调度算法VRSAF算法。仿真实验表明,在负载较轻时,VRSAF算法能获得近似EDF算法的调度性能;在过载情况下,其调度性能优于HVF算法;总体调度性能高,并能在系统过载的情况下实现平缓的降级。     

一种基于动态需求边界的混合关键级作业调度算法

把具有不同重要性的功能集成到一个共享平台上的混合关键级系统,是当前嵌入式系统发展的主要趋势之一.已有的混合关键级调度理论为了保证高关键级作业的完成,大多不支持关键级向下切换,在系统进入高关键级后直接放弃低关键级作业的执行,这对系统中作业集的整体完成率有负面影响.为了应对这一问题,把需求边界分析理论扩展到混合关键级作业系统中,提出了作业的动态需求边界函数,以矢量的形式记录系统在运行时需求边界函数的动态变化,并相应地提出了作业的混合关键级松弛时间与系统关键级松弛时间的概念.在此基础上,提出了一种基于动态需求边界的混合关键级作业调度算法CSDDB （criticality switch based on dynamical demand boundary）.该算法选择具有最小松弛时间的关键级作为执行关键级,在保证高关键级作业可调度的情况下,充分利用系统资源,尽可能地满足低关键级作业的执行.应用随机生成的任务集进行仿真实验,结果表明,与已有算法相比,CSDDB在系统关键级的保证与作业集整体完成率方面比现有算法有10%以上的提升.     

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.     

实时任务优先级动态分配策略

现有大多数方法都是根据任务的截止期、空闲时间或者价值(密度)来确定任务的优先级,很少综合分析以上各个因素对任务优先级的影响.论文研究任务价值密度和紧迫性的变化特征,提出优先级的动态分派策略DPA,该策略可通过参数p与q来调节任务价值密度与紧迫性对任务优先级影响的程度,从而满足不同应用需求.最后,仿真实验结果显示,应用DPA策略的基于优先级的调度可以提高系统累积价值收益,降低任务截止期错失率.     

虚拟计算环境中的多机群协同调度算法

基于虚拟计算环境的核心机理,提出由自主调度单元、域调度共同体、元调度执行体为核心的多机群协同系统框架.剖析多机群任务并发运行性能模型,设计了多机群协同调度算法框架,提出最大空闲节点优先、最小网络拥塞优先、最小异构因子优先与最小异构空闲节点优先4种启发式资源选择策略.实验验证了协同调度模型与算法在任务集完成时间与系统平均利用率的测度上的有效性.     

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.     

一种基于优先级表的实时调度方法

针对单处理器实时系统动态调度问题进行了研究,分析任务的到达时间、执行时间、截止时间和空闲时间等任务属性的敏感度和影响度,提出了一种基于优先级表的调度算法PTBM,使相对截止期越小、空闲时间越大的任务优先级越高。对关于实时任务属性敏感度和影响度的结论验证和与传统的EDF、LLF和PTD算法的对比进行仿真实验,仿真结果表明基于优先级表设计的实时调度算法PTBM具有较高的调度成功率。该方法可应用于实时系统的实时任务的动态调度中。     

优化能耗的可变电压禁忌任务调度算法

能耗是影响异构式并行和分布式系统性能的一个重要因素,动态电压缩放(DVS)技术通过将处理器降低到不同频率来达到有效地节约能耗的目标。通常DVS技术包含任务调度及空闲时间片分配两阶段。当前绝大部分研究均针对时间片分配阶段,而在此考虑的是任务分配与空闲时间片间的关系。为了降低异构分布式系统的能耗,提出了一个利用禁忌(Tabu)策略进行调度的DVS算法。此算法首先调度用有向无环图(DAG)表示的任务集到处理器上,再应用禁忌策略来改进它,通过禁止任务再调度到特定处理器,从而增加时间片,分配阶段可用的空闲时间片达到进一步减少能耗的目标。仿真结果表明,本算法能有效地减少计算机系统的能耗。     

多处理器混合关键性系统中的划分调度策略

多核处理器正越发广泛地应用到现代嵌入式系统的设计与实现当中,其强大的计算能力为将多个不同关键性级别的功能子系统集成到统一的共享资源平台提供了支持.混合关键性系统的调度问题即便在单处理器平台中都极具挑战性,在多处理器平台则更为困难.将目前资源利用率最高的单处理器混合关键性调度算法EY-VD扩展到多处理器平台中.首先,结合传统的划分调度策略提出了适用于多处理器混合关键性系统的MC-PEDF(mixedcriticality partitioned earliest deadline first)划分调度算法.尽管比之前的算法有更好的可调度性能,但传统的划分策略不能有效地平衡不同关键性级别下的负载,故其不完全适用于混合关键性系统.为了克服传统策略的不足,提出了划分调度策略OCOP(one criticality one partition).OCOP允许系统在关键性模式切换时对实时任务集进行重新划分,进而更好地平衡各个处理器在不同关键性模式中的资源利用率.基于OCOP,提出了第2种划分调度算法MC-MP-EDF(mixed-criticality multi-partitioned EDF).基于随机生成任务集的仿真实验结果表明,与MC-PEDF和已有的算法相比,MC-MP-EDF能够显著地提高系统的可调度性,尤其是在处理器数量较多的系统中.     

实时多处理器系统的双优先级调度算法

针对同构多处理器系统提出一种基于双优先级的实时任务调度算法.对偶发任务进行接受测试,进一步提高了系统对偶发任务调度的成功率.模拟结果表明,当多核处理器系统利用率达到极限时,该算法依然能够在完成强实时周期任务的成功调度前提下,保证软实时周期任务和偶发任务具有较高的调度成功率.     

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。     

基于动态抢占阈值的实时调度

具有抢占阈值的调度算法集非抢占调度和纯抢占调度的特点，既减少了由于过多的随意抢占造成的CPU资源浪费，又保证了一定的任务截止期错失率及CPU资源利用率。已有的工作基本集中于讨论任务集完全给定，任务数、任务的优先级及任务的抢占阈值在调度前已完全确定，而且要求不同的任务具有不同的优先级，提出的具有抢占阈值的调度算法，完全放松了对这些条件的限制，即任务的个数不确定，任务的优先级及其抢占阈值在调度过程中可以动态地变化。最后以常用的LSF调度策略为例，结合动态的抢占阈值进行仿真，仿真结果表明，对于不确定的任务集、任务优先级和抢占阈值，利用具有抢占阈值的动态调度算法，降低了任务截止期错失率、提高了CPU的有效使用率。     

一种采用动态电压调整的实时节能调度算法

较高的能量消耗会导致处理器热量的增加及系统可靠性的降低,合理运用动态电压调整技术有效降低实时任务运行所需的能耗成为一个研究热点.提出一种动态实时节能调度算法MSF,以最大空闲时间优先调度为基础,结合动态调整技术,使得实时任务在其截止期内完成的同时能够最大限度地降低整个系统的能量消耗.实验结果表明, 该方法能够充分利用任务的不同能量特性和动态空闲时间,更有效的实现节能,优于其它算法.     

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.     

无线传感器网络混合任务的系统级低功耗实时调度算法研究

现有的无线传感器网络节能研究主要集中在无线通信上面,针对传感器节点CPU节能的研究还不够充分.本文以多任务、多跳网络传输的实时无线传感器网络为研究对象,从节点的调度分析出发,在保证其实时性的前提下,结合动态电压调节技术,提出两个低功耗实时调度算法:(1)基于任务最坏执行时间来计算任务CPU速度的静态低功耗调度算法;(2)将任务在实际执行过程中产生的空闲时间,分配给余下将要执行的任务,进一步调整其电压等级,即动态低功耗调度算法.仿真实验结果表明,本文提出的算法能够有效降低节点CPU能耗.     

开销敏感的多处理器最优节能实时调度算法

嵌入式多处理器系统的能耗问题变得日益重要,如何减少能耗同时满足实时约束成为多处理器系统节能实时调度中的一个重要问题.目前绝大多数研究基于关键速度降低处理器的频率以减少动态能耗,采用关闭处理器的方法减少静态能耗.虽然这种方法可以实现节能,但是不能保证最小化能耗.而现有最优的节能实时调度未考虑处理器状态切换的时间和能量开销,因此在切换开销不可忽视的实际平台中不再是最优的.文中针对具有独立动态电压频率调节和动态功耗管理功能的多处理器系统,考虑处理器切换开销,提出一种基于帧任务模型的最优节能实时调度算法.该算法根据关键速度来判断系统负载情况,确定具有最低能耗值的活跃处理器个数,然后根据状态切换开销来确定最优调度序列.该算法允许实时任务在处理器之间任意迁移,计算复杂度小,易于实现.数学分析证明了该算法的最优性.