EDF调度算法可调度性分析方法的改进研究

任务集的可调度性分析是实时系统研究和应用的关键问题。针对抢占式与不可抢占式EDF(earliest deadline first)调度算法, 分别给出了实时任务集新的可调度性测试条件, 针对任务集为可调度时可以实现快速判定。通过与已有的EDF算法的可调度性判定充要条件相结合, 提出了改进的抢占式与不可抢占式EDF算法的可调度性分析方法。仿真实验表明, 相对现有EDF算法的可调度性分析方法, 所提出的方法能有效提高算法性能。     

实时调度EDZL算法的可调度性判定

针对多处理器实时调度中的EDZL调度算法,利用多任务之间的相互干涉关系,找出与多处理器之间的时间约束条件,提出了一种可调度性判定的方法,并对给出的判定方法进行了证明。给出了一种判定多处理器实时EDZL可调度性的算法,这种方法可在设计多处理器实时系统时使用。     

不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析

现有的不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析判定条件限定实时任务的截止期必须等于其周期,限制了它的使用范围。论文突破这一限制,提出了更具一般性的可调度性分析判定充要条件。通过对可调度性判定充要条件的分析,提出了基于不可抢占式EDF调度算法的周期性实时系统可调度性分析算法。     

固定优先级混合关键偶发任务能耗感知算法

混合关键系统是将不同关键层次的应用或组件集成到同一个共享平台.由于受尺寸、重量与体积的限制,能耗对于混合关键系统而言尤其重要.能耗感知调度算法是解决混合关键系统能耗问题的关键,现有的能耗感知算法主要基于动态优先级策略且空闲时间利用率低.针对固定优先级混合关键系统偶发任务能耗感知问题,提出节能效果更好的固定优先级混合关键调度(fixed priority mixed criticality schedule, FPMCS)算法.首先,提出关键层次单调速率策略(criticality rate monotonic scheme, CRMS)调度混合关键偶发任务,分析该策略的调度可行性,且计算出能耗感知速度.其次,利用高关键层次任务预留的空闲时间,通过事件触发的方法动态更新混合关键偶发任务集的利用率来回收偶发任务到达时间不确定产生的空闲时间.再次,利用混合关键偶发任务集的利用率决定任务的执行速度以达到降低能耗的目的.最后,通过理论分析和实验验证FPMCS算法是可行的;仿真实验表明：所提出的FPMCS算法比现有的方法可以节约大约33.21%的能耗.     

硬实时混合任务在线节能调度技术分析

对混合实时任务节能调度技术进行了分析,深入探讨了目前优秀的硬实时系统在线节能调度算法(OLDVS),指出其存在不足的原因 ,即松弛时间丢失和松弛时间转移。为了提高其节能效果,给出了多种改进思路,为进一步研究工作做出有益的探索。     

基于单调速率的可调度性判定改进算法

在单调速率调度策略的基础上,提出一种改进的任务集可调度性判定算法。该算法通过设定时钟变量模拟调度过程中的系统时钟,在时钟变量值增长过程中,根据任务优先级从高到低的顺序,分析各个任务的截止时间限的满足情况,判定任务的可调度性,从而确定任务集的可调度性。通过实例分析及与现有判定方法的比较,验证了该算法的正确性和高效性。     

用于多核嵌入式环境的硬实时任务感功调度算法

充分考虑当前CMOS多核嵌入式处理器片上仅提供全局动态电压缩放(DVS)支持以及亚纳米时代后CMOS处理器泄露功耗不可忽视的现状,提出一种新的多核嵌入式环境中的硬实时任务感功调度算法GRR&CS。算法通过基于贪心法的静态任务划分,基于全局资源回收利用和任务迁移的动态负载均衡,以及动态核缩放三个步骤实现整体能耗的降低,并同时保证实时任务的可调度性约束。实验表明,提出的算法相比较现有算法多节省14.8%~41.2%的能耗。     

固定优先级抢占调度算法下非周期任务实时性能研究

嵌入式实时系统不仅要在功能上满足需求,而且要在性能上满足实时性需求.给定调度算法,实时性取决于各个任务的到达特征和执行时间.任务的到达特征由应用环境决定.为此,本文研究任务执行时间对实时性能的影响,为嵌入式系统设计提供参考.针对固定优先级抢占调度算法,应用排队论,提出一种非周期实时任务的理论模型.该理论模型包含两个优先级不同的非周期实时任务,给出了任务的执行时间长短对时限错过率、任务响应时间、任务队列长度等实时性能的影响.给出一个应用实例,仿真结果验证了理论模型的正确性.     

基于辅助队列的硬实时混合任务节能调度算法

节能调度是当今实时系统研究的一个重要领域,其中混合实时任务节能调度技术研究刚刚起步.OLDVS算法是非常简洁的硬实时系统在线节能调度算法,但存在以下不足:不适应任务执行的动态变化,不能有效利用动态松弛时间,过于保守以致节能效果并不理想.据此,提出一种新的基于辅助队列的硬实时混合任务节能调度算法(OLDVS-AQ).通过引入一个额外的数据结构即辅助队列(Assisted Queue,AQ)来计算任务的最大完成时间,能够更有效地利用动态松弛时间进一步降低能耗.证明了该算法的可调度性,仿真实验结果表明,OLDVS-AQ算法始终优于OLDVS算法.平均提高约10%的节能效果.     

多处理器EPDFPfair算法的可调度性判定

针对多处理器实时调度中的最早伪时限优先(EPDF)Pfair算法,分析了EPDF算法在M个处理器平台上的可调度利用率约束,根据基于利用率的充分可调度性判定,提出了一种改进的可调度性判定方法。这种方法可以得到更多的可调度任务集,从而使得满足判定的强实时系统和使用tie-breaking规则困难的动态任务系统的调度有较小的开销。实验结果表明,改进的可调度性判定方法增加了判为可调度的任务集数量,具有较好的性能。     

端到端时间约束的实时任务动态调度算法

在单处理机系统中,由于计算高优先级任务抢占的时间相对比较简单,所以单处理机调度理论取得了长足的进步.提出一个端到端时间约束的实时任务调度算法,当实时任务到达系统时,算法为任务的每个子任务在相应的处理机上预约一定的计算资源,把端到端的多处理机调度问题转换成单处理机调度问题,从而可以利用单处理机调度理论判定实时任务的可调度性.实验表明,该算法明显地提高了CPU利用率和任务接收率.     

非精确任务集的容错EDF调度

该文将容错EDF调度算法和非精确计算技术结合起来,提高了算法的调度性能,使单处理器系统正常运行时具有高吞吐量,同时,在出现一个或多个偶发性软件错误时,仍能满足系统中关键任务的时限要求。     

基于动态优先级策略的最优软非周期任务调度算法

周期任务与非周期任务的混合调度是实时调度研究的一个重要方向 通过定义“调度”和“逆调度” ,对实时周期任务集在使用EDF算法调度时的可挪用时间进行分析 ,求出了周期任务集在使用EDF调度时的最大可挪用时间 在此基础上 ,提出用于缩短非周期任务响应时间和周转时间的调度算法———ISA(idlestealingalgorithm) ISA算法充分使用最大可挪用时间 ,在保证周期任务满足最后期限的同时能取得非周期任务的最优响应时间和周转时间 证明了ISA算法的最优性 ,并使用仿真实验进行了性能验证     

基于概率的实时任务可调度性分析方法

实时任务可调度分析是保证实时系统正确性的重要手段之一,目前现有的基于周期性任务模型的确定性分析方法比较保守,不适合于多媒体,通讯等软实时系统的可调度性分析,本文提出一个基于概率的分析方法,以概率的形式对系统中实时任务的可调度性进行分析。     

基于可靠性的多核系统硬实时任务并行调度

提出了一种新的基于可靠性的多核系统硬实时任务调度方法,并给出定量可靠性模型.首先,每个应用程序都由任务组成,并采用有向无环图建模,显示任务执行周期、任务依赖性及其通信量.其次,提出聚类多数投票方法,在纯大多数投票并行性和纯再执行序列化间进行权衡.聚类多数投票方法是具有确定性定时行为的半并行方法,同时也减少了通信量.然后...     

多处理机容错系统中实时任务的轮转式调度算法

基于多处理机实时系统的“主从备份技术”,文章提出一种采用轮转式调度策略实现容错调度的算法。模拟结果表明,该算法可达到较均衡的任务分布,提高了CPU利用率。     

实时系统中的非定期任务调度算法综述

非定期任务调度是实时系统中的一个重要研究内容,综述了实时系统中非定期任务调度算法的研究与进展,按照这些算法的特征分为基于服务器的算法与基于空闲时间的算法两大类别,并着重对每个类别中的不同算法的特征与性能进行了分析,通过对这些算法的比较与分析,希望为实时系统的研究与开发者提供有意义的参考,最后还给出了非定期任务调度进一步研究的思路与建议。     

异构分布式控制系统中实时任务的调度算法

分布式控制系统是一种应用极为广泛的异构分布式实时系统，系统中同时存在有多种实时任务，如何将这些任务分配到各个处理器上并保证它们的时限是系统关键技术之一．在结合启发式任务分配算法和单处理器任务调度算法的基础上，提出了一种分布式控制系统的调度算法．该算法考虑了各个处理器的负载均衡，同时又能满足所有任务的时限．仿真结果表明了算法的有效性．     

Dynamic Real-time Scheduling of Firm Periodic Tasks with Hard and Soft Aperiodic Tasks

In this paper, we address the problem of the dynamic scheduling of skippable periodic task sets (i.e., period tasks allowing occasional skips of instances), together with aperiodic tasks. Scheduling of tasks is handled thanks to the merging of two existing approaches: the Skip-Over task model and the EDL (Earliest Deadline as Late as possible) aperiodic task server. The objective is to provide two on-line scheduling algorithms, namely EDL-RTO and EDL-BWP, in order to minimize the average response time of soft aperiodic requests, while ensuring that the QoS (Quality of Service) of periodic tasks will never be less than a specified bound. We also extend our results to the acceptance of sporadic tasks (i.e., aperiodic tasks with deadlines). We show that these novel scheduling algorithms have better performance compared to related algorithms regarding aperiodic response time and acceptance ratio. Audrey Marchand guaduated in Computer Engineering at the Ecole polytechnique of the University of Nantes (France), in 2002. She is currently a PhD student at the University of Nantes. Her research interests include real-time scheduling theory, aperiodic service mechanisms, quality of service guarantees in soft real-time systems, and Linux-based real-time operating systems and applications. Maryline Chetto received the degree of Docteur de 3ème cycle in control engineering and the degree of Habilitée à Diriger des Recherches in Computer Science from the University of Nantes, France, in 1984 and 1993, respectively. From 1984 to 1985, she held the position of Assistant professor of Computer Science at the University of Rennes, while her research was with the Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Rennes. In 1986, she returned to Nantes and is currently a professor with the Institute of Technology of the University of Nantes. She is conducting her research at IRCCyN. Her main research interests include scheduling and fault-tolerance technologies for real-time applications. She has published more than 60 journal articles and conference papers in the area of real-time operating systems. She is the leader of a French national R&D project, namely Cleopatre, supported by the French government, which aims to provide free open source real-time solutions.