μC/OS-Ⅱ内核任务调度算法的改进

μC/OS-Ⅱ是一个基于任务优先级抢占式的实时内核,但它不具有相同优先级任务的实时调度功能.为了使μC/OS-Ⅱ内核既支持不同优先级的多任务抢占式调度,又支持同一优先级的多任务调度,提出对μC/OS-Ⅱ内核的改造,加入以时间片轮转调度算法进行相同优先级任务的调度.方法是保持原有不同优先级抢占式调度链表,增加相同优先级的时间片轮转调度链表,通过任务控制块指针使任务调度在2个链表之间切换.给出了在μC/OS-Ⅱ任务调度模块中算法改进的实现步骤、实验过程和结果.结果说明了提出的改进调度算法是可行的.     

一种面向教育云资源共享的优先级队列任务调度算法

针对教育云资源共享中任务调度时优先级不同带来的挑战,提出了一种基于任务优先级的最优调度算法优化教育服务质量.文章首先分析了各种任务的服务质量需求,对任务进行优先级分类,设计了一种基于优先级的队列调度核心算法.然后,分析了所设计调度算法的实施过程和具体步骤.仿真结果验证了优先级队列任务调度算法能够降低系统的处理时延,从而...     

一种Linux用户态实时多任务调度框架

Linux内核调度器的调度开销巨大,无法满足实时应用需求.为此设计并实现了基于多核Linux的用户态实时多任务调度框架ULight.ULight共包括三个核心模块:多任务调度模块、定时器模块以及用户态中断处理模块.多任务调度模块在Linux用户态提供基于优先级可抢占的实时多任务调度方案,旨在减少任务调度和切换开销;定时器模块则为多任务调度提供高精度的定时服务,以支持分时调度和任务休眠,并提供更多的抢占点;用户态中断处理模块通过在内核态和用户态之间构造中断处理的快速通道,使用户态任务可以直接处理硬件中断,保证中断处理的实时性和高效性.实验表明,ULight的任务切换效率明显优于Linux的线程切换效率;定时系统可以提供精度为20μs的稳定的定时服务;用户态中断处理模块能够在用户态完成对硬件中断的快速响应.     

实时CORBA中面向紧急通道的任务调度

为了保障紧急通道任务在实时CORBA(通用对象请求代理体系结构)中优先执行,并且避免因状态切换而导致的任务通道优先级倒置.本文提出了面向紧急通道的实时任务调度方案和设计思路,方案考虑到任务通道的状态切换,采用了自适应动态优先级调度的方法,在连接管理和服务线程调度等方面做了相关的处理.分析表明,紧急通道任务能获得最高的优先级,出现因状态不一致而导致的低优先级通道任务阻塞高优先级通道任务的概率很小;且在一个节点上,调度算法保证紧急通道任务优先完成,不会出现紧急通道任务在节点上等待的现象,满足了应用的需求.     

油罐车在途状态监测系统及其任务调度策略

为了实时监测油罐车在行驶途中的温湿度、车体姿势、支撑座压力、进出油口是否漏油等安全信息,以超低功耗的ATmega1281微控制器和AT86RF230射频模块为核心,设计了感知油罐车安全信息的无线传感器网络节点,构建了多参数在途监测系统。针对无线传感器网络操作系统TinyOS的FCFS调度策略对实时性强的任务响应慢及吞吐量低等缺点,提出了一种基于多队列任务调度策略。研究结果表明:采用实时任务和优先级任务分级调度,可以设置动态优先级和任务超时中断,满足了系统对高实时性和高优先级任务的响应,并保证低优先级的任务也能在适当时间内执行;仿真及实际测试表明,设计的油罐车在途状态监测系统在平均能耗增加不大于3%的情况下保证了监测系统的实时性。     

基于重复异构最早完成时间的云计算任务调度算法

针对云计算任务调度算法时间成本消耗大的问题,提出了一种新的算法,即重复异构最早完成时间(Duplication based Heterogeneous Earliest Finish Time,DHEFT)任务调度方法.该方法结合异构最早完成时间算法和任务重复算法,可以大大减少任务最早开始时间和最早完成时间.由于任务优先级对于相关任务调度算法的重要性,该算法中提出了乐观成本表的方法来计算任务优先级,根据优先级调度任务,并复制父任务以降低通信成本并获得最佳调度解决方案.实验结果表明,该文提出的DHEFT在调度长度比和完成时间性能方面优于其他算法,说明该文方法的可行性与有效性.     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

基于QOS的Mesh网络调度算法

为了实现具有QOS约束的Mesh网络任务调度,提出了一种满足QOS需求的Mesh网络调度方法。首先描述了Mesh网络的QOS约束并给出了数据包的调度方法。然后,在业务调度上提出了2层的调度方法,即根据业务优先级对队列进行调度,然后对节点根据等待时间和任务执行时间设定优先级,从而实现任务调度。仿真实验表明:文中方法能有效地实现Mesh网络任务调度,与其它方法相比,具有较小的网络延迟和较大的优越性。     

双参数模糊调度在实时控制系统中的应用

针对嵌入式多任务实时控制系统,提出模糊调度设计(FSD)算法.该算法基于任务重要性和空闲时间2个特征参数,动态调整任务优先级,使得空闲时间越短且越重要的任务,其优先级越高.FSD算法在资源有限时可以提高关键任务的可调度性和控制性能,在不同系统负载下,通过灵活的模糊调度规则获得满意的系统可调度性能.为评估调度算法,定义性能指标IVR为任务价值总和与任务重要性之和的比值,若IVR越大,则系统可调度性越好.仿真结果表明:在正常负载下,FSD算法在保证关键任务可调度性的同时,对非关键任务的可调度性影响较小,任务调度成功率比MIX(加权组合)算法的高;超载时,FSD算法优先保证关键任务在其截止期内完成,避免EDF(截止期优先)算法中易出现的多米诺现象发生,有效提高系统的整体性能.     

一种多策略要素的数据访问调度算法

考虑到任务的重要性、截止时间和资源分布等因素,设计了一种多策略要素的调度算法(MPES),以解决不完全独立的多源分布式气象水文数据库的访问控制问题.该算法为不同优先级的任务设定不同调度窗口,并对节点的安全级别、内容属性和负荷情况进行匹配判定,选择最佳服务节点,以优化系统公平性和整体效率.MPES算法根据队列优先级和可利用的服务资源,动态计算和调整调度窗口;优先级越高的队列,调度窗口越大,意味着可被服务的任务越多.在每个队列调度窗口时间内的任务被轮流执行.对于同一队列中的任务,根据最小松弛度优先调度策略,决定其进入调度窗口的次序,保证接近截止期的任务先执行.仿真试验结果表明,在不同的网络负荷下,MPES算法得到的分布式数据库访问任务的服务效率和公平性较MCT算法和Min-Min算法均有明显提高,尤其是高负荷情况下,总服务时间减少了11.4％ ～12.3％.