支持缓存划分的全局EDF实时系统调度策略

由于多核处理器争用共享缓存导致的不确定性为实时系统带来极大的挑战.为解决这个问题,现代处理器引入了缓存划分技术,通过隔离处理器核对缓存的访问从而提高了时间可预测性.但是,这种隔离技术可能导致实时任务因缓存分区的数量不足而被阻塞,而传统的实时调度算法与分析方法无法有效应对这种情况.因此,提出了支持缓存划分的可抢占全局最早截止期优先(EDF)实时调度算法gEDFca,并结合最新的缓存敏感调度理论针对这种调度算法进行了可调度性分析,提出了一种基于线性规划的可调度性判定条件.还提出了一种具有线性时间复杂度的优化算法,进一步提高了分析方法的性能.随机生成任务的仿真实验表明,提出的可调度性判定方法具有较高的效率.同时,优化算法提高了算法可调度性.     

基于RMA的雷达数据处理任务可调度性判定

实时系统中任务的可调度性是系统正确的关键.单调速率调度算法RMA是任务调度的重要算法，通过对雷达数据处理任务的时间需求模型的分析，使用RMA对该任务进行了可调度性判定.在分析任务两种不同的实现方法及相应时间开销的基础上，给出了这两种实现方法在RMA下可调度性判定的充分必要条件.     

用双优先级算法调度控制系统的实时周期性任务

根据控制系统中存在强实时周期任务和软实时周期任务的特点，采用双优先级算法进行任务调度．该算法将优先级带宽分为3部分：高带优先级、中带优先级和低带优先级．强实时任务实例到达后先将其优先级设置在低带，经过一段时间若还没有完成，则将其优先级提升到高带，软实时任务的优先级设置在中带中，从而控制任务的执行．文章研究了强实时任务优先级提升时间的存在性，给出了求取优化的优先级提升时间的算法．在软实时任务满足一定丢失率(0≤βai＜1)的条件下分析任务集的可调度性，模拟结果表明了算法的有效性．     

混合实时任务的两级调度策略

面向混合实时任务应用,提出一种两级结构调度策略:对周期性实时任务采用时间触发,非周期性实时任务则采用事件触发.先建立任务模型并定义相关概念,然后给出调度策略的架构,并对调度算法、可调度性、抖动、时标间隔及调度策略优化等进行研究.结合windows CE.NET进行的调度策略实验验证结果表明,该方法能提高混合实时任务的确定性,减小抖动.文中最后讨论了时标间隔对处理器利用率和周期分辨率的影响.     

实时CORBA技术综述

实时CORBA系统是一类重要的服务应用，实时CORBA技术不仅具有通用实时系统的特征，而且是基于网络通信的分布计算，有着区别于其它实时系统的特征。本文针对OMG组织制订的实时CORBA规范、固定优先级驱动的RM和DM调度算法、动态优先级驱动的EDF和LST调度算法、混合优先级驱动的MUF调度算法、多处理器和分布系统中的优先级驱动调度方法MPCP、资源访问与控制协议PCP和CPP、端到端实时CORBA系统调度模型、实时CORBA应用系统TAO系统和NraD/URI CORBA系统以及相关支撑技术，包括实时操作系统和实时通信技术等方面，对实时CORBA技术进行分类、比较、分析和综述。     

现场硬实时网络调度算法研究

研究了实时任务死线不大于其周期的任务集调度条件与硬实时网络调度算法约束条件，论证了计算时间复杂度，并将单调死线调度方法直接用于非周期任务调度．最后对调度算法的可调度性进行了严格测试．     

基于RT-UML模型的实时系统可调度性分析

简要回顾实时系统的开发现状,对实时系统可调度性相关理论进行探讨.提出一种基于实时统一建模语言对实时系统可调度性进行分析的方法.通过将系统RT-UML模型中实时任务的相关数量信息提取出来,在相应分析工具中进行可调度性分析,分析结果自动反馈到模型中去,实现了对实时系统可调度性进行系统实现前的离线分析.     

基于时间触发和事件触发的混合实时任务两级调度策略研究

针对混合实时任务应用, 提出一种两级结构调度策略：对周期性实时任务采用时间触发, 非周期性实时任务则采用事件触发．先建立任务模型并定义相关概念, 然后给出调度策略的架构, 并对调度算法、可调度性、抖动、时标间隔及调度策略优化等进行深入研究．结合Windows CE.NET进行了调度策略实验验证, 结果表明, 该方法能提高混合实时任务的确定性, 减小抖动．最后, 讨论了时标间隔与处理器利用率及时标间隔与周期分辨率的关系．     

一种高效的节能动态调度算法

研究了可调度性测试条件及考虑处理器模式切换的时间和能量开销,从多个方面改进了ES-RHS算法.首先,给出了新的可调度性测试条件,大大降低了其悲观性;其次,通过任务合并消除了处理器的空闲模式,大大减少模式切换次数,从而降低功耗;最后,放松了对处理器在每个协周期内休眠时间的限制.模拟实验结果表明,与ES-RHS相比,提出的算法节约17%～65%功耗,并且适用于更多类型的处理器.     

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.     

基于AADL的汽车防滑控制系统可调度性分析

针对设计阶段难以对汽车防滑控制系统进行可调度性分析的问题,利用AADL为该系统建模.根据实时系统中任务调度与线程、计算时间、处理器性能之间的关系,在任务数不变的情况下选取不同性能的处理器,通过OSATE对该系统模型进行分析.结果表明此方法可有效解决这一问题,该建模方法为系统的可调度性分析和优化设计提供了一条新的途径.     

基于Anytime算法的模型预测控制器的优化反馈调度

模型预测控制器可以实现为具有Anytime算法特征的模型预测控制（MPC）任务,它允许在执行时间和控制性能之间进行折衷．文中针对一组MPC任务,提出一种优化反馈调度算法（FS-CBS）,在有限处理器时间约束范围内使全局控制性能最大化．该算法为每个MPC任务分配了一个恒定带宽服务器（CBS）,并对CBS所预定的处理器时间进行动态调节,同时通过约束条件保证整个任务集的可调度性和各组分的稳定性．仿真结果表明,该算法对MPC运行时的执行时间变化不敏感,明显优于基本的CBS算法．     

一类复合并行机排序问题的多项式时间算法

在经典排序论中，一般都作以下两条假设：每台机器在任一时刻至多加工一个零件，每个零件在任一时刻至多被一台机器加工。本文研究在并行加工中多台机器可同时加工一个零件的排序问题，且每个零件可在固定的一个机器的子集上加工。在机器总数确定，零件加工可间断的条件下，设计出求这类问题最优解的计算方法，并研究这种问题的计算复杂性。     

计算机实时系统在武钢2800轧机HAGC上的应用

研究针对武钢2800轧机HAGC系统改造项目的计算机实时系统.硬件结构以VME总线多处理器系统为基础,采用分布式控制思想,根据各种算法的复杂度和系统所要求的响应时间划分任务和分配硬件资源.在软件实现上,采用VxWorks实时操作系统,运用多任务机制、客户/服务器机制和内存共享机制等建立面向复杂实时控制的系统架构,并给出了HAGC控制算法结构图.该设计已用于实际生产并长期可靠运行.     

一类多机排序问题算法及其计算复杂性研究

在经典排序论中，一般都假设每个工件在任一时刻仅被一台机器加工，且每台机器至多仅加工一个工件。在这篇文章中，研究这样一类排序问题：每个工件可以被多个不同的机器子集加工，其加工速度对于不同的机器子集是不同的，被加工的工件假定是可以间断且是独立的。排序问题的性能测度是排序长度。在以上条件下求解这类问题算法被给出，对其计算复杂性也作了研究。     

Fault-tolerant rate-monotonic compact-factor-driven scheduling in hard-real-time systems

Considering the disadvantage of first-fit strategy in fault-tolerant rate-monotonic first-fit (FTRMFF) algorithm, we analyze the slack time of processors and the schedulability of periodic tasks in rate-monotonic (RM) algorithm. Then, the RM-based idleness factor and compact factor are presented to quantify the compact degree of tasks assigned to the same processor. In this paper, the novel fault-tolerant rate-monotonic compact-factor-driven (FTRMCFD) algorithm, which follows the principle of compact factor maximal when allocating the processors for tasks, is proposed. FTRMCFD algorithm makes every processor contain more tasks and get higher utilization to increase the schedulability performance of distributed systems. The simulation experiments reveal that FTRMCFD can reduce the number of required processors by up to 11.5% (with an average of 5.3%).     

一种基于有向无环图的实时任务调度算法

给出了任务之间有优先关系并且存在通信开销的实时任务系统模型 ,其拓扑结构为一有向无环图 ,并针对该系统模型提出了一种实时任务调度算法 (RTSD—Real timeTasksSchedulebasedonDAG) .该算法保证所有实时任务在它的截止期之前完成 ,取得了较好的效果 .     

有通信冲突的异构系统上的任务调度

在新的系统模型上，提出了一个任务调度算法．该系统模型考虑了通信冲突，即在任何时刻，一个处理器只能接收一条消息，发送一条消息．新的算法包括异构系统中任务优先级的高效排序和基于任务复制的处理器分配两部分．随机产生的任务图和一个具体应用的任务图进行调度试验的结果表明，该算法比已有调度算法的性能有了显著的提高．     

An Efficient Real-Time Fault-Tolerant Scheduling Algorithm Based on Multiprocessor Systems

In the context of real-time fault-tolerant scheduling in multiprocessor systems, Primary-backup scheme plays an important role. A backup copy is always preferred to be executed as passive backup copy whenever possible because it can take the advantages of backup copy de-allocation technique and overloading technique to improve schedulability. In this paper, we propose a novel efficient fault-tolerant ratemonotonic best-fit algorithm efficient fault-tolerant rate-monotonic best-fit （ERMBF） based on multiprocessors systems to enhance the schedulability. Unlike existing scheduling algorithms that start scheduling tasks with only one processor. ERMBF pre-allocates a certain amount of processors before starting scheduling tasks, which enlarge the searching spaces for tasks. Besides, when a new processor is allocated, we reassign the task copies that have already been assigned to the existing processors in order to find a superior tasks assignment configuration. These two strategies are all aiming at making as many backup copies as possible to be executed as passive status. As a result, ERMBF can use fewer processors to schedule a set of tasks without losing real-time and fault-tolerant capabilities of the system. Simulation results reveal that ERMBF significantly improves the schedulability over existing, comparable algorithms in literature.