Linux2．6进程调度算法实时性能改进

深入分析Linux 2.6内核进程调度算法,为更好的满足Linux系统对嵌入式系统实时可靠性的要求,对现有的调度策略进行分析,指出Linux 2.6内核调度算法的不足,提出基于LFS算法的处理器调度算法,提高了Linux系统的实时性及吞吐量.     

一种改进的时序安排算法

时序安排或任务调度算法广泛应用于计算机的各个领域,如Linux进程调度算法,排课表算法等。本文使用无向图模型．得到一种改进的时序安排或任务调度算法。通过对比,显示该算法在实际应用中可大大提高工作效率。     

一种实时的嵌入式Linux调度策略

随着Linux广泛应用于嵌入式系统、实时控制等领域,增强Linux内核的实时性变得尤为重要。Linux2.6内核加入了抢占点,可以最大限度地降低内核不可抢占的时间间隔,但嵌入式系统实时性要求较高,因此基于嵌入式Linux(裁减的Linux2.6内核),分析实时调度策略,提出改进的实时调度策略IPEDF,该策略吸取了截止期最早最优先算法的优点,使内核可以在任何时间被抢占。最后对嵌入式Linux和基于IPEDF的嵌入式Linux进行测试,结果表明后者的任务响应时间少,从而进一步提高了嵌入式Linux2.6的实时性。     

嵌入式Linux实时性方法

针对Linux进程调度策略存在中断封锁时间过长、非抢占式的Linux内核,以及耗尽式的、机会均等的调度方式这3个不利于实现实时性的不足,提出提高嵌入式Linux实时性的方法,实现实时Linux系统(RTLinux)的调度算法及其他部分功能,并采用LMbench测试系统对改进的RTLinux和通用Linux的上下文切换时间进行对比测试.研究结果表明,改进的RTLinux有效地提高了嵌入式Linux的实时性.     

普通Linux实时应用的局限性分析

Linux应用于嵌入式系统有很大的优势,但在大多数嵌入式系统中操作系统要求实时性,而实时性不强是Linux应用于实时环境的主要缺点,文中分析了普通Linux不能直接用于实时系统的原因,并介绍了Linux实时改造、调度算法改造的常用方法.     

嵌入式Linux的实时性研究

对嵌入式Linux进行实时性改进是嵌入式操作系统领域的一个研究热点.在分析了标准Linux实时性的基础上,就调度算法、中断和时钟提出了一些改进的方法,以进一步提高Linux操作系统的实时性能.     

嵌入式系统动态策略任务调度算法

针对嵌入式实时系统任务调度问题,讨论综合截止期和关键度两种特征参数的任务调度策略。引入动态策略的概念,采用任务分组优先级分段的方式,通过判断函数的判断动态选择调度策略,利用可达截止期优先降低任务错失率,关键保证重要任务的调度成功率,提出一种动态截止期-关键度调度算法。理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下该算法可以达到与可达截止期优先相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度。     

Linux在嵌入式系统中有关进程调度算法的实时性改进

分析了普通Linux内核实时性不足的主要原因.介绍了目前较为有效的改进Linux实时性的方法.具体地研究了普通Linux内核在嵌入式系统中的有关进程调度算法的实时性不足的具体因素,并提出了具体的解决办法.     

Linux 2.6内核CFS调度器仿真分析与研究

最新的Linux2.6.23内核推出了CFS进程调度器.为提高采用该调度器进行嵌入式Linux系统开发的效率,迫切需要设计一种适合该调度器的调度性能分析方法.为此,建立了一种Linux进程调度器仿真系统的形式化模型,并在此基础上设计并实现了一个Linux进程调度器仿真系统,最后基于此仿真系统对CFS调度器进行了深入的仿真实验.仿真实验结果表明,该仿真系统可为嵌入式Linux开发提供事先的调度性能评估,并指导相应的调度策略设计以满足不同应用系统对吞吐量和响应时间等个性化的需求.     

基于不同分配策略的云计算任务调度性能比较与分析

形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法形式化推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,给出了基于先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略的启发式云计算任务调度算法。阐述了基于顺序调度策略、先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略等启发式任务调度算法和基于禁忌搜索策略、元胞演化策略等智能任务调度算法。针对不同分配策略的云计算任务调度进行性能比较与分析,提出了完成时间可改进百分比和资源负载平衡因子的调度性能评价指标,实验数据对比充分表明:与启发式调度算法相比,智能调度算法能减少任务执行时间,优化资源负载均衡性能。     

网格的任务调度算法研究与分析

介绍网格计算中的任务调度技术,通过三个典型的调度模式,分析了适合各种环境下网格任务调度的基本模式。并给出几种经典的网格任务调度算法,通过对比各种算法的优缺点,指出调度问题进一步研究的方向。     

Linux下的实时调度算法

Linux实现了实时进程的概念,但并没有提供有效的任务调度支持;另一方面,RM和EDF等传统的优先级调度算法在实时系统中已经得到广泛应用,但它们对于确定优先级所采用的标准比较简单和片面,容易导致紧急型任务的截止期限不能被满足或系统资源不能被充分利用。基于RM和EDF,文中提出了一种新的实时调度算法SBRD,它的优先级根据重要性和紧急性两个重要因素共同确定。实验表明,与RM和EDF相比,SBRD兼具二者的优点,在保证重要任务顺利执行的前提下,优先执行紧急型任务,以满足更多的任务,更充分的利用CPU资源;与原Linux的实时调度相比,SBRD能更有效的调度实时任务。     

嵌入式Linux操作系统实时控制的改进

本文对通过嵌入式Linux操作系统的分析，提出屏蔽Linux虚存机制和改变调度策略的内核修改方案，使嵌入式Linux成为具有硬实时能力的操作系统，为嵌入式应用系统设计提供了一个新的思路。     

云计算环境下的大规模图状数据处理任务调度算法

针对云计算环境下调度算法必须考虑资源租赁成本的问题,提出一种新的基于粒子群优化的大规模图状数据处理任务调度算法(LGPPSO).首先,该算法将图状数据处理任务调度方案编码为粒子群中粒子的位置,并利用任务的调度长度和资源租赁成本建立适应度函数来评价当前粒子的优劣程度,然后重新定义粒子群的参数和相关操作,最后在算法的每一次迭代过程中,粒子不断更新自身的速度和位置,以获得任务调度的近似最优解.模拟实验结果表明:在仅以调度长度为目标时,LGPPSO算法的调度长度比异构最早完成时间任务调度算法(HEFT)平均降低约12.3%;在以调度长度和资源租赁成本为目标时,与成本感知任务调度算法(CCSH)相比,在资源租赁成本基本一致的情况下,LGPPSO算法的调度长度平均降低约9.97%.     

多DAG任务调度算法

多DAG任务调度问题是当前研究的热点,为了提高任务调度的效率以及资源利用率,各个DAG的调度顺序以及每个DAG内部任务之间的调度顺序成为研究任务调度问题的关键。提出了一种基于分布式异构计算环境的多DAG任务调度模型和多DAG任务调度算法MDTS(multi-dags task scheduling algorithm)算法。算法首先对多个DAG任务进行合并,通过增加一个入口任务节点和出口任务节点的方法将多个DAG合并为一个DAG;然后根据每个任务节点的计算代价的方差以及平均通信开销对任务进行排序;最后基于HEFT算法降序对各个任务进行处理机调度。实验证明,MDTS算法在任务调度跨度、任务调度平均等待时间以及平均Slack方面均优于Sequential、Interleave算法。     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

分布式系统中基于非合作博弈的调度算法

针对分布式系统中任务调度问题,根据分布式环境下的任务调度特性,建立了一个非合作博弈的多角色任务调度框架,在此基础上提出了一种基于纳什均衡联合调度策略的分布式强化学习算法.相比于静态调度算法,该算法需要更少的系统知识.能使调度器主动学习任务到达和执行的相关先验知识,以适应相邻调度器的分配策略,目标是使得调度器的策略趋向纳什均衡.模拟实验结果表明:所提出的算法在任务的预期时间和公平性上相对于OLB(机会主义负载均衡)、MET(最小执行时间)、MCT(最小完成时间)等同类调度算法具有更好的调度性能.     

网格任务调度算法比较研究

网格任务调度是根据采集到的信息将不同的策略任务分配到其对应的资源节点上加以运行。良好的调度策略能够充分的利用系统资源并行处理能力,保证用户任务能够按期完成,对网络应用的发展具有重要意义和深远影响。首先分析了网格任务调度模型和调度策略,然后对网格任务调度算法进行了比较分析,最后给出了各种网格任务调度算法的适用范围和网格技术发展方向,为进一步研究提供参考。     

基于数据依赖和触发器的简单子任务调度算法

针对在数据库管理系统环境下实现的分布式子任务计算平台,提出了一种基于数据依赖、采用触发器实现的简单分布式子任务调度算法,可有效保证分布式子任务调度的准确性和一定程度的及时性.首先介绍了采用人工划分的基于执行阶段的子任务调度思想,并结合数据依赖调度算法,证明了两者之间的相似性和密切联系,然后进一步提出基于执行阶段的分布式子任务调度算法,为在数据库环境下实现的分布式子任务计算提供了一种简单、快捷、正确的调度算法.     

基于LBT的网格依赖任务调度算法

文章将任务调度分为资源分配和调度执行2个阶段,定义了网格环境下的调度执行最晚开始时间、调度执行开始时间和任务依赖图中边的权值;分析了任务图冻结消减和执行消减对任务图结构的影响;提出了基于LBT的网格依赖任务调度算法;实验表明该算法有效地减弱了网格动态性对调度结果的影响。