采用静态调度的多处理机系统

完成专门任务的计算机系统可以通过开发高级并行性来提高其处理速度,即通过划分成多个具有优先相关关系的可计算任务集,利用多处理机执行其最优调度分配结果,达到提高系统性能的目的。本文以某武器系统控制计算机为例,采用一种由作者提出的高效的启发式调度算法BBDF/CP进行调度,获得了良好效果。本文还提出了一种实现这种目的的多处理机系统结构,它结构简单、工作可靠、同步方便。     

机载公共设备综合管理系统的动态反馈调度

机载公共设备的综合管理是一种必然趋势,多处理机任务分配和调度是机载公共设备综合管理系统中一个关键技术问题.针对混合任务和不确定的负载,设计动态反馈调度算法使之具有检测、分类、自适应、反馈的功能,采用静态分配和动态调度相结合的方法、局部反馈和全局反馈调度相结合的方法,实现多处理机欠载、过载、超过载、优先级倒置、任务接收和任务拒绝情况下的动态调度.     

并行任务自动划分及调度算法SMPS

随着ＶＬＳＩ技术的发展，多处理机并行处理技术有了新的进展。本文基于ＩＣＳＬⅡ连续系统仿真语言［１］，提出了一个高效的并行任务自动划分及调度算法（ＳＭＰＳ）。它首先采用启发式算法对任务进行预调度，得到一个次优结果。然后采用改进的分枝定界算法对该调度进行优化，从而得到最优调度。该算法既具有简单易行性的特点，又不失调度结果的最优性，它为并行仿真语言的实现提供了技术基础。     

可重构计算平台上软硬件任务划分与调度算法

软硬件任务划分和任务调度是保证任务集合在可重构计算平台上高效运行的重要技术。传统上软硬件任务划分与任务调度独立进行,划分方案和调度方案不一定匹配,加速效果难以保证。提出了一种将软硬件任务划分与任务调度相结合的算法。该算法综合考虑了任务的执行时间、任务间的通信开销、任务间的依赖关系以及计算资源间的并发关系,可以同时获得给定任务集的软硬件任务划分方案和任务调度方案,加速效果良好。算法开销与传统的任务调度算法相当,时间复杂度为O(V²log₂V+PVlog₂V)实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

资源约束下多项目调度的拓扑优化方法

为了有效解决带有项目优先权约束和资源约束的多项目调度问题,综合考虑项目调度过程中任务的时序关系和资源限制,以拓扑遍历方法为基础,提出了一种多项目调度问题的拓扑优化算法。该算法利用拓扑序列的特点,能够保证任务间的时序关系,采用关键路径任务优先、向后影响度大以及最小空闲时间等优先规则进行任务调度及资源分配。结合工程实例,验证了该算法的可行性。     

基于空间几何模型的遥感卫星任务分解算法

遥感卫星调度问题包含资源约束和任务约束,约束条件比较复杂,在调度前需要将观测任务分解为能被调度算法处理的元任务。任务分解的核心是计算卫星观测目标的时间窗口和侧摆角,由于区域目标无法被单次完全观测,在进行分解时需要将其划分为若干个子区域。针对点目标,提出了一种基于空间几何模型的任务分解算法,在此基础上结合动态划分方法,提出了区域目标任务分解算法,并分析了区域划分参数与观测效率的关系。实验结果验证了算法的有效性。     

面向服务仿真系统的最大可靠性容错调度算法

基于 PB 模型对面向服务的分布式仿真系统的容错调度问题进行了研究.首先,根据该类系统的特点提出了两个命题并以此为基础给出了仿真任务的调度规则;其次,分析了仿真任务的可靠性代价并给出了任务最坏反应时间的计算公式;最后,在此基础上提出了相应的算法RC-RTFT和MW-RTFT.RC-RTFT综合利用了最小可靠性代价及最小最坏反应时间两种启发式规则进行主版本任务的调度,MW-RTFT则基于最小最坏反应时间这一启发式规则进行主版本任务的调度,副版本任务的调度都是基于最小最坏反应时间启发式规则进行.算法仿真结果表明RC-RTFT算法具有较好的负载平衡特性和稳定性,且较MW-RTFT具有更小的算法复杂度.     

基于模拟退火的多处理机调度优化算法研究

研究了目标函数是最小化最大完工时间的多处理机调度问题,此问题被证明是NP hard问题。分析了此问题现有模拟退火算法的缺陷,在此基础上构造了一个模拟退火算法SA LZ。大量的随机数据实验用于验证算法的性能和计算效率,实验结果表明SA LZ算法优于现有算法。     

基于守护/控制模式的并行仿真任务分发算法研究

在研究相关并行仿真任务分发和调度方法的基础上,提出了基于守护/控制模式的并行仿真任务分发和调度构建方法,并设计了基于该模式下的一种并行仿真多样本任务分发算法,算法可自动地将仿真样本分发到多台客户机上并行执行,使得在执行仿真时仿真用户并不需要关注样本的分发过程,从而有效提高了仿真多样本的自动分发程度,为并行仿真应用系统的运行提供了高效支持。本算法对类似系统的实现具有重要的参考意义。     

多功能相控阵雷达实时驻留的自适应调度算法

灵活有效的调度算法是实现多功能相控阵雷达工作性能优化和资源合理利用的基础。从调度代价的角度建立了实时驻留调度的数学模型,提出一种求解次优调度序列的自适应算法。该算法利用任务自身工作方式属性及任务中所含目标的先验信息分配任务的综合优先级,采用一步回溯的策略来确定每个驻留任务的调度属性,利用二次规划获取其最佳执行时间,并与传统的基于优先级调度算法进行了比较。仿真结果表明,提出的自适应调度算法提高了任务调度成功率,降低了截止期错失率。     

Scheduling algorithm based on critical tasks in heterogeneous environments

Heterogeneous computing is one effective method of high performance computing with many advantages. Task scheduling is a critical issue in heterogeneous environments as well as in homogeneous environments. A number of task scheduling algorithms for homogeneous environments have been proposed, whereas, a few for heterogeneous environments can be found in the literature. A novel task scheduling algorithm for heterogeneous environments, called the heterogeneous critical task （HCT） scheduling algorithm is presented. By means of the directed acyclic graph and the gantt graph, the HCT algorithm defines the critical task and the idle time slot. After determining the critical tasks of a given task, the HCT algorithm tentatively duplicates the critical tasks onto the processor that has the given task in the idle time slot, to reduce the start time of the given task. To compare the performance of the HCT algorithm with several recently proposed algorithms, a large set of randomly generated applications and the Gaussian elimination application are randomly generated. The experimental result has shown that the HCT algorithm outperforms the other algorithm.     

考虑合成机制的多星应急任务调度

以应急任务优先调度为原则,保证观测总收益的基础上最小化对原调度序列的扰动是多星应急任务调度领域急需解决的问题.首先,分析应急任务完成时间和观测收益关系,建立考虑时间依赖性收益的数学规划模型.其次,基于遗传算法,提出考虑合成机制的多星应急任务调度算法.设计任务合成、插入和替换算子完成应急任务插入,考虑任务观测收益、序列扰...     

网格任务调度的有向超图划分算法

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是一个重要部分.根据网格环境下任务调度及传统DAG图的特点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合任务调度特征,建立了基于划分的网格任务调度有向超图模型,并在此基础上通过对网格有向超图的划分实现任务对网格资源的映射与调度,提出了一种基于有向超图划分的网格任务调度算法HPGTS.模拟仿真实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

基于Java的分布式测控系统任务调度研究

针对分布式测控系统动态任务调度算法,提出了一种任务迁移的方法。该方法基于Java的对象序列化机制、多线程机制、远程方法调用(remotemethodinvocation,RMI)技术,实现了将重载机上的任务迁移至轻载机上执行。任务迁移的成功使分布式测控系统动态任务调度算法顺利实现,从而有效地提高了系统效率,达到了负载均衡的目标。详细介绍了任务迁移的实现。     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。     

基于二次规划的相控阵雷达任务自适应调度算法

雷达任务自适应调度是目前相控阵雷达资源管理研究的热点问题。以加权时间偏移量平方和最小为调度代价标准,基于相控阵雷达任务二次规划数学模型,证明最优解存在条件,并给出一种最优解的解析求解算法。与数值解法相比,解析求解算法有效提高了算法的快速性。对航空护卫舰舰载相控阵雷达真实工作环境进行一系列仿真,仿真结果表明,所提算法有效提高了雷达高优先级任务调度的调度成功率,降低了任务调度代价。     

面向协同设计的任务调度问题研究

针对协同设计任务调度存在的问题,综合考虑了协作项目间、任务间及任务自身的具体因素和约束,在建立设计任务网络图的基础上,提出了一种以"任务优先系数"为指标的可并行执行任务集内任务的执行调度算法.综合考虑协同设计过程中的诸多动态、不确定性及非量化等因素,基于均衡一适度原则建立了任务到团队成员分配的扩展数学模型,并利用匈牙利算法进行求解.研究表明,该方法能有效对复杂产品的协同设计流程进行规划,且简单易用.     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

基于蚁群算法的并行测试任务调度

并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题.提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得测试时间最短的任务调度序列.给出了并行测试任务调度问题的数学模型,设计了启发式函数和状态转移概率的计算公式.采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟.给出了应用实例,实际应用表明该算法是有效的,能很好地解决此类多维动态组合优化问题.