基于软件容错的抢占阈值调度算法设计与仿真

为了提高硬实时系统的容错能力,同时减少任务间的抢占次数,基于软件容错模型提出了抢占阈值容错调度算法(FT-FPPT).为了获得系统中任务抢占阈值分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的抢占阈值配置搜索算法(PTCSA).PTCSA算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n 2),其中n为任务的个数.最后给出了该算法的最优性证明.仿真实验表明,抢占阈值容错调度算法能够在抢占式容错调度算法的基础上,进一步提高系统的容错能力。     

硬实时系统周期任务低功耗调度算法

针对硬实时系统周期任务,提出了动态空闲时间回收算法(DSTRA)。该算法既能利用高优先级任务提早完成的空闲时间,也能利用低优先级任务产生的空闲时间,并且考虑了通用的功耗模型:处理器的动态功耗;处理器的静态功耗。DSTRA算法由两部分组成:在离线状态,确定任务集的静态运行的速度;在在线状态,根据任务集的真实负载,利用高优先级任务提前完成的空闲时间和低优先级所产生的空闲时间,调节处理器速度。实验结果表明:DSTRA算法与DRA(Dynamic Reclaiming Algorithm)和DSRDP(Dynamic Slack Reclamation with Dynamic Procrastination)算法相比节能效果更好,可以分别节约2.03%~27.57%和1.09%~17.04%的能耗。     

基于回卷恢复的容错硬实时系统可调度性分析

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因此硬实时系统必须具有实时性和可靠性保障。为了提高硬实时系统的容错能力,基于回卷恢复模型提出了允许容错优先级提升的分配策略。为了获得系统中容错优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的容错优先级配置搜索算法(fault tolerant priority configuration search algorithm, FTPCSA)。该算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n2)。最后给出了该算法的最优性证明。经过深入分析和实验证明,允许容错优先级提升的分配策略能够在容错优先级继承策略的基础上,进一步提高系统的容错能力