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.     

实时系统中基于DVS与Cache划分技术的节能研究

DVS(动态电压调度)和cache划分是用来节约嵌入式系统能耗的技术.两种技术的结合会具有更好的节能效果,而且有cache划分的其他优点,关键问题是如何为每个任务确定执行时的电压和cache大小来使系统能耗最小.在实时嵌入式系统中针对这一问题,提出了一个多项式时间复杂度算法.实验对比了多组测试集在不同算法下的能耗,结果表明,本算法在满足实时性约束条件下有效地降低系统能耗.     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.     

容错模式下TTCAN系统矩阵的实时调度

TTCAN协议是一种CAN总线高层协议,在现行CAN协议的基础上引入了时间触发机制.由于消息组中的消息具有多样性,各个消息的周期可能相差很大.针对这一问题,采用最大公约数(GCD)方法来加以解决;利用遗传算法对调度表进行优化,提高了网络利用率,并且提高了事件触发任务的实时性能.对调度表的容错性能进行了分析,并提出了基于后面优先原则的仲裁窗方法.实验结果表明,该算法优化系统网络调度,保证了传输的实时性.     

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.     

实时系统可变工作量建模及计算方法

传统实时系统性能分析以最差情况下执行时间(worst-case execution time,WCET)作为主要输入,导致分析过于保守.针对实时系统设计时预留冗余过大的问题,建立了以到达事件类型、数量和分布为决策变量,包括工作量曲线(workload curves)、逆工作量曲线(inverse workload curves)、工作量比率曲线(workload ratio curves)在内的实时系统可变工作量模型,给出了相关计算方法.基于可变工作量模型分析了其在混合调度中的应用,结果表明:采用可变工作量模型和算法可显著减少任务所需的执行工作量,降低了实时系统的资源需求.     

基于副版本零调整策略的实时任务主副版本容错调度

为了降低硬实时周期性任务主副版本容错调度的副版本调整开销,提出了一种BEDFNENF容错调度算法.采用反向最早截止期优先(BEDF)策略为副版本预分配处理器时间,运行时则采用零调整最早通知时间优先(NENF)策略调度主版本.结果表明,BEDF-NENF算法能够按照最后机会策略调度副版本.当主版本错误概率不大于0.05时,BEDF-NENF算法的副版本调整平均比较次数和副版本调整时间比率均为0,与BEDF-RM算法、BEDF-EDF算法、BEDF-ENF算法的主版本完成率之差约为1%.BEDF-NENF算法不仅能够取得与同类调度算法接近的主版本完成率,而且能够通过省略副版本重新调整操作来降低调度的复杂性,节省调度时间.     

重特大事故人员疏散算法设计及系统实现

针对工业企业重特大事故中的人员疏散问题，提出了一种能有效决策、指挥人员疏散的物联网系统.在此基础上，以较短的时间使全部人员疏散为优化目标，设计了一种快速搜索人员疏散路线的启发式算法ERSA.该算法根据厂区内道路和当前人员的分布情况，在规定的时间内通过多次循环迭代优化人员疏散路径.大量对比实验表明，ERSA能够有效地减少疏散时间，与最短路径疏散方法和随机疏散方法相比全体人员的疏散时间分别缩短了15%和28%.     

电动汽车弹性充电策略的研究

为了缓解电动汽车里程焦虑问题，降低因充电时间过长对日常使用的影响，对家用电动汽车的充电策略进行了研究.针对家用汽车使用场景的离散性，提出弹性充电的方法，利用使用间隙规划充电方案，降低对行程的延误.并提出选择充电站和充电量的最优算法，根据电动汽车自身电池特性和周边充电站的资源竞争情况计算最优的充电决策.通过对真实车型数据和用车场景的模拟，验证了算法的有效性.这表明弹性充电策略能够大幅度节省行程时间，消除用户的里程焦虑.