一种新的多处理器系统实时容错算法

实时多处理器容错算法是实时系统研究领域的一个重要课题.提出了一个动态处理非周期实时任务的容错算法.提出了对待实时任务的基、副版本采用不同的处理器分配策略.对于基版本,尽量提前任务的开始时间;对于副版本,尽量延迟任务的开始时间.通过实验模拟研究了算法的性能.实验表明,算法调度的成功率跟处理器个数、任务数以及任务计算时间有关.与采用单一处理器分配策略相比,具有较高的调度成功率.     

单芯片多处理器系统任务并行处理设计

根据单芯片多处理器的基本架构,围绕如何提高单芯片多处理器的性能,提出一种基于任务库的任务并行处理方法,给出了任务加载和调度策略,并用硬件予以实现.以4个基于51体系结构的MCU子处理器为单芯片多处理器架构,进行了任务分配调度实例验证.结果表明,提出的方法切实可行,能够提高单芯片多处理器的并行处理能力和工作效率.     

多处理机实时分类调度算法研究

讨论了在多处理机实时系统中周期任务可调度性的充要条件和非周期任务的分布函数,并进行了任务调度模型设计。通过处理器利用率实现对实时任务的动态分类,并根据这些分类进行处理器分派。仿真结果表明,这种方法能有效提高实时任务的调度成功率;在处理器达到5个时,调度率可达98%以上,基本属于最优调度,平均负载达到最小且趋于平稳。     

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．     

基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略

提出了一种基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略，在任务划分阶段采用一种启发式群聚算法对随机划分的各子任务按能否使总的运行时间缩短进行各子任务间的聚合，以使各子任务粒度和相互之间的通讯量达到一种优化状态，并在此基础上对群聚之后的各子群任务采用集中式动态调度策略，在程序运行过程中实现各处理器的负载平衡，提高各处理器的利用率，缩短总的运行时间．在一个由5个DSP（digital signal processor）处理器组成的同构型松耦合MIMD（multi instruction multidata）并行处理平台上，对平面四自由度连杆机器人在关节锁定下的运动控制任务采用上述先随机划分，再聚合，最后集中式调度的方法进行了并行实时仿真实验，取得了满意的并行性能指标．     

Linux的网络转发性能研究

采用实验与性能"轮廓"相结合的方法,对千兆网络下对称多处理器Linux的NAPI模式转发性能进行研究,发现Linux的多处理器扩展性较差,其网络转发的性能瓶颈点是网络过滤模块,影响Linux性能和扩展性的主要原因是同步开销过大和处理器负载不均衡.为此,采用"中断亲和"的静态调度方法来均衡处理器负载,并降低调度引起的高速缓存命中失败率.改进了网络过滤模块,即减少了两个同步点,降低了同步开销.实验证明所提建议可提高Linux多处理器的性能和扩展性.     

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.     

多处理器混合实时任务调度

比例公平调度PFair(Proportionate-Fair)算法和边界公平调度BFair(Boundary-fair)是多处理器系统上周期性实时任务的最佳全局调度方法,但在实际的实时系统中,实时任务往往是周期任务和非周期任务混合的任务系统,在研究PFair和BFair调度算法的基础上,提出了基于服务器思想的公平调度方案,实现了对混合实时任务的调度,同时保证了任务公平地使用共享资源,使得公平调度算法适用于多处理器系统中的混合实时任务调度,扩展了其适用范围。     

自适应SR-RM调度算法

在分析RM调度算法的基础上,提出了一种自适应SR RM调度算法,通过跟踪任务的实际执行情况以及处理器的繁忙程度自适应地调整任务的执行周期,使任务得到较合理的调度,达到理想的服务响应时间,以提高系统的实时性;同时监视和预测环境的变化是否造成不可调度任务集,通过自动调节任务的执行周期来减少不可调度任务集的发生,提高系统的可靠性·通过仿真实验,证明SR RM能得到较小的任务调度错失率、较高的可调度利用率和实时性能·     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

RM算法中减少抢占开销的任务微调算法

在基于嵌入式实时操作系统的实时应用中,由于任务抢占导致的切换开销对于整个系统是不可忽略的.提出了一种减少抢占发生的RM任务微调算法,通过对固定优先级调度抢占行为可推迟时间的量化分析,推导出受低优先级任务阻塞而造成的受阻任务集,以及在任意抢占时刻,推迟高优先级实时任务执行避免抢占发生的判定条件.仿真实验表明该算法在保证可调度任务集中所有任务满足时限约束的前提下,延迟高优先级任务的执行,减少抢占发生次数,通过减少抢占开销提高RM算法在实际应用中的可调度利用率.     

Homology Priority Task Scheduling in μC/OS-Ⅱ Real-Time Kernel

μC/OS-Ⅱ is an open source real-time kernel adopting priority preemptive schedule strategy. Aiming at the problem of μC/OS-Ⅱ failing to support homology priority tasks scheduling, an approach for solution is proposed. The basic idea is adding round-robin scheduling strategy in its original scheduler in order to schedule homology priority tasks through time slice roundrobin. Implementation approach is given in detail. Firstly, the Task Control Block （TCB） is extended. And then, a new priority index table is created, in which each index pointer points to a set of homology priority tasks. Eventually, on the basis of reconstructing μC/OS-Ⅱ real-time kernel, task scheduling module is rewritten. Otherwise, schedulability of homology task supported by modified kernel had been analyzed, and deadline formula of created homology tasks is given. By theoretical analysis and experiment verification, the modified kernel can support homology priority tasks scheduling, meanwhile, it also remains preemptive property of original μC/OS-Ⅱ.     

基于提前仲裁和请求等待优先的仲裁策略

针对多端口SoC系统仲裁调度中性能与代价之间的矛盾问题,提出了一种将提前仲裁机制和请求等待机制扩展到固定优先级仲裁算法之上的仲裁策略.提前仲裁机制利用数据传输时间段来裁决新的总线访问请求;请求等待机制对发出总线访问请求但未获访问允许的主设备端口设定请求等待时间,当等待时间到达时,端口将获得对总线的优先访问权.理论分析和实例测试表明,该策略可使总线利用率提高10％左右,它不仅能够兼顾各个主设备端口间的优先性和公平性,而且能够以较低的实现代价获取较高的系统性能.     

VxWorks系统上基于M总线控制系统的设计与实现

研究基于VxWorks嵌入式实时系统下M总线控制系统的软件设计思想和实现方法.该系统需要设置两个各自独立运行的实时任务,以达到对外部设备进行控制的功能.第1个任务负责收集命令和通过传感器采集到的数据,并设定命令优先级;第2个任务负责解释执行,并发送命令执行后的响应,两个任务之间通过命令缓存链表进行通信.此设计思想简单、高效,可以被广泛应用在与M总线相关的其他控制系统中.     

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。     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.     

有人-无人作战智能体任务联盟形成策略方法

为解决有人-无人作战智能体协同执行任务形成联盟问题,采取先任务分组后进行智能体到任务组匹配的联盟形成策略,即利用任务间相关程度具有传递性的特点,引入任务距离概念,设计了任务能力需求一致的任务分组策略,并给出基于可达矩阵变换的分组求解方法.针对联盟形成是分布式能力聚合过程的特点,在考虑智能体到任务组的匹配程度优先级和作战智能体能力利用效率的基础上,设计一种基于拍卖机制的作战智能体到任务组的匹配策略.通过案例计算,得到离岛突击想定下的任务联盟形成方案,分析所形成联盟的资源冗余性,验证了所提联盟形成策略和方法的有效性.     

非受限任务优先级逆转防范方法

本文分析了实时系统中不受限任务优先级逆转问题和传统的预防策略。基于抢占阈值实时调度策略,提出一种避免优先级逆转的新方法,并重新定义了抢占阈值下优先级逆转问题及避免协议,有效提高了任务的可调度性。     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。