6502CPU单板机的实时多任务管理软件

本文叙述了一个以6502CPU单板工业控制机为环境的实时多任务管理软件的实现方法和功能。6502系列机堆栈区只有一页,该软件成功地解决了多任务并行时使用硬件堆栈的问题,可支持八个任务的并行执行。该多任务管理调度迅速、灵活,实时性强。软件结构简洁,扩充容易,使用方便。     

基于EOPN的晶圆制造系统实时调度仿真平台

针对半导体晶圆制造系统(SWFS)的组织构成、加工过程和生产模式的典型特点,以拓展型面向对象Petri网(EOPN)为工具对该复杂系统建立了模型,在准确描述晶圆制造过程的基础上采用面向对象技术设计并开发了一套SWFS实时调度仿真平台.该平台不仅能够真实再现半导体晶圆的反复重入型加工过程,而且能够集成多种实时调度与派工控制算法,以准确高效的仿真计算进行算法测试和相应系统绩效的评价与预测.SWFS实时调度仿真平台的开发成功对SWFS的建模、调度和控制等相关研究起到积极的支持作用.     

实时多任务监督控制程序

论述了如何在ＳＴＤ总线系统上的实现多任务监督控制，并给出具体的实现方法。     

基于Matlab的光学实验仿真平台

利用Matlab的强大计算功能和绘图功能,建立了一种光学实验仿真平台.     

一种实时多任务管理机制

研究一种实时多任务管理机制。讨论了ＲＭＤＯＳ系统结构与支撑环境，多伤务控制流程和调度问题。该管理机制实现了可变优先级加时间片轮转的调度策略和网络任务的实时响应。它作为多任操作任务的核心，成功地支持了人布式操作系统ＨＺＤＯＳ的实现和分布式并行任务分配，支持了分布式系统故障恢复与系统重构。     

面向炼钢厂多机多任务天车调度的仿真方法

天车调度对于炼钢厂车间中各生产工位间物流的衔接、顺行以及整个企业生产节奏的调控具有重要意义,且同时受到时间、空间约束以及生产计划等的限制,是典型的多机多任务约束问题。为此,建立了一种时空约束下基于规则演化的仿真模型,以优先保证炼钢-连铸生产作业任务的完成为目标,合理安排多任务在车间作业跨中多台天车上的分配,并考虑多任务之间的时间约束和多台天车之间的空间约束问题,设计基于任务分配规则、冲突处理规则、任务结束规则的仿真模型运行规则用于控制天车执行任务的运行过程。该方法可避免对调度问题进行理论求解的困难,通过对某炼钢厂炼钢-连铸生产作业计划的离线模拟测试表明:能够避免天车运行过程中的时间空间冲突,以获得合理的天车运行调度方案,为生产调度提供指导。     

基于RTX的仿真平台下实时仿真数据库设计

针对Windows平台下的传统非实时数据库实时性无法满足实时仿真需求问题,首先分析了RTX的特点,介绍了基于RTX的仿真平台。在此基础上,提出了一种在RTX和Windows的仿真平台下,利用RTX的实时特性以及内存管理特性,设计实时仿真数据库的方法。方法主要利用RTX的中断处理以及进程调度机制来提高Windows的实时特性,利用RTX的内存锁定技术来构建实时仿真数据库,采用传统的非实时关系数据库保存历史仿真数据,并由实时仿真数据库和历史数据库构成完整的仿真数据库。     

基于实时多任务操作系统的智能脱扣器系统软件设计

为了克服传统的顺序软件结构导致软件代码结构复杂、可移植性和可扩展性差的缺点，提出了基于实时多任务操作系统--IR-OS的智能脱扣器系统的设计方法，并得到实际应用。IR-OS采用了抢占优先级调度方式，内核代码简洁，并为用户提供开发接口，实际应用证明，采用实时多任务操作系统作为智能脱扣器开发和运行平台，具有很好的运行稳定性、可靠性和实时性。     

实验室基于Matlab实时工作间的快速原型仿真系统的研究

介绍了Matlab实时工作间、实时视窗目标的基本概念，给出了使用MatlabSimulink建模并进行快速原型实时采集数据、分析数据的方法。     

实时多任务监控系统任务调度的实现

本文对实时多任务监控系统的前后台任务调度进行论述,并给出前后台任务调度的具体实现方法。     

一种无线网络控制系统概率性任务实时调度算法

传统无线网络控制系统中概率性任务调度算法存在效率低下、延迟时间长的问题．利用概率模型来解决时间和优先级问题,并提出了一种高效的任务调度算法,即通过判断队列的可调度性,提高调度的成功率．仿真实验表明,该算法适用于实时系统调度问题,且较已有的传统算法在性能上有一定的提高．     

基于动态任务优先级的网格任务调度算法研究

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题.为了确保每一步都能优先调度影响调度长度最大的就绪任务,提出一种采用动态任务优先级策略的任务调度算法.在进行任务调度的过程中,通过动态计算任务图DAG的关键路径并有效地利用处理器的空闲时间段来复制任务,使任务节点之间的通信开销尽可能降低,进而缩短整个任务图的完成时间.大量的模拟实验结果表明,所提的算法在任务完成时间上明显优于HEFT算法和DDS算法.     

基于分层禁忌遗传算法的卫星任务调度方案

对地观测卫星在地球观测系统中起着核心作用,任务调度是对地观测卫星满足更多任务需求并获得高观测效率的重要手段。随着用户的激增,大量的任务请求引起卫星资源、时间资源的冲突,导致卫星任务的调度效率低下。为了解决上述问题,通过拆分和聚类2种策略对任务进行预处理,设计了一种基于分层禁忌遗传算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的卫星任务调度方案。建立了对地观测系统模型,分析了观测任务调度的相关约束;通过分析任务时间窗口冲突情况来确定任务拆分方式,通过计算聚类距离来区分任务分布状态,从而选取合适的观测任务构成预调度任务集合;在上述任务规划的基础上,提出LTGA完成任务的选取和排序,生成观测计划。仿真结果表明,所提出的卫星任务调度方案能够有效提升调度收益、降低调度时间。     

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.     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

基于蚁群算法的并行任务分配与调度

蚁群算法是近年出现的一种新启发式算法,在求解NP完全问题中具有较大优势.针对如何在满足任务约束关系的条件下用蚁群算法求解任务分配与调度问题,首先对任务的分配与调度问题建立数学模型,然后在满足子任务之间的约束关系的条件下用蚁群算法求出最优解,最后把用蚁群算法与遗传算法的最优解进行比较.通过仿真实验表明,蚁群算法比遗传算法在任务分配与调度求解中有较高的解的质量,但蚁群算法的求解速度要慢于遗传算法.     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

基于改进遗传算法的网格任务调度

为在网格环境下完成任务调度,使服务运行时间和费用2个指标达到最优化,将这2个指标作为网格任务调度模型的衡量指标,将计算经济模型引入网格资源管理,改进了遗传算法。算法中的染色体编码采用间接编码方式,对每个任务占用的资源编码,即实数编码方法。生成初始种群时采用随机生成种群和根据某些先验知识生成种群这2种方法相结合,变异操作时根据原来染色体的适应值和适应度函数进行有目的的随机变异。通过网格仿真平台GridSim对该算法进行模拟验证,并将其与简单遗传算法及GridSim中经济模型下时间最优算法DBC_Time比较,试验结果证明,其能较好完成网格环境下任务的调度,实现时间和费用双目标优化。     

基于QoS相似度的网格任务调度算法

针对网格环境下用户任务的多维服务质量(quality of service,QoS)要求,给出了一种基于QoS相似度的网格任务调度改进算法。该算法根据资源在各维QoS参数上提供服务能力的差异程度,计算出用户在各维QoS参数上的权重,并将任务分配到满足用户需求倾向的资源上执行。并采用GridSim工具包对提出的算法进行了仿真,实验结果表明,该算法不仅能满足用户的多维QoS要求,缩短任务完成时间,同时系统资源利用率也得到明显提高。