一种自适应容错的多处理器实时操作系统

将自适应容错作为实时操作系统的一个功能模块,在提高系统资源利用率的前提下,减轻应用编程人员的负担,提高容错管理功能的可重用性.     

一种支持多级关键度任务的容错实时调度算法

针对当前对支持多关键度的实时系统没有涉及容错功能的研究情况,本文提出了支持多级关键度任务的容错实时系统模型,通过对模型中任务出错后关键度任务集合的响应时间分析,提出了新的算法,我们称之为补任务启动及容错优先级确定算法,算法假设在运行该算法的时刻开始系统不会再次出错,基于这个假设计算每个任务的响应时间,从而决定要不要启动出错任务的补任务以及容错优先级如何分配.该算法在保证系统的容错能力的同时提高了任务的完成率,使系统吞吐量损失最小,从而提高系统的可靠性.最后经过实例对该算法进行验证.     

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。     

分布式系统的实时容错任务调度算法设计

提出一种分布式实时容错调度算法,并研究了该算法的时间复杂度,这种容错调度算法称为“副版本后调度（ＢＫＣＬ）算法”,该实时容错调度算法可以同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务,所产生的调度可保证在分布式系统中一个节点机失效的情况下,具有容错需求的实时任务仍然可在截止时限内完成。     

多处理器DSP系统中的同步算法

描述了基于SHARC的实时多处理器DSP系统中的同步问题，针对SHARC芯片上串口的特点，给出了一套切实可行的同步方法，对同步算法进行了讨论，并给出了实现过程。     

容错神经网络及容错BP算法研究

给出了容错神经网络有关定义，建立了容错神经网络的数学模型，提出了容错神经网络的学习算法，即容错ＢＰ算法以及容错神经网络的结构设计方法，进行了仿真研究，并给出了实验结果及结论。     

多处理器结构的工业控制微型计算机系统

从提高工业控制计算机系统的ＲＡＳ性能出发，提出了一种多主结构的工业控制微型计算机系统的设计方案。系统核心单元由三个同构型的ＣＰＵ模构成。依靠互测互诊、故障隔离和系统重构等手段，使系统的平均无故障运行时间大大延长。在三模取二（ＴＭＲ）方式下代作，可以杜绝瞬态故障和干扰造成的运行错误，与单ＣＰＵ系统和普通双ＣＰＵ系统相比，ＲＡＳ性能得以全面提高。     

多处理机系统的高效实时容错调度算法

在容错调度算法副版本后调度算法的基础上,提出一种高效实时容错调度算法。对于具有容错需求的实时任务而言,由实进容错调度算法所产生的调度可保证在多处理机实时系统中一个处理机失效时,实时任务仍然可在截止时限内完成。在ＥＢＫＣＬ算法中,如何两个实时任务的基版本分配在不同的处理机Ｐｉ和Ｐｊ上,且这两个实时任务的副版本被调度到同一个处理机Ｐ’上,则两个副版本之间允许有时间上的重叠。     

分布式系统中一种基于EDF的实时容错调度算法及其分析

将任务分配算法与处理器调度算法相结合，提出了分布式系统调度的一般方法。给出当处理器调度算法为EDF，且容错采用主／副版本技术时任务集所需最小处理器个数的计算公式。给出满足以上条件的任务分配算法（针对任务集动态产生的情况）和任务集所需最小处理器个数算法。模拟结果显示：算法是有效的，且表明任务集所需处理器数与任务资源利用率有关。     

分布式系统的实时容错任务调度算法设计

提出一种分布式实时容错调度算法,并研究了该算法的时间复杂度．这种容错调度算法称为“副版本后调度（ＢＫＣＬ）算法”,该实时容错调度算法可以同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务,所产生的调度可保证在分布式系统中一个节点机失效的情况下,具有容错需求的实时任务仍然可在截止时限内完成．     

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。     

基于混合遗传算法的并行多处理器系统的任务调度

针对并行多处理器系统的任务调度问题,提出一个新的混合遗传算法(HGA)．HGA使用拓扑排序表的交叉来保证下代的合法性和搜索空间的全局性,为了提高HGA的收敛速度,根据拉马克进化理论,在交叉算子中使用贪婪策略来提高个体的适应值,模拟结果显示HGA的调度结果和算法的时间复杂性都是令人满意的．     

多处理机系统的高效实时容错调度算法

在容错调度算法副版本后调度算法（ＢＫＣＬ）的基础上,提出一种高效实时容错调度算法（ＥＢＫＣＬ）．对于具有容错需求的实时任务而言,由实时容错调度算法所产生的调度可保证在多处理机实时系统中一个处理机失效时,实时任务仍然可在截止时限内完成．在ＥＢＫＣＬ算法中,如果两个实时任务的基版本分配在不同的处理机Ｐｉ和Ｐｊ上,且这两个实时任务的副版本被调度到同一个处理机Ｐ上,则两个副版本之间允许有时间上的重叠．模拟实验证明,使用多个实时任务副版本之间的时间重叠技术,ＥＢＫＣＬ大大提高了调度的性能     

An Adaptive Genetic Algorithm for Multiprocessor Real-time Task Scheduling

Real-time task scheduling is of primary significance in multiprocessor systems. Meeting deadlines and achieving high system utilization are the two main objectives of task scheduling in such systems. In this paper,we represent those two goals as the minimization of the average response time and the average task laxity. To achieve this, we propose a genetic-based algorithm with problem-specific and efficient genetic operators. Adaptive control parameters are also employed in our work to improve the genetic algorithms' efficiency. The simulation results show that our proposed algorithm outperforms its counterpart considerably by up to 36% and 35% in terms of the average response time and the average task laxity,respectively.     

基于粒子群优化的多处理器任务调度算法

对于NP(Non-Polynomial)完全问题,现有的算法主要是启发式算法,性能还有待提高。基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是在满足任务之间优先关系的条件下,使所有任务整体完成时间最小。算法将粒子位置和任务高度作为任务的优先级,通过表调度技术生成有效的调度方案,并将调度方案对应的调度长度作为粒子的适应值。首先随机产生一群粒子,然后通过使用全局模型的粒子状态更新策略不断迭代,获得可以接受的任务调度方案。仿真实验结果表明,与遗传算法相比,调度长度提高14.7%,运行时间缩短近一半,特别适合于求解规模较大的多处理器任务调度问题。     

一个基于RM的弱硬实时调度算法

在定义弱硬实时系统周期任务模型的基础上,提出基于RM调度策略的弱硬实时调度算法PV-RM.PV-RM调度算法在对任务的未来行为进行预测的基础上,通过将任务在抢占段和让步段之间切换,动态调整任务的优先级以反映紧迫程度.在系统过载时,PV-RM调度算法按照任务的初始优先级,为重要的任务提供满足其弱硬实时约束的服务,为其他任务提供尽力而为的服务.给出了PV-RM调度算法的可调度性分析及可调度判定不等式,并通过示例分析说明了该算法的有效性.     

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。     

多种任务加工表局内问题的竞争算法

介绍了局内问题的竞争算法,给出了多种任务加工表局内问题的竞争算法。