基于桶排序的EDF调度算法优化

EDF调度算法在系统过载的情况下,就不能有效地实时调度系统中的所有任务,使任务的截止期错失率非常高.利用桶排序算法,将实时系统中任务按不同优先级等级分组排序,使得高优先级等级任务组中的任务优先被调度执行;对于其他低优先级等级任务组中的任务,根据资源利用率动态调整它们的优先级等级,从而降低实时系统的任务截止期错失率.仿真实验表明,优化后的EDF调度算法的截止期错失率,明显比优化前低,说明基于桶排序的EDF调度算法的实时任务截止期错失率比EDF调度算法低.     

嵌入式系统动态策略任务调度算法

针对嵌入式实时系统任务调度问题,讨论综合截止期和关键度两种特征参数的任务调度策略。引入动态策略的概念,采用任务分组优先级分段的方式,通过判断函数的判断动态选择调度策略,利用可达截止期优先降低任务错失率,关键保证重要任务的调度成功率,提出一种动态截止期-关键度调度算法。理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下该算法可以达到与可达截止期优先相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度。     

一种嵌入式系统自适应调度算法研究

在优先级调度策略的基础上,引入自适应调度策略来降低调度错失率,采用任务分组的方法,通过判断函数动态地选择调度策略,利用可达截止期优先来降低任务错失率,保证了全局优先级高的任务的调度成功率.理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下,该算法可以达到与可达截止期优先策略相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度.     

一种嵌入式系统自适应调度算法研究

在优先级调度策略的基础上,引入自适应调度策略来降低调度错失率,采用任务分组的方法,通过判断函数动态地选择调度策略,利用可达截止期优先来降低任务错失率,保证了全局优先级高的任务的调度成功率。理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下,该算法可以达到与可达截止期优先策略相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度。     

嵌入式实时系统可生存性分析研究

系统可生存性分析是为了给出系统的评价与改进建议,以提高系统遇到故障或事故时的可生存能力．首先,分析了嵌入式实时系统的可生存性问题;然后,通过对嵌入式实时系统可生存性分析过程进行定义与划分,提出了一种针对嵌入式实时系统的可生存性分析框架,着重阐述了量化分析模型,这种量化分析有助于对系统的可生存性进行准确的评价和对比;最后,设计了模块化分析平台．     

WebitOS中动态优先级调度机制及EDF算法的实现

在实时系统中,相对于静态优先级调度机制而言,动态优先级调度机制因其可以为每个任务的各个作业设置不同的绝对时限而更好地反映了实时系统对于所调度的各个任务的时限要求.基于最早时限优先(earliest-deadline-first EDF)算法的高可调度利用率,在WebitOS实时操作系统中设计并实现了动态优先级调度机制,并且提出了一种早期丢弃规则.实验结果表明,该规则提高了EDF算法在超载情况下的整体调度性能.     

嵌入式实时系统中劣质数据动态清理方法研究

当前常用的劣质数据动态清理方法规模大,需对其进行剪枝处理后才可应用于劣质数据动态清理中,不仅效率低,且清理结果不准确。因此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动态清理方法,劣质数据主要包括错误数据、重复数据和不完整数据,利用统计学求期望方法对错误进行清理,计算得到一个可信区间的基准范围,依据该基准范围对错误数据进行清理。利用编辑距离获取两个字符串之间的相似度,通过得到的相似度对重复数据进行动态清理。对嵌入式实时系统数据库中所有记录的不完整性进行评估,依据评估结果决定是否清除相应数据。实验结果表明,所提方法针对劣质数据有很高的清理准确性。     

嵌入式实时系统中分布式RTOS的设计与实现

在构建入嵌入式实时系统的分布式硬件平台基础上，研究了嵌入式实时系统中分布式RTOS的设计与实现问题，抽象出应用于此类系统的RTOS层次模型，并给出了实时通信核心技术和分布任务调度策略。     

嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法研究

在嵌入式实时系统中,数据在采集过程中容易出现丢失现象、在传输过程中容易受到外界攻击变成劣质数据,威胁整个系统的安全。当前劣质数据检测方法通过聚类法实现,不仅通信开销大,而且检测性能低下。为此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法,建立嵌入式实时系统。介绍自回归模型的构建方法,通过优质数据的变化规律构建自回归模型。为了使构建的自回归模型的误差尽可能地接近0,面对嵌入式实时系统的动态变化对构建的模型进行自适应调整。通过调整后的模型对嵌入式实时系统中劣质数据进行检测,给出检测过程。实验结果表明,采用所提方法对劣质数据进行动态检测,检测精度和效率较高,通信开销较低,整体性能优异。     

基于硬实时系统的抢占调度成本优化算法研究

实时系统已经广泛的应用到社会的生产中,硬实时任务间的抢占调度成本会影响整个系统性能。本文提出了一种优化硬实时任务抢占开销的优化算法。对EDF调度抢占行为的可推迟时间进行了量化分析,在任意抢占时刻,推迟高优先级硬实时任务的执行以避免抢占发生的条件。实验结果表明,本文提出的算法可以保证可调度性的同时有效地减少抢占次数,从而提高系统性能。     

EDF调度算法在Linux2.6上的实现

Linux2．6对以往以Linux2．4为代表的传统内核进行了诸多方面的改进。尤其是新的调度器、抢占式内核和O（1）调度算法的引入,使Linux在实时性能方面有了很大的提高．但传统的时间片轮转和先进先出算法毕竟有它自身的局限性．本文阐述了如何将优秀的实时调度算法——最早截止期限优先动态调度算法（EDF）引入linux2．6的内核中,将其改造成实时性能更强更适合嵌入式应用的系统．文章最后介绍了对改造后的系统所进行的检验,实验结果证明改进后的实时性能相对原来的linux2．6版本有明显的提高．     

井下轨道运输监控系统网络实时调度研究

文章对井下轨道运输监控系统的网络结构进行了分析,针对平均分区的EDF算法在CAN总线信息调度中应用出现的问题,提出了一种改进的基于指数分区的EDF算法；分析了当网络中各节点的相对截止期差距过大、网络负载过高时平均分区的EDF算法存在的问题,运用提出的指数分区的EDF算法有效地解决了该问题；并用CANoe仿真工具验证了算...     

An Efficient Real-Time Fault-Tolerant Scheduling Algorithm Based on Multiprocessor Systems

In the context of real-time fault-tolerant scheduling in multiprocessor systems, Primary-backup scheme plays an important role. A backup copy is always preferred to be executed as passive backup copy whenever possible because it can take the advantages of backup copy de-allocation technique and overloading technique to improve schedulability. In this paper, we propose a novel efficient fault-tolerant ratemonotonic best-fit algorithm efficient fault-tolerant rate-monotonic best-fit （ERMBF） based on multiprocessors systems to enhance the schedulability. Unlike existing scheduling algorithms that start scheduling tasks with only one processor. ERMBF pre-allocates a certain amount of processors before starting scheduling tasks, which enlarge the searching spaces for tasks. Besides, when a new processor is allocated, we reassign the task copies that have already been assigned to the existing processors in order to find a superior tasks assignment configuration. These two strategies are all aiming at making as many backup copies as possible to be executed as passive status. As a result, ERMBF can use fewer processors to schedule a set of tasks without losing real-time and fault-tolerant capabilities of the system. Simulation results reveal that ERMBF significantly improves the schedulability over existing, comparable algorithms in literature.     

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.     

实时需求下的带时间窗移动充电车在线调度算法

在双碳背景下,移动充电车作为新型充电设施,能够缓解电动车保有量迅速增长带来的充电压力。然而成本高、效益低等问题阻碍了移动充电车的进一步发展。本文针对移动充电车只有在用户发出充电请求时,才能获知充电需求信息的特点,且需求带有时间窗要求的情形,提出实时需求下的带时间窗移动充电车调度问题,以总时间成本最小为目标,采用在线理论与方法,建立优化模型并设计在线算法;给出了不同情形下的调度方案,计算方案的竞争比,并进行对比分析;最后通过数值算例验证了在线算法的可行性和有效性。研究结果表明,用户发出的实时充电需求数量越大、最大单位惩罚时间成本系数越小,在线算法的执行效果越好。本文的模型和在线调度算法可以有效解决实时需求下的带时间窗移动充电车调度优化问题,提高移动充电车的充电效率,平衡充电供需。     

改进的端到端实时CORBA调度模型可调度性分析算法

端到端实时CORBA系统调度模型的可调度性分析算法存在着一些缺陷和局限．针对其局限性，提出了改进的可调度性分析算法，采用时间需求分析方法，增加考虑了同一处理器上兄弟子任务对时间需求的影响，以及一个端到端任务在同一处理器上存在着2个以上子任务的情形。通过计算任务影响函数，分别推导出2类子任务的时间需求函数。新的可调度性分析算法不仅具有良好的通用性，而且提高了原有算法的判定能力。可适用于含有递归调用的实时CORBA任务集的可调度性分析和判定。     

实时系统最大化奖赏值的能耗感知调度

针对实时系统中周期任务在可变电压处理器上的能耗感知调度问题,提出了一种贪婪人工蜂群算法.在人工蜂群算法的基础上,引入贪婪算法的思想,按照最大价值密度优先原则,为任务分配执行速度,以保证价值密度大的任务能被执行,从而提高系统的奖赏值.仿真结果表明:能耗利用率随着能耗约束的减小而增大,说明算法具有良好的能耗感知特性;相比贪婪算法,当能耗约束因子为0.1时,系统的奖赏值平均提高了78%,随着任务数的增加、能耗约束越强,其优势更加明显.