嵌入式实时系统中抢占控制策略及其优化

任务的抢占在保证了系统可调度性的同时,也带来了必然的抢占开销.而对于资源受限的嵌入式实时系统来说,控制任务的抢占次数,降低抢占引起的资源消耗具有重要的意义.提出了一种基于时间片的抢占控制模型,为每个任务分配一个可抢占次数的上限.由于抢占控制会对系统的可调度性造成影响,因此通过遗传算法对任务的抢占次数上限进行优化,使其在满足任务可调度的前提下取值最小.通过仿真实验,分析了优化算法的性能,并从对任务调度的统计结果中可以看出,采用本文提出的抢占控制策略可以有效地减少任务执行中的抢占次数.     

硬实时环境下固定优先级调度的离线优化

RM调度算法具有简单的实现机制和较低的调度开销,被广泛应用于硬实时调度领域.然而这类算法的固定优先级特征使其在高任务负载环境下具有极高的抢占次数,从而导致了较大的系统开销,因此提出一种方法来减少RM调度的抢占次数.该方法通过离线计算任务集的最优属性来减少基于RM调度的系统在运行时的抢占次数,进而降低系统的抢占开销.仿真结果表明,该方法可以在不付出额外调度开销的前提下有效减少RM调度的抢占次数,降低实时系统的抢占开销.     

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.     

基于局部非抢占式定时调度的汽油机控制系统实时性分析

建立了实时性分析的框架,包括建模、调度算法设计和评价3个步骤.以单缸汽油机的点火和喷油控制为研究对象,进行了实时性分析和仿真.建立的多处理器实时系统模型由运行在3个处理器上的6个任务组成,提出了局部非抢占式定时调度算法(LNPTT),并与传统的时间片轮巡调度算法对比,对两种算法的可行性分别进行了可调度性验证、时序验证和共享资源验证.结果表明,建立的实时性分析模型合理,提出的LNPTT局部非抢占式定时调度算法可行、可靠.     

μC/OS-Ⅱ内核任务调度算法的改进

μC/OS-Ⅱ是一个基于任务优先级抢占式的实时内核,但它不具有相同优先级任务的实时调度功能.为了使μC/OS-Ⅱ内核既支持不同优先级的多任务抢占式调度,又支持同一优先级的多任务调度,提出对μC/OS-Ⅱ内核的改造,加入以时间片轮转调度算法进行相同优先级任务的调度.方法是保持原有不同优先级抢占式调度链表,增加相同优先级的时间片轮转调度链表,通过任务控制块指针使任务调度在2个链表之间切换.给出了在μC/OS-Ⅱ任务调度模块中算法改进的实现步骤、实验过程和结果.结果说明了提出的改进调度算法是可行的.     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

多处理器系统实时任务限制抢占调度算法

针对多处理器平台完全可抢占调度(Fully Preemptive Scheduling,F-PS)可能造成低优先级任务的响应时间超出截止期限的问题,提出了两种基于固定抢占点模型的限制抢占调度算法:一种是常规延迟(Regular Deferrable Scheduling,RDS),即高优先级任务抢占正在运行的执行到最近抢占点的低优先级任务,被抢占的任务可能不具有最低优先级;另一种是自适应延迟(Adaptive Deferrable Scheduling,ADS),即高优先级任务等待正在运行的最低优先级任务执行到最近的可抢占点位置,并抢占。搭建了一个仿真实验平台,并在该平台上进行一系列的仿真实验来探究两种算法的性能表现。实验结果表明:在动态和静态优先级调度下,任务抢占次数大小顺序为F-PSRDSADS;当抢占时间消耗大于临界值时,RDS和ADS的任务可调度率与F-PS接近。     

基于Anytime算法的模型预测控制器的优化反馈调度

模型预测控制器可以实现为具有Anytime算法特征的模型预测控制（MPC）任务,它允许在执行时间和控制性能之间进行折衷．文中针对一组MPC任务,提出一种优化反馈调度算法（FS-CBS）,在有限处理器时间约束范围内使全局控制性能最大化．该算法为每个MPC任务分配了一个恒定带宽服务器（CBS）,并对CBS所预定的处理器时间进行动态调节,同时通过约束条件保证整个任务集的可调度性和各组分的稳定性．仿真结果表明,该算法对MPC运行时的执行时间变化不敏感,明显优于基本的CBS算法．     

同船装卸协调作业模式下的集卡路径优化调度

为提高集装箱码头的装卸作业效率,合理使用集装箱码头作业机械资源,研究了基于同船同步装卸协调作业情况下集卡行驶路径问题,并综合考虑了岸桥的作业时间,使得在这种装卸调度模式下,集卡的行驶时间和岸桥装卸集装箱的总作业时间最小.并对所建模型进行了数值模拟,给出了集卡行驶的最优路径,岸桥进行装卸同步作业的次数.与传统的调度模式相比较,大大缩短了集卡的行驶时间以及降低了集卡的空载率,同时也提高了岸桥的作业效率,总体提高了机械设备的利用率.     

实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度

提出一种基于模型预测控制(MPC)的反馈调度算法(FS-MPC),可以在有限计算资源的情况下改进实时控制系统的性能.将被控的实时调度过程模型化为受约束的任务集密度控制问题.在FS-MPC算法中,约束条件保证任务集在最早截止时限优先(EDF)算法下是可调度的;同时,MPC的优化目标通过减小控制任务的截止时限使整个任务集的密度尽可能接近100%,从而提高控制任务的优先级,降低输出抖动.仿真结果表明,在有限计算资源的情况下,FS-MPC显著地降低了由调度过程引起的控制性能损失.     

基于EDF的实时数据库动态容错调度算法

实时数据库系统的事务调度过程中,对于即将完成的事务的抢占会造成CPU时间的浪费,降低系统的性能.针对实时数据库中的周期性实时事务提出了一种PEA(preemptive estimate algorithm)软件容错调度算法,算法基于EDF(earliest deadline first)进行事务调度,并结合负载优化算法进行适当调整,采用抢占评估策略来确定是否允许事务抢占,以最大化系统的资源利用率.通过实验测试,证明其具有良好的性能,能有效提高事务的成功率.     

基于G-EDF的DAG并行任务多核响应时间分析

由于未考虑DAG(directed acyclic graph)任务的自身结构, 基于G-EDF(global earliest deadline first)的DAG并行任务模型的可调度性分析存在很大的悲观性,因此本文针对DAG任务集在多处理器系统中采用G-EDF调度策略下的响应时间分析进行了研究.首先针对carry-in任务实例执行的情况提出更加精确的carry-in工作量估算方法.基于该carry-in工作量估算方法提出一种基于完成时间的问题窗口工作量估算方法.最后,结合上述两个改进策略提出了基于G-EDF的DAG任务响应时间分析方法.仿真实验表明,所提出的方法较目前已知的调度策略方法可调度性至少提高15%,最高可达25%.     

一种改进的集群系统的任务调度算法

任务调度算法是提高集群系统负载均衡能力的有效手段。为了提高系统利用效率,除了每个任务分配优先级外,还提出基于动态分配任务抢占阈值的LSF（Least Slack First最小空闲时间优先算法）改进算法,并将该设计方法应用到渲染集群系统中,从而有效地减少了因任务抢占引起的系统开销和提高了渲染集群系统资源利用率。     

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。     

液压机控制系统的多任务可调度性研究

针对嵌入式控制系统,通过液压机控制系统的设计与仿真,提出了控制与调度协同设计方法。首先,分析液压机控制系统功能和性能需求,研究了实时系统的选择和控制任务划分对嵌入式控制系统性能的影响;接着分析固定优先级算法、单调速率算法、最短时间限优先算法及抖动控制;最后,采用Matllab/Simulink和Truetime工具箱,通过调整任务划分、模型及调度算法等,对液压机控制系统的多任务进行仿真验证。仿真结果表明：可以获得最优的调度算法、任务划分及减小的输出抖动,这证明了控制与调度协同设计方法是有效的。     

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．