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1.
针对协同处理应用的混合实时任务调度需求,提出了基于预取时间的虚拟服务器调度模型,给出了模型调度中的相关算法,论证了算法的可调度性.该算法基于资源划分补给策略,可以实现多种调度算法在同一个实时调度系统中的并发工作.实验结果表明该模型具有很好的调度效果.  相似文献   
2.
针对混合云的功能和复杂度逐渐增大而导致资源失效率增高的问题,提出一种提高混合云资源调度成功率的调度算法.首先,根据私有云资源失效规律特点,建立资源有效利用率模型和任务稳定性模型.然后综合考虑公共云和私有云的特点,建立基于失效感知的两层资源调度模型(2L-FARS),并使用建立的ST—LLF(任务稳定性阀值控制的最低松弛度优先调度算法)和DQPA(双队列资源提供算法)调度算法分别完成两层资源调度.最后使用failure traces和workload traces,对提出的策略进行验证.实验结果表明,该策略有效地减少了任务截止期违约率,并且在提高资源利用率的同时,一定程度上降低了任务执行总费用.  相似文献   
3.
【目的】讨论非同类机环境下最小化任务总误工损失的调度问题。任务的误工损失是与交付期有关的一种惩罚量,该惩罚量的值等于任务滞后于交付期加工的部分。【方法】设计了一个粒子群算法求解该问题,并以数值实验进行验证。【结果】针对问题特性,对粒子群算法中的粒子表达方式、运算操作、初始解生成、种群更新方法等进行了重新定义。【结论】数值实验表明,算法处理该问题时可获得性能良好的解,并且运行时间也在可接受范围之内。
  相似文献   
4.
针对传统云计算资源调度执行时间长和执行成本高的问题,提出一种利用截止期感知的云计算调度方法 .将VM分配给需要调度的工作流,并在处理时间截止期完成工作的调度.在任务调度过程中,当产生子调度序列后,利用遗传算法来优化执行时间以减少超时.提出的算法具有对不同目标搜索环境的适应能力.实验结果表明,基于截止期感知的云计算调度方法能够在不同规模和不同期限条件下以比粒子群优化算法更小的成本找到更优解.  相似文献   
5.
作者对现有多种实时任务调度算法进行研究,针对复杂实时任务模型,提出了一种新型的基于动态优先级的混合型实时任务调度算法.经过模拟测试验证,算法可以提高硬截止期任务满足截止期的概率,也可以提高固截止期任务完成数量占总数量的比例.  相似文献   
6.
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。  相似文献   
7.
由于多核处理器争用共享缓存导致的不确定性为实时系统带来极大的挑战.为解决这个问题,现代处理器引入了缓存划分技术,通过隔离处理器核对缓存的访问从而提高了时间可预测性.但是,这种隔离技术可能导致实时任务因缓存分区的数量不足而被阻塞,而传统的实时调度算法与分析方法无法有效应对这种情况.因此,提出了支持缓存划分的可抢占全局最早截止期优先(EDF)实时调度算法gEDFca,并结合最新的缓存敏感调度理论针对这种调度算法进行了可调度性分析,提出了一种基于线性规划的可调度性判定条件.还提出了一种具有线性时间复杂度的优化算法,进一步提高了分析方法的性能.随机生成任务的仿真实验表明,提出的可调度性判定方法具有较高的效率.同时,优化算法提高了算法可调度性.  相似文献   
8.
针对电动执行机构的现场通信需求,设计了基于CANopen协议的电动执行机构CAN总线通信的应用层协议;分析了基于CANopen的电动执行机构的主要CAN通信对象,给出了CAN应用层的总体设计以及CANopen协议对象字典设计的方法;分析了电动执行机构组成的分布式CAN网络中低优先级消息可能存在的通信实时性问题,并采用最早截止期优先算法改善CAN总线通信的实时性,实验表明,该算法可以很好地解决低优先级消息的通信实时性问题。  相似文献   
9.
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.  相似文献   
10.
博士生们从事的科学技术研究有一个性质,即除非有一个非常硬性的截止期,要求你必须完成实验室全部工作,博士生们往往会被研究所吸引,继而难于停止,看起来没有结尾。在不知不觉之中,你会发现,你已经被下一个实验的强大吸引  相似文献   
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