混合整数非线性规划的WNCS鲁棒调度算法

为了提升对丢包拓扑和传感器需求变化的鲁棒性,提出了一种基于混合整数非线性规划的无线网络控制系统鲁棒调度算法。首先将仅支持有限传输速率集的离散速率传输模型的调度、功率控制和速率自适应的联合优化问题描述为一个混合整数非线性规划问题,并证明了该问题是NP难的。然后提出一个最佳多项式时间功率控制与速率适配演算法,以最小化节点子集的传输时间。进一步设计了一种多项式时间启发式调度算法从而均匀分布时间节点子集。最后通过仿真证明在满足已知的周期性数据生成传输延迟的前提下,提出方法能够满足能耗要求,并且能够对拓扑和信道变化提供最大的鲁棒性以及传感器节点可靠性。

一种多核混合分区调度算法设计与实现

提出了一种基于嵌入式多核虚拟机管理器的混合分区调度算法.对多核混合分区调度算法的配置、设计和实现过程进行阐述,而且,在飞思卡尔PowerPC MPC8641D硬件平台上对多核混合分区调度算法进行充分的功能测试和验证;最后,对多核混合分区调度算法的特点以及将来还需要完善的工作进行总结.

一种基于EDF算法的多处理器实时调度算法

多处理器系统实时调度理论是目前实时系统研究的热点问题。EDF调度算法是目前流行的实时调度算法,有很多优点,但在多处理器系统应用中存在问题。论文研究了EDF调度算法在多处理器系统中的调度理论,在此基础上,提出了一种基于EDF算法的优先级驱动实时调度算法,算法充分利用了EDF调度算法的优点,较大程度地克服了EDF算法在多处理器系统中的调度缺点,并提供了较好的实时调度性能。

基于改进鲸鱼动态调度算法求解带外协的柔性装配作业车间调度

针对制造企业外协价值被低估、人工决策不合理的问题,提出一种改进鲸鱼动态调度算法,以制定合理外协决策和外协价值最大化。构建考虑拖期成本、库存成本和外协成本的混合整数规划模型,设计了针对工序、机器、外协、产品和装配特点的编解码策略,设计了3种针对性强的动态领域结构,最后根据企业实际数据设计实验算例,通过对比验证了算法的有效性。结果表明:合适的外协能显著提高按时交期率,减少高负载情况下车间的拥堵,从而减少总成本。将此混合求解算法应用于生产系统实践,集成为自适应调度系统,可为车间调度决策提供帮助。

基于改进的多元宇宙算法的晶圆生产调度算法

针对以最小化最大完工时间为目标的晶圆生产制造系统的调度问题,提出了改进的多元宇宙算法。根据晶圆生产制造系统的特征,构建了一个整数规划模型。针对原始多元宇宙算法的局限性,分别从使用启发式规则生成初始种群、重新定义向最优宇宙移动策略和宇宙更新策略三个方面对算法进行改进。将原始多元宇宙算法、遗传算法、NEH启发式算法、迭代贪婪算法以及通过不同策略改进的多元宇宙算法进行对比实验,结果表明,所提方法可以高效地解决晶圆制造过程中的复杂现象。

一种空间多核操作系统容错调度算法

目前计算机系统逐步采用多核处理器来提升性能,空间操作系统如何管理多核资源是发挥处理器性能的关键。在航天等安全关键领域中,采用固定点任务与定期任务混合调度,在保证可靠性的前提下提高效率。现有针对混合任务模型的多核调度算法仅考虑任务分配问题,没有考虑到系统中某一核心出现故障时如何进行容错。FT-RTA算法是一种空间多核操作系统容错调度算法,当一个核心上出现瞬时故障,将故障核心上在故障时间段内的所有任务迁移至正常核心上执行,使计算机系统不会感知到此次核心故障,成功屏蔽故障。经过实际应用中的典型参数验证,算法可以成功屏蔽核心故障,进行系统无感知的容错。

融合时空流差的网约车双模式混合调度算法

服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确预测。双层深度森林模型通过集成两种不同输入数据的深度森林模型来提升模型预测准确性。基于时空流差预测,设计一种在线局部调度与离线全局调度相结合的双模式混合调度算法。在线局部调度采用集成并行和n阶段求解模式对正在等待订单的车辆进行实时调度,离线全局调度则通过遗传匹配算法对可提前预测的车辆进行离线全局调度。依据遗传算法获取最优路径以及车辆对应子空间的最优匹配值,设计一种迭代Kuhn-Munkres算法和更新机制得到所有车辆和子空间的最优匹配。实验结果表明,该预测模型较其他预测模型解释方差平均提升0.13,确定系数平均提升0.16,平均绝对误差平均减少2.39,均方误差平均减少100.44;调度算法可将全局供需差异降低57.16%,司机接单率提升88.4%。

基于WCDMA系统混合业务的新型调度算法

WCDMA系统混合业务下设计调度算法要考虑信道条件,要区分业务保证用户的QoS要求,避免用户"饥饿"现象,同时也要尽可能提高整个系统的吞吐量和调度的公平性。由此,在比例公平调度算法(PFS)基础上基于C/I、QoS、饥饿权重提出区分业务类型的比例公平分组调度算法(CQSSD-PFS),同时引入实时业务和系统容量补偿模型,仿真结果表明可有效确保各类业务之间的短期、长期公平性和较高的系统吞吐量。

基于迭代轮询的光交换机时延确保调度算法(特邀)

【目的】数据中心庞大的数据传输及交换业务量对交换设备有着很高的性能要求,不仅需要具备良好的扩展性,还需提供大带宽和低切换时延。快速光交换机具有切换速率极快和接入带宽远大于电交换机的优越性能,面对现今愈发庞大的数据交换需求,为实现更高的接入速率和更好的处理性能,交换机结构将向全光方向发展。其中,针对快速光交换机的调度算法研究多以提供100%吞吐率为目标,在提供服务质量(QoS)保证方面的研究相对较少。【方法】对此,文章基于矩阵分解和业务整形的思想,采用迭代与轮询相结合的方法,提出了一种时延确保的光交换机迭代调度算法。文章提出的迭代轮询(IRR)调度算法首先将业务速率矩阵映射为业务矩阵,然后基于业务矩阵的服务要求计算得到服务要求矩阵序列,最后从服务要求矩阵序列中提取调度矩阵序列。【结果】理论分析证明,IRR调度算法能够提供基于端口的时延确保,并且给出了在给定业务条件下时延上界的计算方法。【结论】IRR调度算法可应用于光交换机的时延性能优化与时延确保光交换系统的设计中,为下一代全光网络具备确定性QoS提供关键支撑。

基于Kubernetes的调度算法综述

在云计算领域,资源管理和任务调度的优化对提升系统效率和资源利用率至关重要。Kubernetes(K8S)作为业界领先的容器编排工具,致力于应用程序容器的自动化部署、扩展和管理,其核心优势之一在于利用高效的调度算法实现容器的跨集群部署与执行,这一策略在提高应用系统可移植性、安全性、优化资源利用和集成部署方面发挥了重要作用,使其能够更加敏捷高效地应对不断变化的业务需求。鉴于此,有关于K8S的调度算法成为了业界研究的热点,全面调研和分析了K8S相关的调度算法及其在不同应用领域中的实际表现,特别关注三个领域:通用调度算法的改进、面向人工智能的调度策略以及基于弹性伸缩的调度技术。最后通过综合分析,揭示当前研究的不足之处和未来研究中亟待解决的问题,为进一步优化K8S的调度算法提供借鉴和参考。

无线传感器网络覆盖的部署及调度算法

针对无线传感器网络覆盖存在传感盲区、传感节点间连通度较差问题,提出一种基于适应度函数和零容忍覆盖的节点部署及调度算法。将网络覆盖范围看作一个二维平面,分析节点传感的最大覆盖范围和距离值之间的关系,求得存在热点分布和重叠覆盖目标点的属性值。然后根据无线传感目标点覆盖率、连通度和候选位置等部署指标,采用适应度函数计算指标最佳部署关系,并获取节点的冗余参数。在同一传感范围内查找冗余互补节点,实现替换调度。实验结果表明,该算法在网络覆盖范围和调度效果等方面表现出色,具有较强综合性能。

面向云平台的免疫多目标优化调度算法

云环境下任务之间存在多种特征,由于传统的资源分配机制存在变化和不确定等特征,容易引发负载不均衡使得调度受到制约,任务时延约束也会降低任务调度策略的利用率。针对这些问题,提出一种面向云平台的免疫多目标优化调度算法。利用Pareto支配关系,设计出云计算任务调度问题的数学模型;经过种群初始化、获得Pareto最优解、计算拥挤距离、克隆选择、重组和变异一系列操作,保持种群的多样性,实现调度的全局优化。与传统算法进行对比,实验结果表明该算法的搜索范围更广,在解的搜索广度上更加优秀,并且还有效平衡了任务执行时间和执行费用,提高了用户满意度。

面向实时操作系统μC/OS-II的两级优先调度算法

C/OS-II采用抢占式优先级调度算法,根据任务的重要程度分配不同的优先级,以确保系统的实时性。但μC/OSII不允许多个任务具有相同优先级,不仅限制了并发任务的数量和灵活性,而且在某些情况下会增加系统的复杂度,甚至可能给系统的运行造成安全隐患。本文通过改进μC/OS-II的优先级位图结构与调度算法,为μC/OS-II扩展了2级优先调度机制。改进后的系统允许用户为多个任务赋予相同的优先级,同一优先级下的任务按照二级优先级进行调度,且可以根据实际需要灵活选择二级调度策略。实验表明,该算法可有效提高μC/OS-II的并发能力和资源利用率,同时保持较低的系统开销和响应时间。

基于CIOQ架构改进iSLIP调度算法的研究

为了提高数据在传输过程中的性能指标和用户服务质量,针对CIOQ架构和iSLIP调度算法进行研究,提出了一种优先匹配队列信元数量达到满载的PMQF_iSLIP调度算法。算法先判断VOQ队列中的信元数量是否等于设置的最大容量,再根据判断结果执行不同的算法步骤,最终更新已完成匹配端口的优先级,在下一次匹配时,使端口具有优先匹配的权力。最后通过自己开发的数据交换仿真平台,对改进的算法进行仿真和分析,仿真结果表明,在相同的流量模型下,改进的算法减少了丢包率,增加了吞吐率。

车联网数据流的多维服务质量改进异构计算最早完成时间调度算法

针对车联网中数据流分布式处理的调度问题,提出了多维服务质量(QoS)改进异构计算最早完成时间(HEFT)调度算法。首先,分别建立了车联网中数据流的分布式处理任务的带权有向无环图模型和车联网分布式计算资源的七维QoS属性带权无向拓扑结构图模型。其次,改进经典的HEFT调度算法中的列表构造方法为最高层最小后继任务优先列表构造方法;同时,将车联网分布式计算资源的七维QoS属性进行分组、降维,转化为两维综合属性优先权:计算性能优先权和通信性能优先权,形成了两种不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法。最后,通过算例分析表明:两种不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法综合性能优于经典的HEFT调度算法和轮询调度算法。

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(Rate Monotonic)和EDF(Earliest Deadline First)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.文中基于RM和EDF提出了一种新的实时调度算法SBRD(Scheduler Based on Rate and Deadline),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,以满足更多任务的截止期限,更充分地利用CPU资源;与原Linux的实时调度相比,SBRD能更有效地调度实时任务.

EDF调度算法可调度性分析方法的改进研究

任务集的可调度性分析是实时系统研究和应用的关键问题。针对抢占式与不可抢占式EDF(earliestdeadline first)调度算法,分别给出了实时任务集新的可调度性测试条件,针对任务集为可调度时可以实现快速判定。通过与已有的EDF算法的可调度性判定充要条件相结合,提出了改进的抢占式与不可抢占式EDF算法的可调度性分析方法。仿真实验表明,相对现有EDF算法的可调度性分析方法,所提出的方法能有效提高算法性能。

改进的单调速率调度算法

实时系统中调度算法起着重要的作用。单调速率调度算法(rate monotonic algorithm,RM)是一种被广泛使用的调度算法,并且已被证明是一种最佳的静态优先级算法。传统的RM算法忽略上下文切换需要消耗的时间,针对此问题,提出了一种延迟抢占的改进方法。该方法考虑了上下文切换消耗时间对调度算法的影响,可以减少低优先级任务不必要的频繁抢占。通过实验证明了该方法的有效性。

一种分布式实时系统任务调度算法的设计

结合分布式系统和实时系统的特点，分析了分布式系统任务调度算法和实时系统任务调度算法，为了能够较好地实现系统的并行性能、实时任务的调度性能以及网络的负载平衡，提出一种将分布式系统任务调度算法和实时系统任务调度算法想结合的算法，采用层次式调度算法以及动态权值的轮转调度算法和速率单调调度算法相结合，在队列权值固定的实验基础上，采用随机改变队列权值的算法，实验证明该随机改变队列权值的算法能够更好地调度任务。

一种新型实时调度算法研究

在许多片上特定应用系统中,任务多且切换频繁,任务切换开销大,有时甚至严重影响系统的可调度性.研究了动态可抢占门限调度算法,它通过初始门限值、动态门限值的计算和优化线程分配,实现了在处理器高利用率下,有效降低任务切换开销的目的,并相应地减少了对内存的需求.动态可抢占门限调度算法是将静态抢占门限算法与动态调度算法有机地结合在一起,完成了由静态到动态无缝转换.