基于动态异构模型的非周期性任务容错调度

拟态技术可有效解决实时系统中的安全问题,但其异构冗余的特性会增加系统时延。为此,以拟态工控处理机架构为基础,在动态异构的多模冗余场景下,结合具体表决策略并执行清洗切换任务,提出一种硬实时非周期性任务容错调度算法。仿真结果表明,相比静态异构模型下的DRFTS算法,该算法在保证硬实时的条件下,能够提高调度成功率。

基于双仲裁机制和田口正交法的猫群优化任务调度算法

针对异构计算系统任务调度过程中通信冲突以及算法运行时间的问题,该文提出一种基于双仲裁机制和田口正交法的猫群优化任务调度算法。首先利用双仲裁机制对任务资源进行管理,动态判决任务的分配,有效避免通信冲突,再将田口正交法应用到猫群优化过程的跟踪模式中,降低算法运行时间,提高解的质量。实验结果表明,该算法运行速度明显高于其他算法至少约10%,算法在处理大量任务时的并行化效果最优,在异构环境中也体现出其相当大的优势。