面向异构处理平台的最长路径列表调度算法

任务调度算法的研究一直是异构计算技术研究中的热点,充分挖掘异构处理平台的并行优势,可最大限度实现平台资源的高效利用。通过分析异构处理平台的执行特点,设计符合异构处理平台的任务调度策略,提出面向异构处理平台的最长路径列表调度算法(Longest path list scheduling algorithm,LPLS)。算法在任务优先级阶段,基于最长路径列表计算优先级,最耗时路径上的任务被优先调度;在处理器选择阶段,遵循任务完成时间最小的原则,所选择的处理器可使下阶段任务的完成时间更短,异构平台整体处理时间更小。仿真实验结果表明,相比于经典的HEFT算法,LPLS算法是一种负载更加均衡的算法,具有调度长度更短、效率更高等优势。

光网络环境中计算任务与光路的联合调度算法

针对光网络环境下分布式计算系统的资源调度问题,提出了一种光网络计算任务和光路联合调度方案。该方案将光网络的特性加入到传统调度模型中,提出了计算任务与光路通信的联合调度模型,设计求解联合调度模型的扩展型列表算法。仿真实验验证了联合调度的有效性。

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。

光网络环境中最先开始路径优先的自适应路由算法

为了优化光网络环境下分布式计算系统的资源调度性能,提出了一种最先开始路径优先的自适应路由算法。该算法基于Dijkstra最短路径优先算法,通过引入一个时间标记变量来估计从源节点到当前目标节点的最先可用时间,绕过调度过程中产生拥堵的链路,选择能够最先开始通信的路由,从而减小通信竞争冲突,缩短了调度长度。仿真结果表明,该算法能够使用较少的网络链路资源来获得最短的调度长度。

任务计划适应性改造优化建模及方法

针对指挥控制(C2)组织资源层-任务计划的适应性优化问题,提出了一种方案改造代价限制条件下的任务计划适应性优化(AOMPTP)问题模型及求解算法。介绍了国内外学者对任务计划适应性优化及适应性测度的研究成果,在分析方案改造代价的必要性和衡量标准的基础上,给出了方案改造代价的定义和约束条件。在方案改造代价限制条件下,建立了以使命完成时间最短为目标的问题数学模型,设计了求解该模型的多维动态列表规划(MDLS)及循环遗传(CG)算法,使指挥员能够更好地权衡方案改造优化的性能与代价,作出决策。最后通过实验分析,验证了所提方法的有效性和适用性。

基于多核处理器的PLC控制程序并行执行

针对可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的编程语言不支持程序的并行编译,无法使控制程序并行执行于多核处理器的问题,根据功能块图的可拆分性,提出了用有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)任务模型表示PLC控制程序的方法,并采用静态列表任务调度算法,优化DAG中的任务节点在不同CPU核上的分配调度,解决了PLC控制程序并行执行时会遇到的通信延时问题。此外,针对变量资源的竞争问题提出了使用互斥量的方法。实验结果表明,此方法能有效地将PLC控制程序并行运行在多核处理器上,大大缩短了程序的执行时间。