一种新的基于优先级表的实时调度算法

本文提出了一种新的基于优先级表的实时调度算法 ,称作截止期—价值密度优先 (Deadline ValueDen sityFirst)算法 ,简称DVDF算法 .DVDF算法综合考虑了实时任务的截止期和价值密度两个参数 ,能够更好地适应不同的负载情况 .通过使用正常负载和过载情况下的典型数据对算法进行仿真研究表明 ,这种算法比单纯考虑截止期的EDF(EarliestDeadlineFirst)算法在性能方面有明显的改进 ,特别是在系统过载的情况下 。

基于优先级表的实时调度算法及其实现

讨论了综合考虑任务的截止期和价值两个特征参数的优先级表设计方法,提出了EDV(earliestdeadlinevalue)与VED(valueearliestdeadline)两种不同的基于优先级表的实时任务调度算法,并且利用多重链表给出了这两种算法的实现,包括任务接收策略与任务完成/夭折策略的算法实现.这种优先级表设计方法及其基于多重链表的实现方法也适用于对任务的其他两种甚至3种不同特征参数之间的综合.基于累积实现价值率、加权截止期保证率与差分截止期保证率3个方面,分析了VED算法与EDV算法的性能,实验结果表明,在所有负载条件下VED算法与EDV算法相对于EDF(earliestdeadlinefirst)算法与HVF(highestvaluefirst)算法都有很大的性能改进.

面向SaaS平台任务调度策略研究

SaaS作为一种云服务方式,在面对云环境内部大量的任务以及请求的时候,如何进行有效的任务调度和高效率的资源分配是目前亟需解决的难题。通过任务的调度和资源分配,使系统的性能达到最优,但是如何衡量任务的优先级成为了调度算法研究的核心。提出了一种任务调度策略和IDV(Integrated Deadline and Value)算法,综合考虑了任务截止日期和任务价值两个因素,并通过实验仿真验证了这种算法比EDF(Earliest Deadline First)和HVF(Highest Value First)在加权截止期保证率方面有明显的改进。

基于优先级的气象水文数据处理调度算法研究

针对气象水文数据广播接收系统升级改造后造成接收速度大于存储速度,影响数据接收效率的问题,本文在提出基于文件已接收时间与其价值的ETV算法基础上,通过对应急数据处理优先级顺序进行改进,形成基于优先级的气象水文数据处理调度算法并实现。对算法进行仿真实验和实例执行,结果表明,比起原有的顺序调度算法,基于优先级的气象水文数据处理调度算法在性能方面和在及时性方面都有明显的改进。