抢占式调度问题的PPTA模型与验证方法

优先级用于解决诸如在资源共享和安全设计等方面的冲突,已经成为实时系统设计中不可或缺的一部分.对于引入优先级的实时系统,每个任务都会被分配优先级,这就导致低优先级的任务在运行时可能会被高优先级的任务抢占资源,进而给实时系统带来抢占式调度问题.现有研究,缺乏一种可以直观表示任务的优先级以及任务之间的依赖关系的建模及自动验证方法.为此,提出抢占式优先级时间自动机(PPTA)并引入抢占式优先级时间自动机网络(PPTAN).首先,通过在时间自动机上添加变迁的优先级来表示任务的优先级,再利用变迁将具有依赖关系的任务相关联,从而可以利用PPTA建模带有优先级的实时任务.在时间自动机上添加阻塞位置,进而利用PPTAN建模优先级抢占式调度问题.其次,提出基于模型的转换方法,将抢占式优先级时间自动机映射到自动验证工具UPPAAL中.最后,通过建模多核多任务实时系统实例并与其他模型进行对比,说明所提模型不仅适用于建模优先级抢占式调度问题并可对其进行准确验证分析.

COURIER:基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的边缘计算任务调度与卸载方法

边缘计算(Edge Computing,EC)将计算、存储等资源部署在网络边缘,以满足业务对时延和能耗的要求。计算卸载是EC中的关键技术之一。现有的计算卸载方法在估计任务排队时延时使用M/M/1/∞/∞/FCFS或M/M/n/∞/∞/FCFS排队模型,未考虑高时延敏感型任务的优先执行问题,使得一些对时延要求不敏感的计算任务长期占用计算资源,导致系统的时延开销过大。此外,现有的经验重放方法大多采用随机采样方式,该方式不能区分经验的优劣,造成经验利用率低,神经网络收敛速度慢。基于确定性策略深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的计算卸载方法存在智能体对环境的探索能力弱和鲁棒性低等问题,降低了求解计算卸载问题的精度。为解决以上问题,考虑边缘计算中多任务移动设备、多边缘服务器的计算卸载场景,以最小化系统时延和能耗联合开销为目标,研究任务调度与卸载决策问题,并提出了基于非抢占式优先排队和优先经验重放DRL的计算卸载方法(Computation Offloading qUeuing pRioritIzed Experience Replay DRL,COURIER)。COURIER针对任务调度问题,设计了非抢占式优先排队模型(M/M/n/∞/∞/NPR)以优化任务的排队时延;针对卸载决策问题,基于软演员-评论家(Soft Actor Critic,SAC)提出了优先经验重放SAC的卸载决策机制,该机制在目标函数中加入信息熵,使智能体采取随机策略,同时优化机制中的经验采样方式以加快网络的收敛速度。仿真实验结果表明,COURIER能有效降低EC系统时延和能耗联合开销。

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。

时间敏感网络中基于抢占式通道模型的资源调度算法研究

时间敏感网络作为一种新型工业通信技术,能够为工业控制业务提供高可靠及确定性时延保障。针对工业场景中时间敏感网络为保障确定性时延而提供的循环排队转发机制,提出了一种满足同步流类型时间敏感流量零抖动需求的抢占式通道模型,通过调整循环排队机制中不同类型时间敏感流量的优先级,为同步流量提供抢占式通道,同时引入对周期流类型时间敏感流量的整流排序机制,来降低抢占式通道对于周期流的影响。对引入机制前后的时延变化进行了对比分析,并通过OMNET++实时仿真验证了所提出的抢占式通道模型的有效性。

基于关键链的非抢占式多项目调度多属性优化

针对多项目调度中难以实现动态调度和高效调度的问题,从多项目调度整体效用最大化角度,提出基于关键链的非抢占式多项目调度操作模式,构建多项目调度模型.利用正态云模型中云滴的随机性与稳定性的特征改进遗传算法中交叉算子与变异算子的设置方式,并对模型进行数据模拟和算例分析.结果表明,采用非抢占式操作模式,不仅可实现多项目调度的整体效用最大化,而且可实现多项目调度的帕累托改善并提高资源的利用率.

非抢占式EDF算法下周期性任务的最小相对截止期计算

现有的求解周期性任务最小相对截止期的方法均假定任务集是采取抢占式EDF调度算法,并不适用于当任务为基于非抢占式EDF调度算法的场合,如实时通信领域。在分析了非抢占式EDF调度算法的可调度性判定条件基础上,提出了基于非抢占式EDF调度算法下周期性任务最小相对截止期的计算算法。算法通过逐渐增加任务的相对截止期直到使任务集变为可调度的方式,实现某个任务相对截止期的最小化。仿真实验表明该算法具有较好的计算复杂度。

非抢占式实时容错调度

面向嵌入式实时系统中,任务非抢占式实时容错调度问题,得出了任务能够容忍一次故障的条件,以及能够容忍的故障间隔条件;其次,为了减少任务的等待时间,分别在EDF、RM算法中增加了任务可重复次数的判断条件,在相同等待时间或最终期限下,可重复次数少的任务具有较高的优先级。仿真结果显示,基于RM改进的容错算法NP-PBOR-FT性能较好,平均任务失效率比NP-EDF-FT算法降低了44.19%,比NP-RM-FT算法降低了45.87%,比NP-DBOR-FT算法降低了4.43%,任务等待时间比NP-EDF-FT算法降低了60.54%,比NP-RM-FT算法降低了48.09%,比NP-DBOR-FT算法降低了4.09%;最后,利用设计的NP-PBOR-FT算法,完成实际系统中非抢占式任务的容错调度,采用故障注入的方法,对系统进行了验证,结果表明系统满足实时性以及容错要求。

输入排队中抢占式的短包优先调度算法

调度算法决定了输入排队交换结构的性能.本文根据Internet业务特征提出调度算法应保证短包的高优先级和低延迟.已有包方式调度中,长包信元的连续传输将造成短包长时间等待.为解决该问题,本文设计了一种低复杂度抢占式交换结构,并提出了相应的抢占式短包优先调度算法(P SPF) .短包优先可减小TCP流的RTT ,并由此提高TCP之性能.通过排队论分析和实际业务源模型下仿真可知P SPF取得短包近似为零的平均包等待时间,同时达到94 %的系统吞吐量.

SystemC中抢占式进程调度的建模

近来用SystemC进行嵌入式软件建模研究非常活跃 ,目前尚不能用SystemC直接模拟嵌入式软件中常见的抢占式进程调度的行为。本文在详细的分析了SystemC模拟内核的基础上 ,提出将进程划分为一个一个不可分割的原子进程单元 (APUs) ,作为进程调度的最小单位 ,并构造出一个RTOS抽象层实现任务抢占、实时调度、中断处理等功能 ,用以实现抢占式进程调度行为的建模和验证。实例表明 ,采用文中提出的方法 ,设计者在系统抽象层就可以进行多任务系统的动态调度如中断、抢占的模拟和验证 ,有效地提高了设计能力。

不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析

现有的不可抢占式EDF调度算法的可调度性分析判定条件限定实时任务的截止期必须等于其周期,限制了它的使用范围。论文突破这一限制,提出了更具一般性的可调度性分析判定充要条件。通过对可调度性判定充要条件的分析,提出了基于不可抢占式EDF调度算法的周期性实时系统可调度性分析算法。

时间触发以太网抢占式重构方案优化设计

航空电子系统规模和功能复杂度的迅速增长,对时间触发以太网(TTE)的故障处理能力提出了更高要求。重构作为一种有效的故障处理手段,在航空电子系统中得到了越来越多的应用。针对航空电子时间触发以太网中端系统模块故障导致其上驻留应用失效的问题,首先,提出基于软件定义网络架构的重构管理策略;其次,引入端系统余量、资源供给能力等约束,提出基于可满足性模理论的故障恢复消息调度算法,并以链路负载均匀程度、速率约束消息最坏延迟等为指标,对抢占式重构方案进行评估;再次,基于遗传算法理论,提出了针对抢占式重构方案的优化选择算法;最后,仿真实验验证了消息调度算法的有效性,且经优化选择后的抢占式重构方案具有更好的性能。

异构系统中一种基于可用性的抢占式任务调度算法

针对大多数现有的异构系统调度算法没有考虑由多类任务特别是抢占式任务所引起的可用性需求的不足,在现有基于可用性的非抢占式任务调度算法的基础上,通过计算任务的平均等待时间来确定优先级等级,对异构系统中多类抢占式任务的可用性约束的调度问题进行了探索,提出了一种基于可用性的抢占式优先调度算法P-SSAC。该算法在不增加硬件代价的前提条件下通过调度增加了系统的可用性,缩短了任务的平均等待时间,同时该算法可对抢占式的任务进行有效调度。仿真实验结果表明,该算法有效实现了异构系统可用性和任务等待时间之间的折中。

一种基于时间片的非抢占式实时内核在温室控制系统中应用

温室控制系统对多任务处理能力和实时处理能力有较高的要求。介绍了一种基于时间片的非抢占式实时内核的原理和设计要点,指出了其相对于前后台系统和RTOS的优点,并开发出基于该内核的应用于温室控制系统的控制器。

微型抢占式多任务实时内核设计

介绍引入事件驱动观念的抢占式多任务微型实时内核——MicroStar的设计与实现;提出基于事件的优先级这一新概念。

基于随机Petri网的通信线路抢占式服务分析

随机Petri网是一种图形化的数学建模工具。对基于随机Petri网的具有抢占式服务策略的通信线路进行了分析。为了实现高优先级用户对低优先级用户服务中断的模拟,采用了基于变迁的抑制弧。推导了瞬时概率的表达式。最后,针对2个不同用户的实例,给出了M/G/1/2/2排队模型的分析结果。

完工期限指标下一类抢占式动态规则调度的性能分析

研究了一类以完工期限为指标的抢占式动态调度问题,在整合剩余工件和新到达工件进行实时调度的模式下,采用扩展最短交货期优先规则调度,通过性能分析,得到了最优调度的定理和推论.

单片机抢占式实时多任务处理的简易实现方法

提出了一种采用软件扩展中断技术的简易实时多任务调度程序设计方法,详细介绍了1个调度程序和4个系统调用即软中断触发调用、硬中断进入调度、硬中断退出调用及陷阱调用的实现,并给出了相应的程序框图。该软中断单片机抢占式实时多任务处理方法具有核心程序短、效率高、使用简单等优点,适合于单片机级的应用。

云计算中一种多DAG工作流可抢占式调度策略

为解决多用户工作流调度过程中的公平性问题,提高资源利用率,满足不同用户DAG工作流的不同QoS需求,提出了抢占式多DAG工作流动态调度模型。该算法将DAG工作流按照QoS需求进行优先级划分,采用高优先级作业优先占有资源的原则调度作业。相同优先级DAG工作流的任务依据带有启发性信息的slowdown进行资源抢占,进一步提高了作业调度的公平性;对于不同优先级的作业调度,提出了基于阈值的回填算法,该算法在保证作业调度公平的同时提高了资源利用率。

Hadoop集群环境下集成抢占式调度策略的本地性调度算法设计

在Hadoop集群环境下本地性调度算法是提高数据本地性的算法。本地性调度算法的调度策略的本质是提高数据本地性,减少网络传输开销,避免阻塞。但是由于Map任务的完成时间不同,Reduce任务存在的等待现象影响了作业的平均完成时间,使得作业的完成时间增加,进而引起系统的性能参数不佳。因此提出在保留原算法数据本地性要求的基础上集成可抢占式的调度方法。在Reduce任务等待时,挂起该任务并释放资源给其他Map任务,当Map任务完成到一定程度后,重新调度Reduce任务。基于上述调度策略设计了集成抢占式策略的本地性调度。为了对改进的算法进行验证,通过实验对本地性调度算法和集成抢占式本地性调度算法进行比较。实验结果表明,在相同数据上,集成抢占式本地性调度算法的平均完成时间有明显的降低。

Symbian OS环境中用活动对象处理非抢占式多任务的安全性分析

分析了当前流行手机操作系统(Symbian OS)中用活动对象处理非抢占式多任务的独特设计思想,讨论了平台安全性相关问题,并阐述了能力、权限、授权、安全标识符和数据锁定等5个安全因素,剖析了异步函数、活动对象和非抢占式多任务等3个基本概念,重点从安全性的角度对活动对象的实现过程进行了比较分析,有助于解决当前手机操作系统中内存小和安全性两方面问题.