实时系统最大化奖赏值的能耗感知调度

针对实时系统中周期任务在可变电压处理器上的能耗感知调度问题,提出了一种贪婪人工蜂群算法.在人工蜂群算法的基础上,引入贪婪算法的思想,按照最大价值密度优先原则,为任务分配执行速度,以保证价值密度大的任务能被执行,从而提高系统的奖赏值.仿真结果表明:能耗利用率随着能耗约束的减小而增大,说明算法具有良好的能耗感知特性;相比贪婪算法,当能耗约束因子为0.1时,系统的奖赏值平均提高了78%,随着任务数的增加、能耗约束越强,其优势更加明显.     

能耗限制的实时周期任务可靠性感知调度

针对动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)技术在实时系统能耗管理中导致系统可靠性下降的问题,提出了基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)的静态/动态可靠性感知调度算法。该算法针对处理器频率离散可调的实时系统,利用人工蜂群算法原理在满足系统能耗约束和任务时限约束的同时尽可能地提高系统的可靠性。仿真结果表明,动态可靠性感知调度算法相比静态算法性能更优,接近负载预知的最优可靠性感知调度算法性能。     

硬实时系统周期任务低功耗调度算法

针对硬实时系统周期任务,提出了动态空闲时间回收算法(DSTRA)。该算法既能利用高优先级任务提早完成的空闲时间,也能利用低优先级任务产生的空闲时间,并且考虑了通用的功耗模型:处理器的动态功耗;处理器的静态功耗。DSTRA算法由两部分组成:在离线状态,确定任务集的静态运行的速度;在在线状态,根据任务集的真实负载,利用高优先级任务提前完成的空闲时间和低优先级所产生的空闲时间,调节处理器速度。实验结果表明:DSTRA算法与DRA(Dynamic Reclaiming Algorithm)和DSRDP(Dynamic Slack Reclamation with Dynamic Procrastination)算法相比节能效果更好,可以分别节约2.03%~27.57%和1.09%~17.04%的能耗。     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法研究

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

一种无线网络控制系统概率性任务实时调度算法

传统无线网络控制系统中概率性任务调度算法存在效率低下、延迟时间长的问题．利用概率模型来解决时间和优先级问题,并提出了一种高效的任务调度算法,即通过判断队列的可调度性,提高调度的成功率．仿真实验表明,该算法适用于实时系统调度问题,且较已有的传统算法在性能上有一定的提高．     

嵌入式实时系统中分布式RTOS的设计与实现

在构建入嵌入式实时系统的分布式硬件平台基础上，研究了嵌入式实时系统中分布式RTOS的设计与实现问题，抽象出应用于此类系统的RTOS层次模型，并给出了实时通信核心技术和分布任务调度策略。     

异构分布式实时系统中容错调度模型的研究

研究了基于异构分布式系统的实时容错调度算法,同构分布式系统中的处理机完全相同,而在异构分布式系统中各个处理机均不相同,各个处理有不同的处理能力和不同的健壮性。提出了可靠性成本概念,建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型。基于该模型,设计了一种实时容错调度算法,算法在不增加系统硬件成本的情况下,提高了实时分布式系统的可靠性。     

Mealy机的实时系统调度方法

为得到实时并发系统的最优运行路径,提出一种基于Mealy机建模的最优调度方法.通过分析以Ptime Petri网建模的实时系统,并用Mealy机建立中库所及其对应时间的关系,得到在满足系统非死锁、非阻塞特性下的最优路径.基于这种方法,可获得P-time Petri网的最优合法序列.通过实例验证表明:所提出的方法具有较好的效果.     

基于人工鱼群算法刨煤机比能耗最低参数优化

为了减少滑行刨煤机无用功率,提高刨煤机运行能耗利用率,选择刨煤机的刨削深度、刨刀间距、一次循环刨头采高、刨刀宽度为设计参数,以刨煤机刨削机构比能耗最低为优化目标,采用人工鱼群算法对刨煤机刨削机构进行参数优化,优化结构表明:在刨削结构刨头外形尺寸不变且结构强度满足的条件下,刨煤机刨削结构的比能耗减少了7.89%,破碎率上升了1.45%,达到了节能降耗的目的。     

分支限界法在硬实时系统优化调度中的应用

优化调度对于任何一个有时间限制的多进程（任务）现实系统都是必要的,本文根据预调度原理提出了如何将现实系统抽象成调度模型;如何利用分支限界算法找到可行解或优化解以及如何在计算机上实现它,最后用测试实例验证了它的可行性。     

Windows下的位图在VxWorks中大字显示的实现

VxWorks在国内应用已非常广泛,对于一些特殊场合下的大字显示,VxWorks本身没有直接给出解决方案.对嵌入式实时操作系统VxWorks的可裁减的多媒体组件WindML和Windows下的位图作了比较全面的介绍,并结合实例说明如何使用Windows下的位图实现VxWorks下的大字显示.     

嵌入式Linux操作系统实时控制的改进

本文对通过嵌入式Linux操作系统的分析，提出屏蔽Linux虚存机制和改变调度策略的内核修改方案，使嵌入式Linux成为具有硬实时能力的操作系统，为嵌入式应用系统设计提供了一个新的思路。     

uCOS实时响应问题的解决方法

阐述了在实际应用开发中uCOS实时响应问题的解决方法，围绕振速中断服务、上下文切换速度以及特高速系统中精确响应时间三个方面进行了探讨，并给出了相应的解决方法。     

城市污水系统的实时控制技术

回顾了城市污水系统的实时控制技术在世界各国的应用和发展;阐述了城市污水系统实时控制的概念,并对相关专业术语做出精确定义;介绍了城市污水系统中常用的传感器、执行器、控制器;总结了决定控制策略的控制设备、控制目标和控制方法;对控制类型进行了分类;介绍了对一个给定系统如何建立控制程序的方法论;对城市污水系统实时控制技术未来的发展作了展望.     

用双优先级算法调度控制系统的实时周期性任务

根据控制系统中存在强实时周期任务和软实时周期任务的特点，采用双优先级算法进行任务调度．该算法将优先级带宽分为3部分：高带优先级、中带优先级和低带优先级．强实时任务实例到达后先将其优先级设置在低带，经过一段时间若还没有完成，则将其优先级提升到高带，软实时任务的优先级设置在中带中，从而控制任务的执行．文章研究了强实时任务优先级提升时间的存在性，给出了求取优化的优先级提升时间的算法．在软实时任务满足一定丢失率(0≤βai＜1)的条件下分析任务集的可调度性，模拟结果表明了算法的有效性．     

基于改进的AFSA算法对复杂系统的寻优

由于工程中的复杂系统常常具有非线性的特点,因此寻找满足系统要求的最低成本成了复杂系统设计的难点。针对这一问题,文章对常规的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)进行了双空间自适应嵌套式的改进,探讨了改进后的AFSA算法在复杂系统寻优中的可行性,并对3个测试的复杂系统进行了分析计算;结果表明,与原算法相比,改进后的算法在提升寻优精确度与收敛速度方面有很好的效果。     

能耗实时监测的数据挖掘方法

针对能耗监测常用的设定能耗阈值方法和基于历史数据的数据分析方法在实时性和智能性方面的不足,提出了一种基于数据挖掘技术的能耗实时监测方法。该方法通过对历史能耗数据进行聚类分析识别耗能体特有的能耗模式集合,对数据分类后获得能耗模式判定树,在能耗实时监测过程中对动态采集的能耗数据进行模式匹配,与相同模式历史数据进行离群点分析,可判别当前能耗是否异常。结合某综合大楼能耗数据进行了实验,验证了该方法及时发现能耗数据异常的有效性。     

硬实时任务在多处理机上的动态调度研究

在硬实时任务集能够在多处理机上进行静态调度的基础上,从理论上研究了相同硬实时任务集在多处理机上能够进行动态调度的条件,并给出了动态调度规则,为硬实时任务的动态调度问题提供了一种新的解决途径。     

移动计算环境中数据广播调度算法的研究

在移动计算机环境中,数据广播是一种发布数据的重要途径,能有效支持对具有公共访问兴趣的热点数据的访问。数据广播的一个首要问题是如何调度待广播的数据,优化数据广播的访问时间和调谐时间。通过比较数据广播的平坦调度与非平坦调度,说明多盘调度的优越性,并且提出一种基于Zipf法则的多盘调度算法。该算法具有可操作性好、性能优异、实用性强的优点,性能接近理论最优访问时间。