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提出一种异构多核平台上的性能评估方法.该方法与多核任务的动态划分和调度算法相结合,可以获得给定任务集在不同硬件平台上的任务加速比.与此同时,针对不同层次的实时性需求,该算法可以给出硬件平台配置及任务划分方案.仿真实验和FPGA原型系统的测试数据表明,在任务之间存在依赖关系的情况下,该方法能够获得90%的精确度,在无依赖关系时,算法的精度为98.9%. 相似文献
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软硬件划分算法是软硬件协同设计系统中的关键部分。文章介绍了遗传算法(GA)和离散化的粒子群算法(PSO),并将两者混合成算法GA-PSO。利用任务流图对系统进行建模后,在MATLAB平台对算法进行仿真实验;实验结果表明,文章提出的算法GA-PSO能综合GA和PSO两种算法的优点,在嵌入式系统的软硬件划分中应用效果较好。 相似文献
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首先分析WF-Net中存在的隐含任务问题,然后基于α算法,提出了能发现工作流日志中隐含任务的过程挖掘算法α＋＊＊。该算法利用任务间特定的相互依赖关系判定是否存在隐含任务,然后把隐含任务添加到对应的位置生成新日志。最后采用α算法从新日志中提取出工作流网。利用ProM对本算法进行了验证。 相似文献
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马国岗 《科技成果管理与研究》2014,(3):39-42
为了提高航空机务维修的效率,科学合理地安排维修任务,有必要对维修任务指派优化问题进行研究。通过建立航空机务维修任务指派的数学模型,将改进的自适应差分进化算法应用于该模型的求解与仿真。采用适当的编码方案,并采用罚函数的方法使种群个体编码满足约束条件,并根据参数优化,较方便快捷地解决该问题。通过实例验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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本文介绍了基于HD2816+GX3101的国标地面传输数字电视机顶盒的设计方案,文中详细描述了该方案的软硬件设计要点. 相似文献
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针对资源提供方不能完成用户所有任务的情况,提出一种服务质量驱动下的任务调度算法,即预算和截止时间限制下的最大任务完成数调度算法(DBCN).这种批调度算法结合了Min-min算法吞吐量较高和线性规划全局优化的优点,不仅考虑了用户的所有任务,同时还考虑了优先级较高的任务.实验结果表明,该算法在任务完成总数方面比经典算法Min-min和DBCT分别提高了约10.6%和22.0%,在优先级高的任务完成总数方面也有大幅度提高,分别约为20%和40%. 相似文献
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针对云计算任务调度效率低的问题,将改进后的帝国算法用于云计算任务调度。首先提出了一种基于时间、成本和能耗的任务调度模型;其次在帝国算法的种群中采用Logistic映射进行初始化、优化了算法因子、引入蛙跳算法降低了帝国算法陷入局部最优;最后,在仿真实验中通过与基本帝国算法,蛙跳算法在小任务和大任务条件下的任务调度指标对比说明了优化后的帝国算法能够取得较好的效果。 相似文献
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分析了网络安全技术课程的特点;讨论了网络安全技术课程教学的现状;提出将任务驱动的教学方法用于网络安全技术课程教学中,并对其总任务和子任务进行了较详细的划分。 相似文献
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研究了网格资源调度技术。针对网格任务的瞬变性、随机性等特点,提出了一种改进的网格资源调度算法。由于数据网格任务数量庞大,本文采用了并行遗传算法优化网格资源调度。实验结果表明,提出的改进的算法能够对大规模的数据网格任务进行有效调度,是一种有效的方法。 相似文献
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目的:对嵌入式操作系统的调度算法进行分析和改进。方法:应用改进EMS调度算法和EDF调度算法。结果:系统资源利用率得到提高,并且可以充分发挥系统性能,提高系统处理任务的吞吐量,缩短任务全部完成所需时间。结论:用尽可能小的花销来满足尽可能大的需求,从使用上来说,就是降低了单位应用成本,这无疑也有着重要的经济意义。因此,可以说改进RMS算法和EDF算法在提升嵌入式操作系统性能方面,做到了有所兼顾,有些方面还做到了最优。 相似文献
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在基于802.16j的无线中继网络中,考虑路由和调度的联合优化问题,最小化系统总调度时间. 首先采用线性规划的方法建立路由,进行链路业务速率分配,然后基于平移和交换思想提出一种链路调度算法. 理论分析证明所提算法的性能在最坏情况下,不会超过最优性能的1.5倍. 仿真结果表明,所提算法的平均性能非常接近最优性能. 相似文献
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In recent years, the deployment of Cloud Computing (CC) has become more popular both in research and industry applications, arising form various fields including e-health, manufacturing, logistics and social networking. This is due to the easiness of service deployment and data management, and the unlimited provision of virtual resources (VR). In simple scenarios, users/applications send computational or storage tasks to be executed in the cloud, by manually assigning those tasks to the available computational resources. In complex scenarios, such as a smart city applications, where there is a large number of tasks, VRs, or both, task scheduling is exposed as an NP-Hard problem. Consequently, it is preferred and more efficient in terms of time and effort, to use a task scheduling automation technique. As there are many automated scheduling solutions proposed, new possibilities arise with the advent of Fog Computing (FC) and Blockchain (BC) technologies. Accordingly, such automation techniques may help the quick, secure and efficient assignment of tasks to the available VRs. In this paper, we propose an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm in a Fog-enabled Blockchain-assisted scheduling model, namely PF-BTS. The protocol and algorithms of PF-BTS exploit BC miners for generating efficient assignment of tasks to be performed in the cloud’s VRs using ACO, and award miner nodes for their contribution in generating the best schedule. In our proposal, PF-BTS further allows the fog to process, manage, and perform the tasks to enhance latency measures. While this processing and managing is taking place, the fog is enforced to respect the privacy of system components, and assure that data, location, identity, and usage information are not exposed. We evaluate and compare PF-BTS performance, with a recently proposed Blockchain-based task scheduling protocol, in a simulated environment. Our evaluation and experiments show high privacy awareness of PF-BTS, along with noticeable enhancement in execution time and network load. 相似文献