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实时系统不仅要求任务调度的正确性,还必须要求系统在任务调度时,无论是周期性任务,还是非周期任务或者偶发任务,尽最大可能保证系统响应的及时性。因此实时系统中的调度算法是决定系统实时性的重要指标。偶发作业具有强实时性,释放时间的不规律性,以及作业调度的不可预测性,针对偶发作业的这些特点,提出了一种利用空闲挪用与EDF算法相结合的混合调度策略,提高了处理器的响应时间以及偶发作业调度的可靠性。 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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在有大量的外部事件的计算机系统中,实时操作系统必须在有限的时间内接收和处理。这样的要求不是只有多道程序设计能满足的,还有实时操作系统一般是依靠一些特别的策略和技术来完成这些任务。Linux操作系统利用静态的可抢占的优先调度到大部分没有实时的多道程序设计系统中。作为一个在实时系统中的修改,优等权的分配是和每个任务的时间约束联系在一起的。本文阐述了Linux实时调度的几种机制。 相似文献
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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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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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智能电网的调度系统中,存在着巨大的时变调度数据,怎样使用这些数据完成对实时电网信息的提取是本文主要的研究方向。智能电网调度云计算中主要的核心问题就是对电网调度算法的选取,因此,在分析传统方法的基础之上,本文将使用调度中的资源来对电网调度任务进行映射,实现出实数编码。依据编码规则,在进行映射时把所有的大任务分成多个子任务,再依据这些子任务的数量来为染色体的长度进行定义,染色体中对应的基因就是在网络资源中子任务的编号。改进后的遗传算法(IGA)能将种群搜索应用到各个环节中去,改进了传统的调度算法,使得任务完成时间缩短,收敛的速度得到了提高,仿真实验结果表明本文提出的电力系统优化任务调度算法为整个调度系统提高了性能,进一步优化了负载均衡。 相似文献
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胡海 《内蒙古科技与经济》2011,(24):129-129,131
DCS为大、中型企业实现工业控制自动化控制。DPU是DCS的一个基本处理单元,实现状态采集和实时控制。正常情况下,主控态DPU和跟踪态DPU互为备份,跟踪态DPU实时监控主控态DPU运行状态和中间运算结果,一旦发现主控态出现故障,跟踪态DPU立刻切换到主控态,同时原主控态切换至跟踪态,实现生产无扰切换。笔者在实习电厂学习时,遇到主控态和跟踪态争夺主控权,尝试常规方法无效,经研究分析,原来是主控态同号码ID的虚拟DPU影响。 相似文献
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针对当前大数据任务的调度管理,传统的调度处理方法采用随机调度机制,从单个节点的性能出发,无法达到全局最优化的效果。提出基于改进多时隙散点算法的大数据任务调度管理方法,为了克服多时隙调度算法的缺点,运用多时隙调度算法时,引入了一个管理因子,对系统节点进行数据调度任务分配,根据分配的任务进行评价和估计,并且不断更新实时任务,追求最优性能,最终达到全局最优化。最后通过一组20节点数据进行测试实验,结果显示,采用改进的多时隙大数据任务调度管理算法,相对于传统调度方法,系统整体效率提高了平均约28%,具有很好的应用价值。 相似文献
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针对EA(evolutionary algorithm)在机器人路径规划中局部收敛和收敛速度慢的缺点,结合云模型的优良特性,提出了基于云模型的路径规划算法.本算法采用正态云算子在路径池中进行进化和变异.进化过程中出现跨代精英路径时说明靠近了较优路径,就可以缩小进化范围,同时还利用了往次进化过程中的优化结果,来保证最终结果的准确性.仿真实验证明,本算法不但提升了进化速度,同时提高了路径的可靠性. 相似文献
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提出了一种静态的软硬件任务划分与调度相结合的算法,可以同时获得给定任务集在该类平台上的软硬件任务划分和任务调度方案. 算法的时间复杂度为O(V(E+V)+V2logV+PVlogV). 实验结果表明了该算法的可行性和有效性. 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
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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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现有网格环境中,在线调度策略主要着眼于资源的分配管理,往往以满足用户的各种资源请求为目的,而对于服务方关注不够。为增大服务方的收益,鼓励节点主动提供服务贡献资源,本文提出网格计算市场中基于成本计算的任务调度策略,根据用户提交任务的相关信息,计算接受任务的沉没成本和机会成本以决定是否接受任务,使得资源提供者和资源请求者都实现自身的经济目标,促使市场向健康稳定的方向发展。实验数据表明,该调度策略降低了服务方的成本,提高了服务方的收益,可以更有效的促使节点主动贡献自己的资源。 相似文献
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学界在给予"基本公共服务均等化"概念相当关注的同时,却众说纷纭,连基本公共服务均等化的涵义和范围都很难达成共识,而只有从伦理维度阐述基本公共服务均等化才是从本质上把握了概念。"公共服务"的意涵来自于民众权利在先的公共权力责任伦理的中间层面。"基本"公共服务的"基本"之所以受到争议,根源于自由与理性的关系等深层次的政治哲学问题。而"均等化"的争论更多的是在"道德应得"与"权利应得"之间的选择不同,但基本的共识还是能够达致。 相似文献
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网格任务调度是采用适当的调度策略把应用程序分配到异构的计算节点上进行高效的执行并返回正确结果的过程。本文研究了经典网格任务调度模型,分析了各自的优缺点,并提出了一种包含有树形全局调度模型和局部调度模型的两层结构模型,此树形全局调度模型通过负载从根节点自上而下的迁移,能够很好地实现网格系统的负载平衡。通过二叉树的节点删除算法能够很好地解决模型中节点的失效问题,因此具有很好的安全性和可靠性。 相似文献