摘要：新型电力系统的建设促使电力信息安全的服务呈现海量多元化,单一物理机或云计算虚拟机均无法满足各类服务任务执行的安全性和时效性需求。因此,面向电力物联网信息安全服务体系中特有的物理密码机与虚拟密码机共存的新型混合底层硬件模式,通过对异构计算资源的协同调控,实现在确保任务安全性的约束条件下的系统执行效率优化。首先,设计了一种三级双映射的电力物联网信息安全服务多任务调度架构,描述多轮交互保密任务和异构计算资源的映射规则;然后,基于加权深度嵌入聚类算法确定安全服务任务的执行标签;最后,采用朴素贝叶斯和量子粒子群优化算法完成运算节点的创建与任务映射。仿真结果表明,所提聚类映射调度算法能利用任务映射规则匹配新型异构安全服务计算资源,与双阶段调度算法和非支配排序遗传算法相比,其任务安全保障系数最大可提升58.4%,总完成时间最高可缩短22.24%。

摘要：为提高云制造调度过程的可持续性,研究基于可持续性的云制造多任务调度方法,基于面向服务架构理论分析了云制造多任务调度流程和可持续性框架。考虑经济、环境和社会因素,构建了基于可持续性的云制造多任务调度模型,设计了改进的遗传算法以有效解决调度模型的求解问题。通过将基于可持续性调度模型和基于满意度调度模型作对比模拟实验,观察可持续性对云制造多任务调度效果的影响。结果表明,从系统整体优化的角度,基于可持续性的调度模型,能够在不损失客户满意度的前提下,同时降低环境成本和设备闲置率,保障平台整体的可持续运行。

摘要：Linux内核调度器的调度开销巨大,无法满足实时应用需求.为此设计并实现了基于多核Linux的用户态实时多任务调度框架***共包括三个核心模块:多任务调度模块、定时器模块以及用户态中断处理模块.多任务调度模块在Linux用户态提供基于优先级可抢占的实时多任务调度方案,旨在减少任务调度和切换开销;定时器模块则为多任务调度提供高精度的定时服务,以支持分时调度和任务休眠,并提供更多的抢占点;用户态中断处理模块通过在内核态和用户态之间构造中断处理的快速通道,使用户态任务可以直接处理硬件中断,保证中断处理的实时性和高效性.实验表明,ULight的任务切换效率明显优于Linux的线程切换效率;定时系统可以提供精度为20μs的稳定的定时服务;用户态中断处理模块能够在用户态完成对硬件中断的快速响应.

摘要：针对云制造多任务调度问题,分析了多任务调度的流程和服务的搜索与匹配框架,基于前景理论提出了以降低客户总体不满意度为优化目标的调度模型,然后设计了改进的遗传算法对该模型进行求解。在模拟实验中,将基于时间和成本的模型与该模型作对比,发现基于时间和成本模型在满足客户需求与期望方面存在不足,而基于客户心理期望的模型能够满足每个客户的需求与期望,同时保障平台的整体调度性能。两组实验同时验证了设计算法的有效性。

摘要：结合１６位单片机组成的应用系统，介绍一种实时多任务调度模块的设计方法，详述了任务的划分、调度策略、中断管理及调度模块的实现过程。这种按时间片轮转的“伪并发”处理方式能有力地支持微计算机应用系统的实时性。

摘要：提出一种可覆盖全部解空间的移动agent多任务分配与调度混合遗传算法。给出问题模型及染色体表示方法,采用禁忌表加随机算法生成初始种群,设计新的交叉机制保证交叉进化解的合法性。为促进算法的收敛,变异个体使用禁忌及任务均衡启发变异算子。还采用保持解的不降性的最佳个体保留策略。2种任务节点、3种通信代价、3种主机节点共18组图的仿真结果表明该算法进化的最优解较标准遗传算法有37.1%的平均改进量。

摘要：为了实现全自动酶免分析仪多任务检测时的流程优化,合理安排多个项目的检测顺序,提出了一种基于遗传算法的多任务调度方法,并对方法的原理和算法模型的建立进行研究和设计。首先,分析全自动酶免分析仪的多任务调度与ATSP问题的相似性,接着分析用遗传算法解决ATSP问题的步骤,然后建立全自动酶免分析仪的调度算法模型,最后用MATLAB程序仿真多任务检测过程。结果表明,上述计的多任务调度方法寻优得到的检测顺序比人工设定检测效率提高15.04%。

摘要：基于μC/OS-Ⅱ实时操作系统的多任务调度原理,对四足机器人规划层的任务进行了划分及详细阐述,并进行了优先级的设计,最终实现了四足机器人的运动控制。

摘要：研究了一种用于电力控制的基于Vxworks的语音控制系统的多任务调度算法,根据系统功能划分了任务及优先级,采用信号量通信方式,设计了时间片轮转和基于优先级抢占的混合调度算法,经仿真测试,算法运行效果稳定,任务切换时间达到毫秒级。

摘要：在考虑子任务间优先级约束和资源服务资格的情况下,建立了一种基于多任务的两级调度模型,提出并评估了针对两级调度模型设计的两种调度方案。大量计算实验的结果表明,本文所提出的两级二优化方案能够找到一个既有利于单个任务、又有利于整个云平台的更好的调度方式。