摘要：仿真技术的进步推动了实时系统(如核反应堆、军事战场和fly-by-wire系统)的深入研究.用仿真方法解决实时问题,必须首先给出实时系统描述模型.TGM(task graph model)模型是实时系统描述模型之一,其模型最重要的成员是实时任务.使用量化仿真方法定义了实时任务的4种参数,并细分任务为子任务.此方法更易描述实时应用系统,更易构造TGM的执行模型,其层次化的结构更容易进行研究和软件实现.TGM模型及其任务设计已成功地应用于分布式三星实时侦察仿真系统.

摘要：绿色云计算已经成为一个研究焦点,动态整合虚拟机和关闭空闲主机是极具潜力的途径可降低云计算数据中心的能耗.当云平台的负载迅速增加时,系统需要启动更多的主机和创建更多的虚拟机来扩展可用资源.然而,启动主机和创建虚拟机需要一定的时间开销,使得紧急任务难以及时开始,从而延误了截止期.为了解决以上问题,首先提出具有机器启动时间感知的虚拟机扩展策略,以缓解机器启动时间冲击实时任务的时效性要求.基于该策略,设计算法STARS来调度实时任务和资源,以在保障任务时效性与节能2方面进行权横.最后,使用Google的负载数据进行模拟实验,比较算法STARS与其他2个算法的性能.实验结果表明,在保障任务时效性、节能和资源利用率方面,算法STARS优于对比算法.

摘要：文中以ARM7TDMI处理器为例,阐述了μClinux进程调度的原理。根据该原理,提出了一种在μClinux平台下实现实时任务的设计方法,这种方法较简单,易于实现。这种设计一般可应用于工业控制领域,可以解决一些工控环境中对连续执行任务的实时要求。

摘要：利用抽象状态机(ASM),形式化描述了共享网络中实时任务接纳控制机制,提出了实时任务可执行概率设计过程的ASM模型,利用Spec Explorer给出了分析该模型的方法步骤。该模型不仅有助于验证其设计,还有利于实现实时任务接纳控制机制,并为利用ASM模型方法设计实现其他控制机制提供了范例。

摘要：大数据平台实时任务以常驻模式运行,任务启动后会占用固定资源,不具备动态调整机制,在业务高峰期固定资源难以保障实时任务的平稳运行,在业务低谷期则造成了资源浪费,如果采用人工方式调整,存在运维量大且不及时等问题。因此,设计出一套基于大数据平台资源感知的实时任务资源动态调整方法。先基于本方法采集相关指标自动感知平台资源的变化,再根据设计的平台资源预测模型对资源做出预测,最后根据资源调整决策,利用资源调整插件动态调整实时任务资源,以适应平台资源变化。该方法不仅能避免离线任务资源占用对实时任务的干扰,保证实时任务的平稳运行,还能有效提升平台资源的整体效能。该方法对同类型的大数据平台设计具有参考价值。

摘要：通过研究实时操作系统内核及应用技术,分析实时操作系统性能指标;基于实时操作系统μC/OSⅡ内核接口和任务运行原理,提取实时任务的构成要素,构建实时任务模型。运用任务模型进行实时任务、实时应用程序的设计和实现。根据任务模型设计实现一个范例程序的基本功能和性能需求,将模型设计思想应用于实时软件开发,任务模型为实时程序研发和相关教学活动提供了一个简便的解决方案。

摘要：为了实现数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错性,提出一种基于自适应反馈均衡和码元调制技术的数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度模型。首先构建路由冲突下的数据中心巡检机器人信息平台传输信道模型,优化数据中心巡检机器人信息传输协议。然后采用模糊C均值聚类的方法进行巡检机器人信息融合,结合自适应反馈均衡方法进行巡检机器人信息传输的信道均衡设计,采用码元调制方法进行信息平台的实时任务容错调度。最后进行仿真实验。结果表明,采用该方法进行数据中心巡检机器人信息平台实时任务调度的容错性较好,信息平台的信道均衡性较强,提高了数据中心巡检机器人信息平台的任务实时调度能力。

摘要：针对云计算环境下的独立实时任务的节能调度问题进行了研究,设计了一种基于松弛时间的任务调度算法,该算法由实时任务的分配、虚拟机资源的动态扩展以及虚拟机的动态整合3个部分组成,通过计算任务的松弛时间保证任务在截止期限内完成,保证任务的时效性.同时提出了一种基于多阈值的虚拟机整合策略,以平衡系统负载并降低系统完成任务集合的能耗.实验表明,与其他算法相比,该算法在保证了任务能够按时完成的基础上,有效降低了系统的整体能耗.

摘要：云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.

摘要：提出一种实时保证度的计算方法,用于评估特定协同分配方案对实时网格任务的截止时间保证度,并在此基础上设计和实现了一个多策略资源协同分配模型。该模型利用已有协同分配策略生成不同的分配方案,并选择截止时间保证度最优的方案为任务分配资源。仿真实验利用实际网格系统的任务负载,在多集群型计算网格测试床上检验了该模型的性能表现。实验结果显示,多策略协同分配模型能综合各种已有各类协同分配策略的特长,为实时网格任务的资源协同分配提供可靠性增强的截止时间保证。