摘要：为了提高硬实时系统的容错能力,同时减少任务间的抢占次数,基于软件容错模型提出了抢占阈值容错调度算法(FT-FPPT).为了获得系统中任务抢占阈值分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的抢占阈值配置搜索算法(PTCSA).PTCSA算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n 2),其中n为任务的个数.最后给出了该算法的最优性证明.仿真实验表明,抢占阈值容错调度算法能够在抢占式容错调度算法的基础上,进一步提高系统的容错能力。

摘要：在最小空闲时间优先(LSF)调度算法中,当任务集中有多个任务的优先级相同或相近时,过多的上下文切换会产生"颠簸"现象,从而大幅增加系统开销。为此,结合LSF算法的特点,通过设计合理的动态抢占阈值,提出一种改进的调度算法DPTLSF。仿真结果表明,改进的算法能够大幅减少"颠簸"现象的发生,降低任务集的截止期错失率。

摘要：嵌入式实时系统在其CPU及内存资源相对稀缺时,必须采用复杂度低,系统开销小的调度算法。基于阈值的调度算法可以提高任务的调度性,减少任务间的切换,以此减少内存需求和系统开销。提出了基于抢占差值的阈值分配优化算法。算法在最小阈值分配法基础上,从高优先级向低优先级方向设置任务的阈值,为任务集找出一组满足最大抢占差值的阈值分配方案。经过理论分析及实例验证,算法可以显著降低任务的切换次数,并且算法的复杂度优于传统的优化算法。

摘要：静态优先级调度在实际应用中经常受到系统支持的优先级个数的影响,当任务个数多于系统优先级个数时,需要将几个任务优先级映射成一个系统优先级.这可能引起优先级映射问题,使映射前可调度的系统(任务集合)在映射后变得不可调度.解决这一问题需要减少时间复杂度的映射算法和判定映射后任务可调度性的充分必要条件主要存在3种映射算法:(1)按照任务优先级递减顺序进行映射的DPA(decreasingpriorityassignment)算法;(2)按照优先级递增顺序进行映射的IPA(Increasingpriorityassignment)算法;(3)阈值段间映射法(thresholdsegmentmapping,简称TSM).描述了3种算法的实现和判定条件,论述并证明了算法特性,分析并通过仿真实验比较了算法的性能,最后总结了3种算法各自的适用场合.比较结果和结论对实时嵌入式系统的设计和实现具有一定的参考价值.

摘要：最小空闲时间优先(least slack first,简称LSF)算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级.任务所剩的空闲时间越少,就越需要尽快执行.然而,LSF算法造成任务之间的频繁切换或严重的颠簸现象,增大了系统开销,并限制了其应用.在调度策略中设置抢占阈值可以减少任务之间的切换,但现有的抢占阈值设置方法因受到固定优先级的限制而不适用于LSF算法.为了减轻LSF算法的颠簸现象,基于抢占阈值的思想,提出适用于LSF算法的抢占阈值分配方法,动态地给每个任务配置抢占阈值.任务的抢占阈值是随着任务执行的缓急程度不同而动态地变化的,而且不受任务个数的限制.仿真结果表明,通过对LSF算法的改进,任务之间的切换大大减少,同时降低了任务截止期错失率.该改进型算法对设计和实现实时操作系统具有一定的参考价值.

摘要：为了解决LSF调度算法在实时调度中由颠簸现象引起的调度实时性差、浪费系统资源的问题,在LSF算法中引入一个任务重要度系数,采用云模型对任务重要度系数和裕度进行定量表示,并通过由重要度系数云和裕度云两个任务特征参数云模型共同确定的二维云模型,为每个任务设定一个抢占阈值,当某一就绪任务要抢占当前任务时,必须要满足它的优先级高于当前任务的抢占阈值。仿真结果表明,采用云模型优化后的LSF算法不仅有效解决了颠簸现象,而且能使紧急且重要的任务优先运行。