基于能量感知的实时并行任务蚁群调度算法

为提高异构平台实时任务的调度成功率、降低能量消耗,建立了实时directed acyclic graph(DAG)调度模型,提出了以降低能耗为目的的能耗模型,将蚁群算法运用于实时DAG任务调度。实验验证了蚁群算法可以高效解决能耗问题,提高调度成功率。     

长释放时间间隔优先调度算法及其可调度性分析

针对混合任务实时调度的需求和现有混合任务实时调度算法的局限性,提出了一种长释放时间间隔优先的混合任务实时调度算法LRIF,该算法采用固定优先级和动态优先级相结合的调度策略,根据非周期性软实时任务作业到达流分布,将一定比例的软实时任务作业当作硬实时作业调度,除了可对周期性硬实时任务提供调度保证外,同时还可确保非周期性软实时任务的可调度率.还提出了LRIF调度算法的可调度性分析方法,并讨论了LRIF调度算法的实现方法.测试结果表明:LRIF调度算法具有更好的调度性能,可有效调度由周期性硬实时任务和非周期性软实时任务构成的混合实时系统.     

基于RTLinux的实时调度算法改进及实现

RTLinux是一个具有实时内核的Linux操作系统.很适合在其上实现各种实时调度算法,文章分析了RTLinux的工作原理和已实现的调度算法,分析了其不足,提出了用EFDF对其进行改进.并介绍了在RTLiux上如何实现可达截止期最早的调度算法.通过在RTLinux系统中的实现,证实了该算法的有效性.     

一种基于实时数据流的生产线资源调度和分配方法

针对生产线资源的调度与分配难题,提出了基于实时数据流的生产线资源调度分配模型。该模型利用产品的实时生产进度信息和生产线设备的实时状态信息,结合生产线资源管理信息来进行统计分析,实现资源的合理调度分配。实际生产应用表明,基于该调度模型的生产系统能够合理地进行生产线资源的调度分配,运行稳定,安全可靠。     

基于Linux环境的实时调度项目的研究

Linux操作系统是一种多任务、多用户和多处理器的现代通用操作系统,实时任务调度是它的一项非常重要的功能;根据Linux对实时任务采用的调度算法,结合现代多线程编程技术,给出一个关于多线程实时调度实验项目的设计.     

教学中实时磁盘调度策略研究

多媒体服务器需要一个实时磁盘调度算法来为实时流提供同步数据.传统的磁盘调度算法没有考虑磁盘请求的实时性,因此需要对传统的磁盘调度算法SCAN进行改进以使其能够应用于多媒体服务器的磁盘请求.本文提出一个新的实时磁盘调度DBA-SCAN(Dynamic-Bandwidth-Assignment-SCAN)算法,DBA-SCAN算法将实时流分为保证任务和可选任务.只有当一个流中的保证任务被满足时,接纳控制才会接纳这个流.DBA-SCAN采用一种积极策略在运行时动态回收未用的带宽.被回收的带宽被用于为可选任务或者更多的非实时任务服务.通过模拟实验对DBA-SCAN算法和SCAN算法进行对比,实验结果显示,DBA-SCAN明显为实时流提供了更好的质量,同时也大大缩短了非实时任务的响应时间.     

交换式以太网中周期性固定优先级消息的可调度性分析

为使交换式以太网能满足工业数据通信的实时性要求,首先提出了一种基于固定优先级调度（Fix．PriorityScheduling,FPS）的实时消息调度模型,由源站点和消息接纳控制服务器对消息进行可调度性判定．另外,通过将消息集在交换式以太网上的可调度性判定转化为对在接收链路上具有释放抖动消息集的可调度性分析问题,给出了实时消息在发送和接收链路最坏传输完成时间的计算公式,进而提出了消息可调度性判定方法,并对相关结论进行了理论证明．     

实时数据库调度策略研究

在数据库应用技术中,实时数据库系统是一类高性能的能够准确估算事务运行时间、使事务具有可预报性的系统。从事务的基本概念入手,对事务的调度进行了研究,提出了一种适用于内存数据库的新的调度策略。     

基于BP神经网络的公交车辆实时调度

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。论文对神经网络模型-BP神经网络的结构及算法进行了描述,在此基础上提出了基于BP神经网络的实时调度预测模型。基于BP神经网络的实时调度预测模型的输入变量是相关站点同一时间段的客流量,输出变量为发车调度形式。     

基于局部最优策略的实时车辆调度算法

为了缩减车辆在交叉路口的等待时间和提高交叉路口的通行能力,提出一种基于局部最优策的实时车辆调度优化算法.首先计算每个相位的绿灯时间及在该时间内允许通过的车辆数,然后采用局部最优策略选择相位,使该相位内的车辆优先获得通过交叉路口的路权.仿真结果表明,在相同的交通流量下,所有车辆在交叉路口的平均等待时间低于现有的算法.     

云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法

云计算是在其虚拟化技术之下提供动态可扩展性资源,通过互联网提供服务的一种并行计算技术。本文提出了一种基于云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法(Parallel Task Scheduling Balancing Algorithm)。实验结果表明,该算法在负载相对均衡的前提下,在响应时间和执行时间方面有较好的表现,能有效地满足用户需求的服务水平。     

功率因数的实时算法研究

通过采样两点的电压、电流瞬时值信号,采取特定的算法,直接推算出功率因数;实验验证和工程应用表明,该算法运算快、实时性好、精度高,可在工业计量和数字化检测、控制中推广应用。     

多车队实时指挥调度系统设计

多车队实时指挥调度突破了一般指挥调度系统的单纯监控车辆和仅作简单指挥的局限性,把指挥调度的对象从单辆车扩展到同时对多个车队的实时监控和指挥调度,并在GIS地图上实时直观地图形化展示车队情况,使得车队、沿路警力、指挥中心能够密切配合,保障大型活动中交通及人员入场、散场的通畅有序。     

基于两级的公平调度算法

为了保证对各个端口的不同优先级(PRl)的数据包的公平调度，本文提出了一种相适应的算法解决接口间的公平调度和接口内不同优先级间的公平调度。     

蚁群动态调度算法在混流车间作业调度的应用

混流车间作业调度是实际生产环节中的一个重要问题,也是制造系统生产管理的核心,同时实际的生产系统是一个动态生产环境.文中提出蚁群动态调度算法,通过实例具体分析并且跟传统的启发式算法相比较,实验结果证明蚁群动态调度算法对混流车间作业调度问题有较优的加工路径.     

基于嵌入式多核系统的新型边界公平调度器设计

在嵌入式多核系统中,边界公平调度算法被证明是周期性任务集上性能最优的调度算法,但该算法在实际应用中任务中断时响应慢、调度过程开销过高.因此,基于流体调度思想进行简化.结果发现,任务不能提前释放至空闲处理器内核上执行是引起以上问题的重要原因.因此首先对边界公平调度算法进行相应改进,结合原始算法提出早期释放边界公平调度算法...     

基于物流车辆调度算法的研究

物流车辆优化调度问题是一个研究热点,学者们采用了各种优化方法来解决实际问题。本文简述了物流配送车辆调度问题的常见算法,对求解车辆优化调度问题的步骤作了说明,并在结论中提出了算法的不足之处,以使大家根据实际情况选择最佳的车辆调度算法,提高经济效益。     

一种无线Mesh网络业务调度算法

无线Mesh网络技术是近年来无线通信领域研究的热点。文章详细分析Mesh模式的三种调度机制以及国内外的研究现状,针对当前分布式调度算法中存在的缺陷提出一种冲突避免的协同分布式调度算法———TDSCH。     

神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法,利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力,通过对海量公交历史调度数据的学习,可以建立公交车到达目的站点的预测模型;通过实时GPS数据,就可以预测车辆到达目的地的大概时间,为建立智能公交调度提供极大方便。     

动态车辆调度系统的滚动时域调度算法

提出了一类特殊的动态车辆调度问题--动态独占性带时间窗口装卸货问题.给出了问题的数学描述,分析了其静态性质,并把问题简化为不对称带时间窗口旅行商问题.提出了求解该动态问题的滚动时域调度算法,通过时域的不断滚动,不仅可以跟踪问题的动态变化,还由于每次滚动只对部分客户进行处理,可以减少问题的求解时间.并分析了算法的3个要素:当前客户窗口、当前客户窗口的调度和滚动策略.测试结果验证了算法在求解动态车辆调度问题中的有效性.