一种基于(m,k)-firm约束规范的混合任务调度算法(HTSF)研究

来源 :中国航天第二研究院 航天科工集团第二研究院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jianjiantao456
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着计算机科学发展,计算机应用范围日益扩大。作为计算机领域的一个重要分支,实时系统在工业控制、多媒体、实时监控、网络通信等领域得到了广泛应用。实时系统在新领域的应用需求,为实时系统的发展提出了新的要求和挑战。 准实时(firmreal-Time)概念的提出,丰富和扩展了实时系统理论。准实时理论能够统一描述原有各类实时系统,硬实时、软实时系统都是一类典型的准实时系统。准实时任务系统以多媒体应用为主要代表。多媒体涉及声音、图像、视频等与人类息息相关的信息,它的应用领域极其广泛,可以说渗透到了计算机应用的各个领域。不仅如此,随着多媒体技术的发展,一些新的应用领域正在开拓,前景十分广阔。因此,研究准实时任务系统相关的调度算法,有着重要的现实意义。 本文针对准实时任务系统环境下包括有准实时周期任务和准实时非周期任务的混合任务模型,提出了HTSF算法,并且依据任务调度算法性能评价准则,对HTSF算法进行评价。本文完成的工作具体包括以下几个方面: 1.给出了基于(m,k)—firm约束规范的空闲时间计算函数; 2.给出了任意时间区间内空闲时间计算方法,得出非周期任务可调度性判定方法; 3.给出了动态调度与静态调度相结合的任务执行优先级分配方法; 4.针对HTSF算法,本文作了相应评价,并且就非周期任务接收率作了分析和仿真实验,与相关算法进行比较。 最后,客观评价了HTSF算法,指出了算法优点以及今后努力和完善方向。
其他文献
随着网络技术的不断发展,Internet技术已经渗透到日常生活和工业生产的各个领域。这使得远程监测成为现实。JAVA是当前比较流行的一种网络设计语言,它最大的优点就是操作平台的
随着科学技术的迅速发展,人们生活各个方面都发生了重大的变化。监控技术的重要性正在逐渐被人们所认识和重视。目前,监控技术已经广泛应用于生产、生活等各个领域。铁路部门作
本文致力于用基于启发式学习+Q-学习的启发式Q-学习来解决在非合作泛和博弈框架下随机博弈的Nash均衡解的求解问题。决定一个有限状态随机博弈的Nash均衡解是否存在是一个NP-
设计模式以文档的形式把面向对象的软件设计经验记录下来,并予以系统的命名、解释和评价。其目的是使开发人员在进行系统的设计与开发时,可以使用前人的成功经验而不必为普通的
移动通信和互联网是当今信息产业发展的两个热点,两者融合产生的移动互联网及其应用,为信息产业带来巨大商机,两者相结合的产物WAP,是开发移动网络上类似互联网应用的一系列规范
“软件危机”,这一始于上世纪60年代的概念,始终伴随着软件业的整个历史发展进程。为了解决该问题,人们逐渐开始借鉴一些传统领域内的管理理论、方法和工具,以期解决软件开发中所
近年来,由于在商务管理、市场分析、决策分析、科学探索等领域的实用性,数据挖掘已经引起了广泛地关注。在数据挖掘中,聚类技术是一个很活跃的研究领域。聚类就是将物理或抽象对
支持向量机(Support Vector Machines简称SVM)是在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则的基础上提出的一种新的模式识别技术,它寻求的是在有限样本情况下的最优解而不
近年来,随着移动用户规模日益扩大,基于移动通信网络的定位技术发展迅猛,移动定位也因此受到广泛关注。网络中各种基于终端位置的定位服务,如安全援助服务(紧急医疗、紧急定
Maze系统是有中央服务器结构的P2P网络文件资源共享系统。本文的研究主题是基于Maze系统下的文件资源关键词详细生成算法和文件资源关键词的各种具体应用技术。 第一部分