基于动态双向优先级的任务分配与调度算法
并行计算中的任务分配策略与调度算法
并行计算中的任务分配策略与调度算法在并行计算中，任务分配策略和调度算法是至关重要的组成部分，它们对于系统性能和效率有着重要的影响。
本文将探讨并讨论并行计算中的任务分配策略和调度算法的相关概念、原则和常见方法。
首先，我们先来了解一下什么是并行计算。
并行计算是一种在多个处理器或计算机之间同时执行任务，以加快计算速度和提高系统吞吐量的计算方式。
在并行计算中，任务通常可以分割成多个子任务，然后由多个处理器或计算机同时进行处理。
任务分配策略是决定将任务分配给哪些处理器或计算机的方法。
它旨在实现系统资源的最佳分配，以提高整体性能。
任务分配策略的设计要考虑到任务之间的依赖关系、数据传输成本、处理器的负载均衡等因素。
负载均衡是任务分配策略中的一个关键概念。
它涉及到将任务平均地分配给不同的处理器或计算机，以避免系统出现性能瓶颈。
负载均衡的目标是使得每个处理器或计算机的负载尽可能均衡，从而提高整体性能和效率。
一种常见的任务分配策略是静态任务分配策略。
静态任务分配策略在任务开始执行之前就已经确定了每个处理器或计算机要执行的任务。
这种策略的优点是简单有效，容易实现。
然而，它不能适应系统负载的变化，无法自动适应任务之间的依赖关系变化等问题。
相比之下，动态任务分配策略则可以根据系统状况和任务执行情况进行动态调整和分配。
动态任务分配策略往往采用启发式算法或优化算法来进行决策，以选择最佳的任务分配方案。
这种策略的优点是能够适应系统负载的变化，提高系统的灵活性和适应性。
除了任务分配策略，调度算法也是并行计算中的关键要素。
调度算法决定了任务的执行顺序和执行方式，以提高整体系统性能。
调度算法的设计目标是最大限度地减少任务执行时间、提高系统资源的利用率。
在并行计算中，常见的调度算法包括静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法在任务开始执行之前就已经确定了任务的执行顺序和方式。
这种算法的优点是简单高效，适用于那些任务之间没有太多依赖关系的情况。
基于队列模型的任务调度算法研究
基于队列模型的任务调度算法研究随着社会发展和科技进步，计算机技术得到了广泛的应用，任务调度算法作为计算机技术的一种重要算法，也应运而生。
任务调度算法是处理任务的顺序和执行时间，旨在使计算机系统达到最佳性能。
本文将探讨基于队列模型的任务调度算法研究。
一、任务调度算法概述任务调度算法是指将需要执行的任务按照一定的规则和优先级分配给不同的执行单元，使得各个任务被合理地分配和执行。
任务调度算法可以分为静态和动态两种类型。
静态任务调度算法是指在任务的集合已知的前提下，在执行前就统一规划好任务的分配和执行策略。
动态任务调度算法则是指在任务执行过程中，根据运行环境及任务情况不断动态调整，以达到最优的任务调度效果。
任务调度算法可以根据任务的执行方式和调度策略分为很多种，其中最常见的是基于队列模型的任务调度算法。
二、基于队列模型的任务调度算法原理基于队列模型的任务调度算法是指将需要执行的任务按照一定的规则以队列的形式排列，任务按照进入队列的先后顺序依次执行。
具体而言，基于队列模型的任务调度算法通常分为两种：队列调度和线程池。
队列调度是将任务按照顺序排列，每次执行队头任务，执行完之后再执行队列中下一个任务。
而线程池是将任务添加到线程池中，当线程池达到指定大小后，新的任务就会被阻塞直到线程池中有线程可用。
在队列调度算法中，新的任务总是被添加到队列的尾部，而且只有当当前队头任务执行完毕后，才会执行队列中的下一个任务。
这种算法的优点是简单高效，能够充分利用计算机系统的资源，减少由于频繁切换带来的开销，同时也保持了较高的效率。
在线程池中，每个任务都会分配一个线程来执行，当所有线程都在忙碌状态时，新的任务就会被放在队列中等待执行。
通过线程池可有效控制每个线程的创建和过多线程的开销，同时也能够支持多个客户同时进行请求。
三、实现基于队列模型的任务调度算法需要考虑的问题实现基于队列模型的任务调度算法需要考虑以下几个问题：1. 任务分配规则：任务如何进入队列，以及在队列中按照什么策略执行。
单片机中的任务调度算法
单片机中的任务调度算法任务调度是指在一个系统中，根据任务的优先级和执行条件，按照一定的策略来分配和安排任务的执行顺序。
在单片机系统中，任务调度算法是实现多任务并发执行的关键技术之一。
本文将介绍单片机中常用的任务调度算法及其原理。
一、任务调度算法的概述任务调度算法是指根据任务的优先级和执行条件，在多任务系统中进行任务执行顺序的安排的策略。
在单片机系统中，由于资源有限，任务调度算法需要合理地安排任务执行顺序，以充分利用系统资源，提高系统的响应速度和效率。
二、常用的任务调度算法1. 优先级调度算法优先级调度算法是最常用的任务调度算法之一。
该算法根据任务的优先级来确定任务的执行顺序。
优先级高的任务将优先被执行，而优先级低的任务将被推迟执行。
这种算法简单易实现，适用于任务优先级固定且相对固定的场景。
2. 循环调度算法循环调度算法是一种较为简单和公平的任务调度算法。
该算法将任务按照一定的顺序排序，并循环遍历执行这些任务，保证每个任务都有机会执行。
循环调度算法适用于任务之间的优先级差异不大，需要保证任务都能得到执行的场景。
3. 时间片轮转调度算法时间片轮转调度算法是一种公平且高效的任务调度算法。
该算法为每个任务分配一个固定大小的时间片，任务在该时间片内执行完毕或者被中断后，按照顺序被放到队列的末尾，等待下次执行。
时间片轮转调度算法能够公平地分配系统资源，并且保证每个任务都有机会得到执行。
4. 最短剩余时间优先调度算法最短剩余时间优先调度算法是一种基于任务剩余执行时间的动态任务调度算法。
该算法在每个时间片开始时，根据任务的剩余执行时间排序，选择剩余时间最短的任务执行。
这种调度算法能够充分利用系统资源，提高系统的响应速度和效率。
三、任务调度算法的选择在选择任务调度算法时，需要根据具体的系统需求和资源限制进行综合考虑。
如果任务的优先级差异比较大，可以选择优先级调度算法。
如果任务之间的优先级差异不大，需要保证任务都能得到执行，可以选择循环调度算法。
一种基于动态规划的课程调度算法的研究与实现
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在 同一 等价 类 中， 由此 得 到 以下 ６个 等价 类 ： １ （） 不 需 要 固定 教 室 的体 育课 ； ２ （ ）需 要 占用 特 殊 教
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操作系统的调度算法优先级时间片和占式调度
操作系统的调度算法优先级时间片和占式调度操作系统的调度算法：优先级、时间片和抢占式调度操作系统是计算机系统中的一个核心组件，用于管理和控制计算机的硬件和软件资源，以提供良好的用户体验和系统性能。
在操作系统中，调度算法是实现任务分配和资源管理的关键。
本文将介绍三种常见的调度算法：优先级调度、时间片轮转调度和抢占式调度。
一、优先级调度算法优先级调度算法是根据任务的优先级安排任务的执行顺序。
每个任务都有一个优先级值，数值越高表示优先级越高。
当一个任务就绪并等待执行时，调度器会选择优先级最高的任务来执行。
优先级调度算法可以保证高优先级任务及时得到执行，但可能会导致低优先级任务出现饥饿现象。
实际上，优先级调度算法可以分为静态优先级和动态优先级两种类型。
静态优先级是在任务创建时分配的，不会改变。
动态优先级根据任务的运行情况和系统状态进行动态调整，以提高系统的公平性和性能。
二、时间片轮转调度算法时间片轮转调度算法是一种周期性调度算法，每个任务被分配一个固定的时间片（时间段），当任务的时间片用完后，调度器会将任务挂起，并将CPU 分配给下一个任务执行。
当所有任务都执行完一次后，调度器会重新分配时间片，继续按照顺序执行任务。
时间片轮转调度算法可以保证任务的平均执行时间，并且避免了长时间任务的霸占资源问题。
然而，如果任务的时间片设置得过小，则会增加任务切换的开销。
如果任务的时间片设置得过大，则可能出现对实时任务响应时间的影响。
三、抢占式调度算法抢占式调度算法是一种灵活的调度策略，允许更高优先级的任务打断正在执行的低优先级任务，以确保高优先级任务的及时响应。
当一个任务就绪并具备运行条件时，调度器会立即安排其执行，无论当前是否有其他任务在执行。
抢占式调度算法可以有效地提高系统的响应速度和实时性，但可能会导致任务切换的频繁发生，增加了系统开销。
为了平衡性能和实时性的需求，抢占式调度算法通常会和其他调度策略结合使用，例如优先级和时间片轮转。
按优先级调度的算法
按优先级调度的算法优先级调度算法是一种调度算法，它根据任务的优先级来确定调度顺序。
每个任务都被赋予一个优先级值，优先级越高的任务越先被执行。
这种算法可用于各种任务调度场景，如操作系统进程调度、任务队列管理等。
在优先级调度算法中，每个任务都有一个优先级值，通常用一个整数表示。
较高的优先级值表示任务更紧急，需要更早被执行。
当多个任务同时就绪时，操作系统会选择优先级最高的任务先执行。
优先级调度算法的实现方式有多种，以下是几种常用的方法：1.静态优先级调度算法：每个任务在创建时就被赋予一个固定的优先级值，不会随着时间的推移而改变。
这种算法简单且实现成本低，但缺点是无法考虑任务的实时性需求。
2.动态优先级调度算法：根据任务的特点和运行状态动态调整任务的优先级值。
例如，可以根据任务的等待时间、执行时间、资源需求等因素进行评估和调整。
这种算法较为复杂，但可以更好地满足任务的实时性需求。
3.按时间片轮转调度：将任务按照优先级分组，每个优先级组分配一个时间片。
在每个时间片内，按照轮转方式依次执行每个任务。
当一个时间片用完后，如果组内还有未执行完的任务，则将未执行完的任务移到下一个优先级组，并分配一个新的时间片。
这种算法适用于多种任务需求的场景，可以实现任务的公平调度。
4.多级反馈队列调度：将任务按照优先级分组，并为每个优先级组分配一个时间片。
当一个时间片用完后，如果组内还有未执行完的任务，则将未执行完的任务移到下一个优先级组，并分配一个新的时间片。
同时，每个优先级组还可以根据任务执行情况进行动态优先级调整。
这种算法能够更好地平衡各个任务的执行时间和优先级。
总之，优先级调度算法是一种有效的任务调度方法，可以根据任务的优先级来确定执行顺序，从而改善系统的响应时间和资源利用率。
不同的实现方式适用于不同的任务需求，可以根据具体情况选择最合适的算法。
调度原理算法和系统
调度原理算法和系统调度原理是指在计算机系统中，为了有效地利用资源和满足任务需求，对任务进行优先级排序和资源分配的一种方法和原则。
调度算法则是具体实现调度原理的具体算法逻辑，而调度系统是将调度算法应用到实际系统中的软件或硬件系统。
下面介绍几种常见的调度原理和算法：1.先来先服务（FCFS）：按照任务到达的顺序进行调度，先到达的任务先被执行。
这种方法简单直接，但可能导致长任务等待时间过长，造成资源浪费。
2.最短作业优先（SJF）：选择估计执行时间最短的任务进行调度，以减少平均等待时间。
但是，由于无法准确预测任务的执行时间，实际中常使用近似估计或历史执行时间作为依据。
3.优先级调度：为每个任务分配一个优先级，高优先级的任务先执行。
优先级可以基于任务的重要性、紧急程度等因素确定。
这种调度方法可以灵活地根据需求进行调整，但需要合理地设置优先级策略。
4.轮转调度（RoundRobin）：按照一定时间片（时间片轮转）或任务执行数量（进程数轮转）进行任务调度。
每个任务被分配一个固定时间段执行，然后切换到下一个任务。
这种方法能够公平地分配资源，但可能导致长任务执行时间较长。
5.最高响应比优先（HRRN）：根据任务等待时间和估计执行时间的比值，选择最高响应比的任务进行调度。
该方法旨在最大限度地减少任务的等待时间，但可能导致长任务的饥饿现象。
调度系统是指将调度算法应用到实际系统中的软件或硬件系统。
调度系统通常包括任务队列管理、资源分配和任务切换等功能，以实现任务的有序执行和资源的合理利用。
需要根据具体的应用场景和需求选择适合的调度原理和算法，以优化系统性能和资源利用效率。
在实际应用中，还需要考虑任务的优先级、资源约束、实时性要求等因素，并结合具体的系统特点进行调度算法的设计和实现。
分时系统的调度算法
分时系统的调度算法分时系统是一种多任务操作系统，它允许多个用户同时使用计算机。
为了实现这一目标，分时系统需要对各种任务进行调度，以便在有限的时间内为每个用户提供服务。
分时系统的调度算法是实现这一目标的关键。
本文将对分时系统的调度算法进行详细介绍。
分时系统的调度算法主要分为两类：静态分配和动态分配。
1. 静态分配算法静态分配算法是指在程序运行之前，就预先为每个任务分配一定的时间片。
这种算法的优点是简单易行，但缺点是无法根据任务的实际需求进行调整。
常见的静态分配算法有以下几种：（1）先进先出（FIFO）算法：按照任务进入队列的顺序进行调度，即先进入队列的任务先执行。
这种算法公平性较好，但可能导致某些任务长时间得不到执行。
（2）优先级调度算法：为每个任务分配一个优先级，优先级高的任务优先执行。
这种算法可以根据任务的重要性进行调整，但实现较为复杂。
（3）轮转法（RR）：将时间片分为若干个时间段，每个时间段为一个任务提供服务。
当一个任务的时间片用完时，下一个任务开始执行。
这种算法公平性较好，但可能导致某些任务长时间得不到执行。
2. 动态分配算法动态分配算法是指在程序运行过程中，根据任务的实际需求和系统资源状况进行调度。
这种算法的优点是能够更好地满足任务的需求，但实现较为复杂。
常见的动态分配算法有以下几种：（1）最短作业优先（SJF）：选择预计执行时间最短的任务优先执行。
这种算法能够最大限度地减少任务的等待时间，但可能导致某些任务长时间得不到执行。
（2）最短剩余时间优先（SRTF）：选择剩余时间最短的任务优先执行。
这种算法能够确保每个任务都能得到一定的执行时间，但实现较为复杂。
（3）最高响应比优先（HRRN）：综合考虑任务的响应时间和等待时间，选择响应比最高的任务优先执行。
这种算法能够在一定程度上平衡公平性和效率，但实现较为复杂。
总之，分时系统的调度算法有多种类型，每种类型都有其优缺点。
在实际应用中，需要根据具体需求和系统资源状况选择合适的调度算法。
超级计算技术中的任务调度优化技巧
超级计算技术中的任务调度优化技巧在超级计算领域中，任务调度是一项关键的技术，它涉及到如何合理地分配计算资源和管理任务的执行顺序。
优化任务调度可以提高超级计算机系统的性能和效率，使其能够更好地满足用户的需求。
本文将介绍一些超级计算技术中常用的任务调度优化技巧。
1.任务调度算法的选择在超级计算机系统中，常用的任务调度算法包括最短作业优先（SJF）、先来先服务（FCFS）、最高优先权优先（HPF）、时间片轮转（RR）等。
选择合适的调度算法可以根据任务类型、任务长度和系统性能来决定。
例如，对于长任务，可以采用SJF算法以减少等待时间；对于短任务，可以采用FCFS算法以提高响应时间。
合理地选择调度算法可以提高计算机系统的效率。
2.任务分配的策略任务分配是指将任务分配给可用资源的过程。
在超级计算机系统中，有两种常见的任务分配策略，即静态任务分配和动态任务分配。
静态任务分配是指在任务开始执行之前，事先确定好每个任务所需的资源。
这种方式适用于任务规模相对较小且较为固定的情况。
动态任务分配是指在任务执行过程中，根据系统资源的使用情况来动态地分配任务。
这种方式适用于任务规模较大或者任务量波动较大的情况。
合理地选择任务分配策略可以提高系统资源利用率和整体性能。
3.任务优先级的确定在超级计算机系统中，不同的任务具有不同的优先级。
合理地设定任务优先级可以提高系统的负载均衡和性能。
通常，可以根据任务的类型、重要性和执行时间等因素来确定任务的优先级。
例如，对于计算密集型的任务，可以将其优先级设定为较高，以尽快完成计算。
而对于I/O密集型的任务，可以将其优先级设定为较低，以充分利用计算资源。
优先级的合理设置可以提高系统的并行性和效率。
4.任务排队和调度的策略超级计算机系统中的任务排队和调度策略是决定任务执行顺序和优先级的关键。
合理地设置任务排队和调度策略可以最大程度地减少任务的等待时间和延迟。
常见的任务排队和调度策略包括先来先服务、优先级调度、时间片轮转和最短作业优先等。
动态优先级调度算法例题详解
动态优先级调度算法例题详解一、引言在计算机科学中，调度是一种非常重要的技术，它用于确定计算机何时运行程序，以及执行哪些任务。
动态优先级调度算法是一种常用的调度算法，它根据任务的紧急程度动态分配优先级。
本文将通过一个具体的例题来详细解析动态优先级调度算法的实现过程。
二、算法描述动态优先级调度算法的基本思想是，将所有待执行的任务按照紧急程度进行排序，并赋予不同的优先级。
当有多个任务同时到达时，系统会根据当前任务的优先级来决定执行哪个任务。
动态优先级调度算法通常会考虑任务的等待时间、完成时间、约束条件等因素，以确保系统的高效性和稳定性。
三、例题详解假设我们有一个简单的动态优先级调度算法，用于处理一组任务。
这些任务按照以下规则进行排序：1. 任务A的优先级最高，因为它是最紧急的任务。
2. 任务B的优先级比任务C高，因为它已经等待了较长时间。
3. 任务D和任务E的优先级相同，因为它们同时到达且没有明显的紧急程度差异。
根据这个规则，我们可以通过以下代码实现这个调度算法：```pythonclass Task:def __init__(self, name, priority): = nameself.priority = priorityself.start_time = 0self.duration = 0def schedule(tasks):# 根据任务的优先级进行排序tasks.sort(key=lambda x: x.priority)# 初始化任务的状态for task in tasks:task.start_time = time.time()task.duration = 0# 执行任务直到没有任务可执行while tasks:# 获取当前最紧急的任务task = tasks[0]# 执行该任务并更新其状态task_executed(task)tasks.remove(task)# 返回执行结果return "所有任务已完成"```这段代码中，我们首先根据任务的优先级对任务进行排序。
通信系统的调度与资源分配算法
通信系统的调度与资源分配算法一、引言随着信息技术的快速发展，通信系统在现代社会中起着至关重要的作用。
为了确保通信系统的高效运行，调度与资源分配算法成为一项关键技术。
本文将探讨通信系统的调度与资源分配算法，并提出相应的解决方案。
二、调度算法调度算法是通信系统中实现资源管理和任务优先级安排的关键。
常见的调度算法包括最短作业优先（SJF）、先来先服务（FCFS）和高响应比优先（HRRN）等。
1. 最短作业优先（SJF）算法SJF算法是按照任务执行时间长度进行调度的算法。
优先选择执行时间最短的任务，以实现系统的高效运行。
然而，SJF算法容易造成长时间任务的饥饿，导致资源利用率较低。
因此，可以结合其他算法进行改进，如时间片轮转算法。
2. 先来先服务（FCFS）算法FCFS算法是按照任务到达的先后顺序进行调度的算法。
它具有简单易实现的优点，但容易造成后续任务的等待时间过长，影响整体系统的响应速度。
3. 高响应比优先（HRRN）算法HRRN算法根据任务等待时间和执行时间的比值来确定优先级，优先选择等待时间较长的任务。
这种算法可以避免长时间任务的饥饿现象，但对于短时间任务来说可能会产生不公平的调度结果。
三、资源分配算法资源分配算法主要解决通信系统中有限资源的合理分配问题。
常见的资源分配算法包括固定优先级调度算法、动态优先级调度算法和最大剩余空间算法等。
1. 固定优先级调度算法固定优先级调度算法根据任务的优先级确定资源分配的顺序。
高优先级的任务会比低优先级的任务优先获取系统资源。
这种算法适用于对实时性要求较高的通信系统。
2. 动态优先级调度算法动态优先级调度算法是根据任务的实际情况动态调整优先级的算法。
通过对任务的执行情况进行监测和评估，动态调整任务的优先级，以实现更加灵活高效的资源分配。
3. 最大剩余空间算法最大剩余空间算法是一种用于内存分配的资源分配算法。
它在每次分配资源时优先选择剩余空间最大的区域。
这种算法能够充分利用系统的资源，减少碎片化现象，提高系统的整体性能。
云计算中的任务调度与资源管理技术综述
云计算中的任务调度与资源管理技术综述云计算作为一种新兴的计算模式，已经在各个领域得到广泛的应用。
随着云计算的普及，任务调度与资源管理成为了云计算系统中至关重要的一环。
本文将对云计算中的任务调度与资源管理技术进行综述，探讨其在提高系统性能和资源利用效率方面的重要作用。
一、任务调度技术任务调度是指根据任务的特性和系统的资源情况，将任务分配给可用的计算资源进行执行的过程。
云计算环境下的任务调度主要面临以下几个关键问题：1. 任务分配策略：合理的任务分配策略能够实现任务的负载均衡，提高系统的性能和响应速度。
常用的任务分配策略包括基于队列的先来先服务（FCFS）、动态优先级调度（DPNS）等。
2. 任务调度算法：任务调度算法的设计直接影响着系统的任务分配效果。
常用的任务调度算法有最小处理时间（SPT）、最大松弛度优先（MSF）等。
3. 弹性调度：云计算中的任务调度需要考虑系统资源的弹性扩展。
通过实时监控系统资源负载，实现动态的资源调配，以适应不断变化的任务需求。
二、资源管理技术资源管理是指对云计算系统中的计算、存储和网络等资源进行有效地分配和管理。
合理的资源管理技术能够提高资源的利用效率，降低系统的开销和能耗。
以下是常见的资源管理技术：1. 虚拟化技术：通过将物理资源虚拟化为多个虚拟资源，并在虚拟机之间进行调度和管理，实现资源的共享和高效利用。
常见的虚拟化技术有硬件虚拟化、容器虚拟化等。
2. 自动化资源调度：通过自动化技术实现对资源的动态调度和分配，根据不同的任务需求和资源利用情况，实现最佳的资源分配策略。
常见的自动化资源调度技术包括负载平衡、容错恢复等。
3. 资源监控与优化：通过对系统资源进行实时监测和分析，提供有效的资源管理策略和优化方案。
例如，根据历史数据和预测模型，合理安排资源的使用，以提高整个系统的性能。
三、任务调度与资源管理的挑战尽管任务调度和资源管理在云计算中扮演着关键角色，但也面临着一些挑战：1. 大规模任务调度：云计算系统中存在大量任务需要进行调度，调度算法和策略需要考虑任务规模的扩展性和效率。
优先级调算法
优先级调度算法是一种用于确定任务执行顺序的调度算法。
它通过为不同的任务分配优先级，以确保高优先级的任务先于低优先级的任务执行。
以下是几种常见的优先级调度算法：
静态优先级调度算法：在静态优先级调度算法中，每个任务在开始时被分配一个固定的优先级。
优先级可以根据任务的重要性、紧急性或其他标准来确定。
任务按照其优先级的顺序执行，优先级高的任务先于优先级低的任务执行。
动态优先级调度算法：在动态优先级调度算法中，任务的优先级可以随着时间的推移而改变。
优先级可能会受到任务的等待时间、执行时间或其他因素的影响。
这种算法可以根据任务的实际情况进行动态调整，以更好地满足任务执行的需求。
最短作业优先调度算法（SJF）：最短作业优先调度算法根据任务的执行时间来确定优先级。
执行时间短的任务具有更高的优先级，以便尽快完成。
这种算法适用于任务执行时间相对固定的场景。
响应比优先调度算法：响应比优先调度算法综合考虑任务的等待时间和执行时间，计算出每个任务的响应比，响应比较高的任务优先级也较高。
这种算法可以提高长时间等待的任务的优先级，以确保任务的公平性。
多级反馈队列调度算法：多级反馈队列调度算法将任务划分为多个优先级队列，每个队列具有不同的优先级。
初始时，任务进入最高优先级队列。
如果任务未能在该队列中执行完毕，它将被移到下一个优先级较低的队列中。
这种算法兼顾了长作业和短作业的调度需求。
这些是常见的优先级调度算法，每种算法都有其适用的场景和特点。
选择适当的算法取决于任务的性质、优先级调度的需求以及系统的特点和约束条件。
优先级调度算法doc
优先级调度算法.doc 优先级调度算法是一种常见的任务调度方法，广泛应用于操作系统和多任务处理领域。
它根据任务的优先级来决定任务的执行顺序，优先级高的任务先于优先级低的任务执行。
这种算法可以保证重要任务及时得到处理，提高系统的响应速度和效率。
一、优先级调度算法的原理优先级调度算法的基本原理是将系统中的任务按照优先级分为多个队列，每个队列中的任务按照优先级从高到低的顺序排列。
当系统空闲时，从最高优先级队列中选择一个任务执行，如果该任务需要等待，则等待直到其到达执行时间。
当有多个任务同时处于就绪状态时，系统会选择优先级最高的任务执行。
二、优先级调度算法的分类根据任务优先级的确定方式不同，优先级调度算法可以分为静态优先级调度算法和动态优先级调度算法。
1.静态优先级调度算法静态优先级调度算法是指在任务调度前，预先确定每个任务的优先级，然后按照优先级顺序执行任务。
这种算法的优点是简单易行，适用于任务数量较少且固定的情况。
但是，如果任务的优先级发生变化或者有新的任务加入，需要重新安排任务的执行顺序，这会增加系统的开销。
2.动态优先级调度算法动态优先级调度算法是指根据任务的执行情况和系统资源的使用情况动态地调整任务的优先级。
这种算法的优点是能够适应系统环境的变化，提高系统的效率和响应速度。
但是，动态优先级调度算法的实现较为复杂，需要系统提供实时的任务调度和资源分配支持。
三、优先级调度算法的应用优先级调度算法广泛应用于操作系统、多任务处理、实时系统等领域。
例如，Unix/Linux操作系统中的进程调度就是基于优先级调度算法实现的。
在工业控制领域，实时操作系统的任务调度也是基于优先级调度算法实现的。
此外，在云计算、大数据等领域，优先级调度算法也得到了广泛应用。
四、优先级调度算法的优缺点1.优点：(1) 可以根据任务的紧急程度和重要性来确定任务的优先级，从而保证重要任务及时得到处理。
(2) 可以根据任务的执行情况和系统资源的使用情况动态地调整任务的优先级，提高系统的效率和响应速度。
基于动态规划算法的任务调度问题综合研究
基于动态规划算法的任务调度问题综合研究在实际生产和工程领域中，任务调度问题是面临的一种重要问题。
任务调度问题可以简单地表示为，在一定的时限内完成尽可能多的任务，如何通过合理的调度算法来实现。
针对这个问题，有很多不同的算法和模型可供选择，其中，动态规划算法是一种受欢迎的算法之一。
本文将综合研究基于动态规划算法的任务调度问题。
一、任务调度问题所有的生产和工程活动都涉及到资源的分配和任务的安排。
在生产线上，不同的机器需要按照特定的序列运作，以满足某些要求。
在实时任务的情况下，每个任务对应一个确定的时间窗口。
在所有这些情况下，任务调度问题是为了有效地安排任务和资源分配而需要解决的问题。
任务调度问题是在有限的资源、有限时间、有限预算，并满足特定约束条件的情况下完成一定的任务。
这个问题可以描述为一组任务，每个任务需要使用特定的资源，并在特定的时间内完成。
这个问题是一个组合优化问题，可以通过不同的算法来解决。
简单说起来，任务调度的重点是如何决定哪个任务是下一个应该被完成的任务。
为了达到这个目的，需要许多算法、启发式和模型，其中动态规划算法是其中之一。
二、动态规划算法动态规划算法是一种高效的优化算法，用于求解一些具有最优化性质的问题。
这些问题可以由重叠的子问题构成。
动态规划算法的想法是将一个问题分解为多个小问题，且不会重复计算，因此能有效地解决大规模的问题。
动态规划算法基于递推的思想，可以通过解决子问题来计算原问题的最优解。
动态规划算法的核心思想是计算所有可能的最优解，并保存起来供将来使用。
这个算法通常分为两个阶段：计算最优解和构造最优解。
动态规划算法适用于解决组合优化问题，其中约束在问题的子集中处理。
动态规划算法通常采用自下而上的计算策略，从最小的部分问题开始，逐渐构建到最终的最优解。
这个算法可以通过各种不同的标准实现，例如背包问题、最长公共子序列和最短路径问题。
三、任务调度问题与动态规划算法结合的研究任务调度问题可以应用动态规划算法来解决。
基于优先级队列的任务调度模型
基于优先级队列的任务调度模型任务调度是指在计算机系统中，根据一定的策略和算法，合理地安排和分配任务的执行顺序和资源，以实现系统的高效运行。
而基于优先级队列的任务调度模型，则是通过使用优先级队列数据结构，按照任务的优先级进行任务调度的一种模型。
优先级队列是一种特殊的队列，它根据元素的优先级来确定元素的出队顺序。
在任务调度中，我们可以使用优先级队列，将需要执行的任务按照优先级进行排序，然后按照优先级高低依次执行任务。
这样可以保证优先级高的任务能够被尽快执行，提高整个系统的效率。
以下是基于优先级队列的任务调度模型的内容：1. 优先级定义和任务分类：在任务调度模型中，首先需要定义不同任务的优先级和任务分类。
根据具体需求，可以将任务分为高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务等。
根据任务类型和任务的相关属性，给每个任务分配相应的优先级。
2. 优先级队列的实现：接着，在任务调度模型中，需要实现优先级队列这一数据结构。
优先级队列可以使用堆结构来实现，通过维护一个最小堆或最大堆，可以根据任务的优先级来进行插入和删除操作。
在插入任务时，根据任务的优先级将任务插入到合适的位置；在执行任务时，从队列中取出优先级最高的任务。
3. 任务调度算法：在基于优先级队列的任务调度模型中，需要定义一种任务调度算法，来确定下一个要执行的任务。
常见的调度算法有如下几种：- 抢占式优先级调度：在任务执行过程中，如果有新的高优先级任务到达，则立即抢占当前执行的任务，执行高优先级任务。
- 非抢占式优先级调度：只有当当前执行的任务执行完成或等待状态时，才会执行下一个优先级更高的任务，否则继续执行当前任务。
- 短作业优先调度：选择执行时间最短的任务。
- 时间片轮转调度：将所有任务按照优先级放入优先级队列，并设置每个任务的时间片。
每个任务轮流执行一个时间片，然后切换到下一个任务，直到所有任务执行完毕。
4. 任务调度策略：根据实际需求，定义合适的任务调度策略。
处理器调度之动态优先数调度算法
处理器调度之动态优先数调度算法动态优先数调度算法是一种常用的处理器调度算法，它根据进程的优先级来动态地分配处理器时间。
本文将介绍动态优先数调度算法的基本原理、优缺点以及应用场景。
动态优先数调度算法根据每个进程的实时状态来动态地调整它们的优先级。
进程的优先级可以根据一定的规则进行调整，通常根据进程等待时间、进程运行时间、进程优先级本身等因素来进行计算。
优先数越高的进程将被优先调度执行，从而提高系统的响应速度和效率。
动态优先数调度算法的基本原理是，在每次调度时，系统会根据当前进程的运行情况和其他进程的状态来重新计算进程的优先级，并将优先级最高的进程调度至处理器执行。
这样可以确保当前最需要处理器执行的进程得到优先处理，从而提高系统的整体性能。
动态优先数调度算法的优点之一是能够根据实时情况进行动态调整。
它可以根据当前系统的负载情况和各个进程的状态来重新计算优先级，从而适应动态变化的环境。
这种自适应性能够确保系统能够根据实际需求进行合理的分配，提高系统的效率和响应速度。
另一个优点是动态优先数调度算法可以根据进程的优先级来进行资源分配。
优先数高的进程将得到更多的处理器时间，从而能够更快地执行完任务，并释放出资源。
这样可以提高系统的资源利用率，确保进程能够得到合理的执行。
然而，动态优先数调度算法也存在一些缺点。
首先，它需要对每个进程进行动态调整和计算优先级，这会增加系统的开销。
特别是当系统中存在大量进程时，计算优先级的时间开销将会变得非常大，从而降低系统的整体性能。
其次，动态优先数调度算法可能会导致一些进程的饥饿现象。
如果一些进程的优先级始终较低，那么它可能永远无法得到处理器的执行时间，从而一直处于等待状态。
动态优先数调度算法可以应用于各种操作系统和应用场景。
例如，在实时操作系统中，动态优先数调度算法可以根据任务的紧急程度和重要性进行进程调度，以确保实时任务能够得到及时响应。
在科学计算领域，动态优先数调度算法可以根据计算任务的复杂度和计算资源的可用性来调度任务，以提高计算效率。
一种基于动态优先级的RQ作业调度算法
一种基于动态优先级的RQ作业调度算法在计算机领域中，RQ（Ready Queue）作业调度算法是一种常见的用于管理和调度计算机任务的方法。
其中动态优先级（Dynamic Priority）是基于每个任务的执行情况而确定的优先级，在任务执行时会不断变化。
基于动态优先级的RQ作业调度算法涉及以下四个步骤：第一步，为每个任务分配一个基本优先级。
根据不同的任务类型、重要性等因素，对任务进行不同程度的分类和评级，然后分配一个基本优先级。
例如，一些紧急任务可能会分配更高的基本优先级。
第二步，根据执行情况更新任务的动态优先级。
任务的动态优先级由两部分组成：基本优先级和调度延迟。
基本优先级由任务的基本评级确定，而调度延迟则是每个任务在队列中等待的时间。
任务的动态优先级随着时间的流逝和任务执行情况的变化而不断调整，以确保不同类型的任务始终得到适当的关注和响应。
第三步，选择最优任务进行调度。
选择任务时需要考虑它们的动态优先级、执行时间、剩余时间等因素。
通常，具有最高动态优先级的任务会被先执行，以最大程度地减少等待时间。
第四步，根据最优任务完成情况进行更新。
一旦任务完成，相应的调度信息将被更新，以确保队列中的任务继续按照动态优先级进行调度。
基于动态优先级的RQ作业调度算法有以下优点：首先，该算法充分考虑了任务的执行情况，将优先级随着时间的变化而变化，以确保合适的任务得到优先关注和响应。
其次，该算法考虑到不同类型和重要性的任务，分配基本优先级和相应的调度延迟，以确保优先级的变化符合任务的特定需求。
最后，基于动态优先级的RQ作业调度算法简单易懂，易于实现，可以在计算机系统中广泛使用。
总之，基于动态优先级的RQ作业调度算法是一种相对简单、高效且灵活的任务调度方法，通过动态更新优先级和考虑不同任务的特性，可以最大程度地减少任务等待时间，提高系统响应速度和效率。
分布式计算系统中的任务调度与任务分配算法
分布式计算系统中的任务调度与任务分配算法分布式计算系统是近年来随着技术进步而兴起的一种计算模式，它将任务分解为多个子任务，分发到多个计算节点上进行并行处理，以提高计算效率和处理能力。
在分布式计算系统中，任务调度和任务分配是关键性的问题。
本文将介绍分布式计算系统中的任务调度和任务分配算法。
一、任务调度算法任务调度是指将待执行的任务分配给可执行的计算节点，以便实现任务的并行化执行。
任务调度算法的目标是通过合理的任务调度，尽可能地提高系统的吞吐量、降低任务的响应时间和提高系统的资源利用率。
1. 随机调度算法随机调度算法是一种简单的任务调度算法。
它随机选择可执行任务的计算节点进行任务的调度。
由于随机选择的特性，这种算法不需要复杂的计算和调度过程，但可能存在任务分配不均衡的问题，导致系统资源利用率不高。
2. 轮转调度算法轮转调度算法是一种按照顺序对计算节点进行任务调度的算法。
它将任务按照顺序分配给计算节点，每个节点依次执行任务。
当任务列表很长时，轮转调度算法可以保证较好的任务均衡性，但存在任务响应时间长和节点利用率低的问题。
3. 最短作业优先调度算法最短作业优先调度算法是一种根据任务的执行时间进行调度的算法。
它选择执行时间最短的任务，分配给可执行任务的计算节点。
最短作业优先调度算法在一定程度上能够提高任务的响应时间，但节点利用率可能较低。
4. 加权最短作业优先调度算法加权最短作业优先调度算法是对最短作业优先调度算法的改进。
它将任务的执行时间与任务的优先级相结合，通过权重来决定任务的优先级。
具有较高权重的任务会被优先分配给可执行任务的计算节点。
这种算法能够更加灵活地进行任务调度，兼顾任务的响应时间和系统的资源利用率。
二、任务分配算法任务分配是指将一个大任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上进行并行处理。
任务分配算法的目标是实现任务的均衡分配，避免出现任务负载不均衡的情况，保证系统的吞吐量和效率。
优先级调算法
优先级调算法优先级调度算法是一种操作系统中常见的调度策略，它通过为每个任务分配不同的优先级来确定下一个应该执行的任务。
本文将介绍优先级调度算法的基本概念、特点及应用场景。
一、基本概念优先级调度算法是一种非抢占式调度策略，即在任务执行过程中，不会被其他任务抢占资源。
每个任务都被分配一个优先级，优先级越高的任务越先执行。
在优先级调度算法中，每个任务都可以通过提高或降低优先级来调整执行顺序。
二、特点1. 非抢占式调度策略优先级调度算法不会抢占正在执行的任务，因此可以避免一些不必要的冲突和竞争。
2. 高优先级任务优先执行高优先级的任务会先执行，可以保证紧急任务尽早得到执行，提高系统的响应速度。
3. 可以动态调整优先级优先级调度算法可以根据任务的实时情况动态调整优先级，以适应不同的应用场景。
三、应用场景1. 实时系统对于实时系统，对任务的响应速度要求非常高，因此优先级调度算法可以保证紧急任务尽快被执行。
2. 多任务处理系统在多任务处理系统中，需要对各个任务进行调度，以保证系统的高效运行。
优先级调度算法可以根据任务的优先级来确定下一个应该执行的任务，避免系统资源的浪费。
3. 多用户系统在多用户系统中，需要对各个用户的任务进行调度，以保证公平性和效率。
优先级调度算法可以根据用户的优先级来调度任务，保证每个用户都能够得到一定的资源分配。
四、总结优先级调度算法是一种常见的操作系统调度策略，它通过为每个任务分配不同的优先级来确定下一个应该执行的任务。
优先级调度算法具有非抢占式调度、高优先级任务优先执行、可以动态调整优先级等特点，常用于实时系统、多任务处理系统和多用户系统中。
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铲｝∑ב 志，
（５）
艺ｒ０
其中／＇ｔ是子机ｆ。的任务列表中的任务数。（当任务列表中的任
务个数为零时，。；＝”ｉ；％为子机的初始测试速率）一是任务
Ｚ的实际执行时间，是动态所得，由子机的传输速率所决定。
式（５）中的ｒｔ，计算式为：
ｎ，＝Ｚ／％ｏ
（６）
乘以１／１０２４将速率转换成Ｍｂｐｓ。
式（４）中的ｒｅｓｔｒ；计算式为：
相应地，Ｓｕｂ系统包括：接收器（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ），发送器 （Ｓｅｎｄｅｒ），收集器（Ｃｏｌｌｅｃｔｏｒ），优先级计算单元（Ｐｒｉｏｒｉｔｙ Ｃｏｕｎｔ Ｕｎｉｔ）如图１所示。接收器负责接收Ｍａｓｔｅｒ发送的命令消息 和分配的任务，并将分配的任务添加到本机的任务列表中；发 送器发送消息给Ｍａｓｔｅｒ；收集器负责收集该子机的性能参数 以及其剩余资源等信息；优先级计算单元按一定的规则对任 务列表中的任务优先级进行计算并排序。
ｓｕｂ＿．ｐ。）表示。其中，吼（ｉ＝１，２，…，ｍ）为子机的执行速率，反
映子机的性能以及网络传输等综合因素的影响；ｒｅｓｔ。（ｉ＝ｌ，
２，…，ｍ）表示子机的剩余资源百分比；ｐｆ（ｉ＝１，２，…，ｍ）为 子机的任务执行成功率；ｓｕｂ ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）表示子机的
动态优先级，本组数据在任务调度过程中实时更新。
据量，统一使用ｋｂ作为计量单位。例如：５１２ ｋｂ。
７）任务饱和度（ＤｅｇｒｅｅｏｆＳａｔｕｒａｔｉｏｎ，ＤＳ）。任务的最大执
行时间与任务的绝对截止期距离当前时刻的时间间隔之比，
表示了任务在有效分配时间之内的紧迫性，其值越法描述
任务正的优先级Ｐ。的计算式为：
Ｐｌ＝ｄｓ；×（Ｉ—ａ）＋１１）ｒ；×ｏｔ
（１）
其中：出。是任务Ｉ的饱和度，ｗｒ。是任务ｔ的相对权重比，ａ
是任务的均衡因子，它调和了出。和１１３１＂；对Ｐ。的影响。 式（１）中出。的计算式为：
ｄｓ。＝再丽ｔｔ赢
（２）
其中出。与ｔ。成正比，即该任务的最大执行时间越大，其优先
级就越高；出ｉ与ｄｉ—ｓ弘ｔｉｍｅ成反比，距离绝对截止期越近，其 优先级越高。ｄｓｉ的取值范围为：（０．１］。
３）ｗ，（ｉ＝１，２，…，ｍ）表示执行权重，即该任务的执行价 值，它反映任务的执行（包括任务本身执行情况及其执行时 的系统环境）对系统整体性能影响程度，由任务的特征决定。
４）ｄ：（ｉ＝ｌ，２，…，ｍ）表示该任务的绝对截止期，若使任 务分配成功必须满足ｔ。＋ｓｙｓｔｉｍｅ（系统当前时刻）≤ｄ。，且该 任务必须在这个时间点之前要得出一个有意义的结果，否则 认为该任务执行失败。
删ｐ磊ｒｅｓｔｉ
（７）
其中ｒｅｓｔ。的计算式为：
总执行周期一∑，ｎ，
ｒｅｓ‘－＝—＿西：丽雨首Ｌ
（８）
万方数据
其中ｎ，（，＝１，２，…，，１）表示分配在该子机上的已执行或正在 执行任务的实际执行时间，其单位统一用秒来表示；总执行周 期为２４×６０×６０ ｓ，代表子机的总资源。
在本系统中，以子机的空闲时间作为子机剩余资源的依 据。该算法的子机优先级由高到低排列并存储在ｓｕｂ［ｉ］中。 子机的优先级越高在数组中的位置越靠前。
ｌ ＤＤＤＰ任务调度模型
１．１ ＤＤＤＰ任务模型定义 １）系统有一台主机Ｍａｓｔｅｒ，若干子机ｉＳｕｂ。ｌ ｉ＝１，２，…，
ｎｆ和一组实时任务集｛￡Ｉ ｉ＝ｉ，２，…，ｍ｝组成。 ２）每个任务由五元组ｒ（ｔ。，Ｗ。，ｄ。，Ｐ。，ｆ。）表示，ｔ。为任务
的最大执行时间，即在这个时间ｔ。内任务要执行完成，否则就 认为任务执行失败。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｔａｓｋ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｌｌｅｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｄｕａｌ—Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（ＤＤＤＰ）ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．
Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｔｈｅ ｐｒｉｏｒｉｔｙ ｏｆ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｔａｓｋ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｕｂ ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ，ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｄｕａｌ－ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｈｉｃｈ ｏｎｌｙ ｃｏｎｓｉｄｅｒｓ ｔｈｅ ｄｅａｄｌｉｎｅｓ ｏｆ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｔａｓｋｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔａｓｋ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃ ｄｕａｌ—ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ；ｐｒｉｏｒｉｔｙ；ｍａｓｔｅｒ／ｓｕｂ ｍｏｄｅｌ
０ 引言
大量的算法研究已经证明实时调度问题足一个ＮＰ—ｈａｒｄ 问题，为ｒ获得近优解，人们已经提出ｒ许多启发式调度算 法¨１ ｏ。调度算法的好坏很大程度上取决于两个因素，即：系 统负载平衡和任务总处理时间。好的算法要求系统负载平衡 性好，任务总的处理时间短。目前，人们已经提出的此类调度 算法如：双匹配动态调度算法ＢＭ：７ｊ、截止期最早最优先 （Ｅａｒｌｉｅｓｔ Ｄｅａｄｌｉｎｅ Ｆｉｒｓｔ，ＥＤＦ）算法Ｈ ｏ、最早完成时间 （Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｔｉｍｅ，ＭＣＴ）算法…ｏ和动态适应度 （Ｄｙｎａｍｉｃ Ｆｉｔ Ｄｅｇｒｅｅ，ＤＦＤ）算法一。等。在这些算法中都考虑 到了负载平衡问题和任务总处理时间问题‘”“…。文献［７］ 中的实验结果表明ＢＭ算法能够比较好地平衡负载与系统吞 吐率，但其性能受制于系统中能够实现双匹配任务的比例，特 别是当所有任务的最小执行时｜’日】相同时，算法性能较差；ＥＤＦ 算法将任务的截止期作为任务的优先级，任务的截止期越早 优先级越离。然而，截止期最早的任务不一定是最关键的。特 别是在系统过载的情况下，其性能将急剧的下降；ＭＣＴ算法 选择任务时，仅以任务的最早完成时间为依据，没有考虑到任 务在子机上的实际执行时间，可能使许多任务没有被调度到 比较合适的子机上，这样将使其系统的总处理时间变长；ＤＦＤ 算法采用任务的ＤＦＤ作为优先级，优先调度ＤＦＤ高的任务， 但是该算法仪依据任务的估计执行时间来测算适应度，从而
评价其优先级。因此，在实际的任务调度过程中，可能使很多 重要的任务没有被及时优先分配到最合适的子机上。
本文提出了一种新的基于动态双向优先级（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｄｕａｌ．Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｐｒｉｏｒｉｔｙ，ＤＤＤＰ）的实时调度算法，它综合考虑 了任务和子机的动态优先级．仿真结果表明本文所提｝｛ｊ的算 法相对于ＥＤＦ算法来说，其町调度性和稳定性都有所提高。
第２９卷第４期 ２００９年４月
计算机应用 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
Ｖ０１．２９ Ｎｏ．４ Ａｐｒ．２００９
文章编号：１００１—９０８１（２００９）０４—１１３１一０４
基于动态双向优先级的任务分配与调度算法
龚跃１，张真真１，黄小珂１，刘建军２
（１．长春理工大学计算机科学技术学院，长春１３００２２；２．长春创力信息技术有限公司开发部，长春１３００２２） （ｇｏｎｇｙｕｅ８８８８７８＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ）
整个Ｍａｓｔｅｒ系统包括：采集器（Ｃｏｌｌｅｃｔｏｒ），接收器 （Ｒｅｃｅｉｖｅｒ），分析器（Ａｎａｌｙｓｔ），调度器（Ｓｅｈｅｄｕｌｅｒ），发送器 （Ｓｅｎｄｅｒ）如下图所示。其中采集器负责对影响任务优先级的 诸多因素进行实时采集，根据采集结果按照一定的规则实时 更新任务的动态优先级；接收器负责接收子机返回的消息；发 送器负责向子机发送命令消息；分析器负责对子机返回的各 项参数进行整合分析，计算出ｓｕｂ＿ｐ．并对其进行由高到低排 序；调度器将优先级级别高的任务分配优先级级别高的子 机，并据此进行任务调度。
研究生，主要研究方向：数据库系统； 黄小珂（１９８５一），女．河南平顶山人，硕上研究生，主要研究方向：计算机网络与通信； 刘建军
（１９７８一），男，吉林长春人，硕上研究生，主要研究方向：计算机网络与通信。
万方数据
１１３２
计算机应用
第２９卷
６）ｆ．（ｉ＝ｌ，２，…，ｍ）代表任务量的大小，即该任务的数
ｐｒｉｏｒｉｔｙ ｔａｓｋ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ，ｒｅａｌｉｚｅｄ ｔｈｅ ｔａｓｋ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｓｔｅｒ／ｓｕｂ ｍｏｄｅｌ ｉｎ ｄａｔａ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｅ
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｏｍｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｄａｔａ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ
５）Ｐ。（ｉ＝ｌ，２，…，ｍ）表示任务的动态优先级，在任务执 行的过程中可对其进行实时更新。
收稿日期：２００８—１０—１７；修回日期：２００８一１２一０８。
基金项目：国家科技部中小企业创新基金资助项目（０５Ｃ２６２１２２００３７８）。
作者简介：龚跃（１９６０一），男，占林长春人，教授．主要研究方向：数据库系统、计箅机网络与通信；张真真（１９８４一），女，河南周ｕ人．硕士
ｕｎｄｅｒ ｎｏｒｍａｌ ｗｏｒｋｌｏａｄ ａｎｄ ｏｖｅｒｌｏａｄ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ。ｔｈｅ ＤＤＤＰ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｃｌａｓｓｉｃａｌ Ｅａｒｌｉｅｓｔ Ｄｅａｄｌｉｎｅ Ｆｉｒｓｔ（ＥＤＦ）
关键词：任务调度；动态双向；优先级；主机／子机模式
中图分类号：ＴＰ３１１
文献标志码：Ａ
Ｔａｓｋ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｙｎａｍｉｃ ｄｕａｌ．ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｐｒｉｏｒｉｔｙ
ＧＯＮＧ Ｙｕｅｌ，ＺＨＡＮＧ Ｚｈｅｎ—ｚｈｅｎｌ，ＨＵＡＮＧ Ｘｉａｏ．ｋｅｌ，ＬＩＵ Ｊｉａｎ－ｊｕｎ２
式（１）中的ｗｒ；计算式为：
＂ｒ；＝ｗ，／∑嘶
（３）
其中：ｍ是任务集中任务个数，埘‘的取值范围为：（０，１）。 任务正的优先级０＜Ｐ。≤１。该算法的任务优先级由高到