嵌入式终端资源分配算法研究(论文)最终版
嵌入式操作系统内核原理和开发(改进的链表内存分配算法)
嵌入式操作系统内核原理和开发（改进的链表内存分配算法）之前我自己也写过基于链表的内存分配算法，但是看了rawos的内存分配算法，还是感觉rawos写的要更好些。
大家都知道，链表内存分配就是从链表中快速找到最合适的内存块分配给用户线程。
因为这种分配是随机的，所以一般来说内存碎片是不可避免的。
但是，我们在编写代码的时候还是应该注意内存合并的问题。
这里我们为什么要介绍rawos的内存分配呢，还包括有这么几个原因，（1）整个内存链表采用循环链表的方法，使用起来简单可靠；（2）内存分配的时候所有节点都是连在一起的，通过标志数据判断当前数据是否已经分配；（3）如果当前没有合适的内存，可以选择等待；（4）代码充分考虑了合并和切分的问题；（5）在遍历内存的时候灵活处理了中断问题，可以及时响应中断，这个比我考虑得要周到很多；（6）代码注释丰富，只要多读几遍，是可以慢慢理解代码内容的。
整个代码的结构清晰，共四个函数，分别是创建函数、内存查找函数、内存分配函数、内存释放函数。
其中在内存分配和释放的时候，都会调用到内存查找函数。
1RAW_U16 raw_byte_pool_create(RAW_BYTE_POOL_STRUCT *pool_ptr, RAW_U8 *name_ptr, RAW_VOID *pool_start, RAW_U32 pool_size)2 {34 RAW_U8 *block_ptr; /* Working block pointer */5 RAW_U8 byte_align_mask;67 #if (RAW_BYTE_FUNCTION_CHECK > 0)89if (pool_ptr == 0) {1011return RAW_NULL_POINTER;12 }1314if (pool_start == 0) {1516return RAW_NULL_POINTER;17 }1819/* Check for invalid pool size. */20if (pool_size < RAW_BYTE_POOL_MIN) {2122return RAW_BYTE_SIZE_ERROR;2324 }2526 #endif2728 byte_align_mask = sizeof(void *) - 1u;2930/*pool_start needs 4 bytes aligned*/31if (((RAW_U32)pool_start & byte_align_mask)){ 3233return RAW_INVALID_ALIGN;3435 }3637/*pool_size needs 4 bytes aligned*/38if ((pool_size & byte_align_mask)) {3940return RAW_INVALID_ALIGN;41 }4243/*Init the list*/44 list_init(&pool_ptr->common_block_obj.block_list);4546/* Setup the basic byte pool fields. */47 pool_ptr ->common_block_ = name_ptr;48 pool_ptr ->common_block_obj.block_way = 0;49 pool_ptr ->raw_byte_pool_search = (RAW_U8 *) pool_start;50 pool_ptr ->raw_byte_pool_owner = 0;5152/* Initially, the pool will have two blocks. One large block at the53 beginning that is available and a small allocated block at the end54 of the pool that is there just for the algorithm. Be sure to count55 the available block's header in the available bytes count. */56 pool_ptr ->raw_byte_pool_available = pool_size - sizeof(void *) - sizeof(RAW_U32);57 pool_ptr ->raw_byte_pool_fragments = 2;5859/* Calculate the end of the pool's memory area. */60 block_ptr = ((RAW_U8 *) pool_start) + (RAW_U32) pool_size;6162/* Backup the end of the pool pointer and build the pre-allocated block. */63 block_ptr = block_ptr - sizeof(RAW_U32);64 *((RAW_U32 *) block_ptr) = RAW_BYTE_BLOCK_ALLOC;65 block_ptr = block_ptr - sizeof(RAW_U8 *);66 *((RAW_U8 * *) block_ptr) = pool_start;6768/* Now setup the large available block in the pool. */69 *((RAW_U8 * *) pool_start) = block_ptr;70 block_ptr = (RAW_U8 *) pool_start;71 block_ptr = block_ptr + sizeof(RAW_U8 *);72 *((RAW_U32 *) block_ptr) = RAW_BYTE_BLOCK_FREE;737475return RAW_SUCCESS;76 }77内存池的创建还是比较简单的，基本的步骤如下所示，（1）验证参数的合法性，比如是否是NULL指针、是否对齐；（2）初始化内存池的基本参数，比如说名称、默认阻塞结构、入口地址、剩余大小等等；（3）构建两个block节点，前面是free节点，后面是alloc节点，两个节点构成循环节点。
嵌入式毕业论文
嵌入式毕业论文目录第一章绪论 (1)1.1 嵌入式系统 (1)1.2 ARM 微处理器简介 (2)第二章系统开发环境 (4)2.1 ADS1.2软件 (4)第三章系统设计选型 (9)3.1 ARM处理器选型 (9)第四章系统硬件电路设计 (12)4.1电源电路设计 (13)4.3字模函数 (14)4.4触摸屏驱动程序 (14)4.5 坐标点校准 (16)4.6画线函数算法 (17)4.7系统软件设计 (18)第五章系统测试结果与分析 (19)5.1系统概述 (19)5.2软件运行截图 (19)第七章设计总结与展望 (21)参考文献 (22)附录二 (2)第一章绪论1.1 嵌入式系统1、什么是嵌入式系统嵌入式系统一般指非 PC 系统，有计算机功能但又不能称之为计算机的设备或器材。
它是以应用为中心，软硬件可裁减的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等综合性严格要求的专用计算机系统。
简单地说，嵌入式系统集系统的应用软件与硬件于一体，类似于 PC 中 BIOS 的工作方式，具有软件代码小、高度自动化、响应速度快等特点，特别适合于要求实时和多任务的体系。
嵌入式系统主要由嵌入式处理器、相关支撑硬件、嵌入式操作系统及应用软件系统等组成，嵌入式系统几乎包括了生活中的所有电器设备，如掌上PDA 、移动计算设备、电视机顶盒、手机上网、数字电视、多媒体、汽车、微波炉、数字相机、家庭自动化系统、电梯、空调、安全系统、自动售货机、蜂窝式电话、消费电子设备、工业自动化仪表与医疗仪器等。
嵌入式系统的硬件部分，包括处理器/微处理器、存储器及外设器件和 I/O端口、图形控制器等。
嵌入式系统有别于一般的计算机处理系统，它不具备像硬盘那样大容量的存储介质，而大多使用EPROM、EEPROM 或闪存(Flash Memory)作为存储介质。
软件部分包括操作系统软件(要求实时和多任务操作)和应用程序编程。
应用程序控制着系统的运作和行为；而操作系统控制着应用程序编程与硬件的交互作用。
嵌入式系统中的深度学习算法研究
嵌入式系统中的深度学习算法研究嵌入式系统是指将计算机技术应用到各种各样的电子设备中，并使其具有不同的功能和性能。
近年来，随着嵌入式系统的不断发展和普及，人们对于其性能的要求也越来越高，如何在有限的硬件资源中实现优秀的算法成为当前的热门研究方向之一。
深度学习算法是机器学习中一种十分有效的算法，它被广泛地应用在语音识别、图像分类、自然语言处理和无人驾驶等领域。
然而，在嵌入式系统中应用深度学习算法却面临诸多挑战与困难。
深度学习的应用面非常广泛，但是在嵌入式系统中，由于资源受限，深度学习算法的应用就受到了限制。
为了在嵌入式系统中实现深度学习算法，必须充分考虑硬件和软件资源的限制，对模型进行精准的设计和优化。
嵌入式深度学习算法的瓶颈在于如何在有限的硬件资源上实现模型的高效计算。
针对这一问题，学术界和工业界提出了多种解决方案，包括剪枝、量化、神经网络压缩等技术。
剪枝技术是基于神经元重要性的排序，删除掉部分不重要的神经元。
这种方法可以显著降低网络的参数量和计算量，从而达到加速的效果。
量化技术则采用一定的方法将权重和激活值量化为低比特位数，以达到降低存储空间和计算复杂度的目的。
神经网络压缩技术则是将整个深度学习模型进行压缩，减少模型大小、加快推理速度和减少存储开销。
除了硬件方面的瓶颈，嵌入式系统还面临着算法方面的挑战。
一些深度学习模型需要比较大的数据集和较长的训练时间，而且需要强大的计算资源，这在嵌入式系统中并不适用。
因此，研究人员和开发者们需要探索一些新的算法来解决这些问题。
近年来，在嵌入式系统中最流行的深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。
这些算法被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、物体检测等领域，为嵌入式系统的智能化支持提供了有力的保障。
其中，轻量级卷积神经网络（MobileNet、ShuffleNet等）被广泛应用于移动设备中，它们具有较小的模型尺寸，同时具有较高的准确率和较快的速度。
嵌入式操作系统内核原理和开发(内存分配算法)
软件英才网软件行业驰名招聘网站嵌入式操作系统内核原理和开发（内存分配算法）内存分配是操作系统必须面对的一个环节，除非这个系统本身不需要内存安排，所有业务可以通过全局数据和堆栈搞定。
内存分配其实不困难，但是由内存引申出来的东西就比较复杂了。
早前没有MMU，系统本身的空间和用户空间没有优先级之分，所以不同的程序之间的内存都是共享的，相互影响也是不可避免的。
所以，一般来说，除了内存分配之外，还需要一些日志信息、检测信息帮助我们进行调试和分析。
当然，这些都不是我们关心的内容，我们关注的就是内存有哪些通用的分配算法。
（1）固定内存分配固定内存分配算法是最简单的算法，也是最好理解的算法。
比如说有16M内存，现在我们假设分配的基本内存是4K，那么总共有16M/4K = 4K个单元。
所以，如果用户想申请内存，最多就是4K次。
如果用户想要多一点内存，那么系统把相邻的内存分给用户使用即可。
（2）链表内存分配固定内存分配虽然好，但是还有一个缺点，那就是如果存在很多的浪费机会。
试想一下，如果用户只要几十个byte，那么也要分配给它4K个字节，浪费的空间超过了99%。
所以在此基础之上，我们提出了链表内存算法。
链表算法中保存有空闲结点，内存释放的时候，那么内存查到空闲结点，该合并合并，该释放的释放；当然如果要申请内存的话，那方法就多了去了，可以最差申请、最优申请、最好申请，这些都是可以的。
（3）伙伴算法链表算法相比较固定内存算法，可以节省不少内存。
但是链表算法本身有一个特点，那就是容易形成内存碎片。
所以，我们可以结合固定分配和链表算法的特点，把内存分配成8、16、32、64、128、256、512大小的几种链表。
链表内部的大小都是相同的，链表之间是倍数的关系。
分配内存的时候，我们首先寻找最合适的链表，然后分配内存，如果内存空间不够，可以向高一级的内存链表申请，这样拆解下来的内存可以分配到低一级别的链表；释放内存的时候，我们也要注意内存的合并和组合。
《大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配算法研究》范文
《大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple Input Multiple Output）、NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）以及SWIPT（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer）等技术逐渐成为现代无线通信系统中的关键技术。
这些技术的结合，不仅能够显著提高系统的频谱效率和能量效率，还能为无线通信系统提供更为丰富的功能。
然而，这些技术的融合也带来了新的挑战，尤其是资源分配问题。
本文将重点研究大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配算法，以提高系统的整体性能。
二、系统模型与问题描述大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统是一种集成了多用户MIMO、非正交多址接入和同时无线信息与能量传输技术的先进无线通信系统。
在该系统中，多个基站通过大规模天线阵列同时服务多个用户，采用NOMA技术实现多用户复用，同时通过SWIPT技术为用户提供信息和能量。
资源分配问题是该系统的核心问题之一。
在资源分配过程中，需要考虑到用户的QoS（Quality of Service）需求、能量需求、信道状态信息等因素。
传统的资源分配算法往往难以满足这些复杂的需求，因此需要研究新的资源分配算法。
三、资源分配算法研究针对大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配问题，本文提出了一种基于深度学习的动态资源分配算法。
该算法通过深度学习技术学习用户的QoS需求、能量需求、信道状态信息等数据，从而实现对资源的动态分配。
具体而言，我们首先构建了一个深度学习模型，该模型能够根据用户的实时需求和信道状态信息预测出最优的资源分配方案。
然后，我们利用该模型对系统中的资源进行动态分配，以实现系统性能的最优化。
在算法实现过程中，我们采用了以下关键技术：1. 数据预处理：对用户的QoS需求、能量需求、信道状态信息等数据进行预处理，以便于深度学习模型的训练和预测。
嵌入式系统中池式内存分配方法的分析
计算机 数字工程
Ｃｏｍｐ ｔ ｒ＆ Ｄｉｉａ ｇｎｅ ｒｎ ｕｅ ｇ ｔｌＥｎ ｉ ｅ ｉｇ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ． １３ ２
５ ７
嵌 入 式 系统 中池 式 内存 分 配方 法 的分 析
综 上所 述 ， 如果针对 嵌入 式系 统应用设 计一个
低软件开发的复杂性 和成本的三种工具 ， 以 可 有效解 决 由于平 台异 构带 来 的 软 件 复用 问题 。开
发 出 一个基 于 内存 资源管 理 的框架 ， 实现 软件设 计 与硬件 尢 关 ， 将大 大提高嵌 入式 软件 的复用 性 。 池式 内存 分配 方法采 用 内存池 管理 内存 ， 内存
分 配一定 数量 的 内存 。 由于 在 内存 池 中预 先划 分
出了若 ： ｆ 内存块 ， 采用 高效 的 内存 管理算 法用 于 内
存 分配 ， 以有 效 降低 内存 碎 片 的产 生 ， 高 内存 可 提
２ 池 式 内存 分 配方 法
从 内存池 可分 配 内存 单元 大小来分 ， 为 固定 分
王明路
（ 海
王 希敏
武汉
王
哲
程 大学
４０ ３ ） ３ ０ ３
摘
要
介绍适合嵌入式系统应用的池式 内存分配方法 ， 详细分析 Ａ Ｄ公司开发的一种实 时操作系统核 Ｖｓａ Ｄ Ｐ＋ ｉ ｌ Ｓ ｕ
＋Ｋ ｒｅ（ Ｄ 、 入式 可配置实 时操作系统 ｅ ｏ ｅｎｌＶ Ｋ）嵌 Ｃ ｓ以及 自适应通信框架 Ａ Ｅ中的池式 内存 分配方法及具 体应用。最后 ， Ｃ 针对平台异构及嵌入式实时操作系统 Ｒ Ｏ Ｔ Ｓ的多样性 导致 的应 用软件 可复用性差 问题 ， 出使 用池式 内存分 配方法框架 给 开发嵌入式系统软 件的思路 。 关键词 池式 内存分配方法 Ｒ Ｏ Ｖ Ｋｅ ｏ Ａ Ｅ Ｔ Ｓ Ｄ Ｃ ｓ Ｃ
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嵌入式论文范文信息工程学院课程设计报告书计算机专业系统课程的研究与实践【摘要】随着电子技术的发展，技术成为当今信息技术发展的主流技术。
技术作为高校计算机专业的一个新方向已被许多学校采用。
本文通过对技术的分析，提出了系统课程体系建设的基本方法，包括专业培养计划、系统教学实践平台建设以及系统教学模式与教学方法创新等。
【关键词】技术；研究与实践；计算机专业随着电子技术和信息技术的快速发展及硬件技术与软件技术的不断成熟，系统的应用越来越广泛，如智能家电、手机、汽车电子、网络通信及电子娱乐产品等，随之而来的是社会对产品开发人才的需求也越来越多。
因此，许多高校都开设了系统开发方面的系列课程。
由于系统课程涉及的知识面宽、实践性强，对实验教学的要求较高，包括实验教师、硬件配置、实验项目的设置等。
因此，作为对新技术研究和探索最活跃的群体，高等院校如何接受技术带来的挑战，尽快开设系统的相关理论与实验课程，并逐渐形成较规范的教学体系已成为一个重要的研究课题。
一、系统教学的特点设置系统课程的目的是让未来的软硬件开发人员了解和掌握必要的系统设计方法的概念、方法和工具。
同时由于系统对其他学科领域的渗透，其他相关专业的学生也有学习该课程的需求与必要。
如其他电子、自动化专业都可开设相应的选修课程，在其中一种程度上可以提升毕业学生的竞争力、就业率。
系统课程的教学内容应包括系统体系结构、硬件构架、软件编程及外围设备接口和驱动等，注重培养学生的设计能力和软件开发能力;尽量反映该领域近年来最新的理论与技术，使学生了解学科的最新发展。
系统课程的特点是涉及知识面广、综合性强、实践性强，并且学科发展快，因而学习难度大，难以形成一个简单明确的知识体系。
同时该课程讲授难度很大，它要求教师不仅具备一般的计算机系统的软硬件知识，而且需要真正从事过系统的开发实践，才能对系统中的实时性等抽象概念和系统调试过程有感性认识。
系统教学主要有以下三个特点:(1)基础性。
基于嵌入式系统内存分配方式及策略研究
静态分 配的可用 内存 大小在编译 或链接时确 定 ，系统初 始化阶段 预先分配好 固定 数量的 内存 ，用于存放 所有需要使 用的对象 和数据结 构 。程序运行 时能且只能 使用这些 内存 空间 。采 用这种分 配方案的程 序段 ，其大小一般在编译时就能确定。 动态分配 的内存在程序运 行时根据 需要 向系统 申请后获得 ，只有 在需要的时候 ，才分配或释放。
关 键 词 ： 入 式 系统 ； 嵌 内存 ； 配 方 式 分
１ 嵌入式 系统对 内存分配的要求 嵌入式系统是 一个资 源受 限系统 ，系统对 内存 开销和管理 比其他 系统更严格 。因此 ，内存管理 机制就成 为嵌入式 系统研 究 中的一个重 点和难点的问题 ，它不 同于一 般的桌 面系统 ，从整体 上看应满 足三文 面要求 ： 第 一 ，实时性 。要 保证嵌入 式系统 的实时性 ，则要 求尽可 能快 速 的分 配内存 。第二 ，可靠性 。它 是嵌入式 系统内存管理 机制的基本要 求。第三 ，高效性 。嵌入式 系统 中 内存是 一种有 限并且 昂贵 的资 源。 故内存分配要尽可能 的减少 浪费 。 ２ 内存分配方式及分配策略研究 嵌入式 系统中内存管理方案大致 可以分为两大类 ： 分配和动态 静态
２１ 静 态 内存 分 配 方式 ．
一
般的嵌人式 系统都支持 静态分配 ，因为像 中断向量表 、操 作系 统镜像这类 的程序段 ，其程序大小在编译 和链接 时是确定 的。 静 态内存分配在 程序执行前 就进行 ，效 率较高 ；编 泽时可精 准的 估计 系统内存 的需求状况 ；所有 的内存分 配动作所需时 间很少且 固定 ； 分配的内存 一般不归 还 ，外部碎 片很 少 ；程 序易测试 ，可靠性高 。这 些 优点使得 静态 内存 分配模 式尤其适 用于 实时应用 和高 安全性 系统 。 若硬实 时系统对实时性 和可靠性要求 极高 ，不 能容忍一次 的延 时或一 带来 的不 确定 性 。 次分配失败 ，就可采用静态分配方案 ，在编译时就分配好需要 的内存 。 ２２１ 内存碎片 。内存碎片是 动态分配 ，尤其是直接 在系统堆 中分 配 ．． 另一方面 ，其缺点表现为 ：１ ）静态分配必须在设计 时预先考虑到 的不分 区方式 的主要 问题 。在嵌 入式实 时操作系统 中 ，多次 的分配 和 所 有 的 情 况 ，一 旦 出 现 没 有 考 虑 到 的 情 况 ，系 统 就 无 法 处 理 ；２ 浪 费 释放 内存 ，会把原来 很大 的一块 连续 内存 区域逐渐分 割成 许多小而且 ） 资源 ，因为静 态内存分配方 式必须按 照最坏情况进 行最大 的配 置 ，因 互 不相 邻的内存 区域 ，也就是 内存碎片 。内存碎片 主要有 两种 ：一 种 此 ，往往分配 比实际用量更多的内存 ；３ ）预先分配 内存也 增加了系统 是数据结构未用完它所分配 到的内存块所产 生的 “ 内部碎片 ” ；另一种 的启动时间 ；４ ）为限制容量 ，必须指定程序将存储 的最大数据 量 ；５ 是两个 已分配数据块 之间的 内存 由于太小 而无法用于存储 任何东西造 ） 常需限制系统 中同时容纳的进 程数 ，结束 旧任务之后才能开始新任 务 ； 成 的 “ 外部碎片” 。碎片很难消除 ：如果按实 际需求 而分配大小不一 的 ６ ）在硬件平台不变 的情况下 ，要想增加任 务 ，添加功 能几乎不可 能 ， 区块 ，就容易 产生外部 碎片 ；若 为了避免外部 碎片而把 内存 分配成大 升级困难 。这些均会 降低 系统 的可用性 。７ 在程序设计阶段就必须知 小相等 （ ） 取为各需求的最大值） ，就容易造成 因区块 未被充 分利用而形 道所需 的内存 的类型和数量并作 出分 配，这 降低 了系统 的灵活性 。 成的内部碎片。 ２２ 动 态 内存 分 配 方 式 ． ２ ． 内存丢失 。内存丢失 是一块 已经 分配但永远不 会被释放 的内存 ．２ ２ 大 多数 的嵌 入式 系统 是硬 实时 系统 和软 实时 系统 的综 合 。按照 区 ，是应用程序 所造成 的缺陷。嵌入式 系统要长 时间运行 ，就要 确保 Ｒ ＭＳ理论 ，所有硬实时任 务总的 Ｃ Ｕ时 间应小于 ７ ％，故应采用抢先 绝对没有内存丢失。 Ｐ ０ 式 多任务 调度 ，通过动态 内存分配来 满足可靠性 和实时性要 求不高 的 内存 块使用 完后 ，特定 的块必须重新 放 回它 以前 所属的分 区，否 任务 。而大部 分的面 向过 程或面 向对象 语言都提供 在堆 中创 建和 回收 则 可能造成 内存 丢失 。例如 ，用户任务 已经分配 了 ６ ４字 节的 内存块 ， 对象的动态管理机制 ，并在缺省状态下使用 。 用 完 后 ，把 它 归 还 给 另 一 个 块 大 小 为 ３ ２字 节 的 分 区 ，就 产 生 了 ６ — ４ 静态分 配方式 注重效率 和安全 ，而动态 分配 方式则 注重 灵活性 。 ３ ＝ ２字节 的 内存 丢 失 。 ２３ 在动态方式下 ，程序要求 的基本 内存空 间是在 目标模 块链 接装入 内存 为保证 所有分配 的内存在使用 完后能得 到释放 ，就 必须 建立一定 时确定并分配 的 ，但 是在程 序运 行过程 中允许 申请 附加的 内存空 间或 的规则来 跟踪各个 内存 的使用状 况。在动 态内存分配方式 中 ，由于程 在 内存 中移动 ，即分配工作 可以在程序运 行前及程序 运行过程 中逐步 序员无法 预知在规定 时间内要分 配多少数据块 ，故一般用链 表对 内存 完成。这样就 避免分 配而不被使用 的内存 ，降低 了对 内存 的总体 需求 ， 的分配与释放进行跟踪 。使用 内存检测工具来检测是否出现 内存丢失。 减小了 内存的浪 费 ；改善 了设计 质量 ，使 系统更易编 写 ；运行时 间分 为减少 内存 丢失 ，可采 用少分 配多使用 的池 式内存分配方 式 ，即 配内存 ，降低 了系统启动 的时 间。 旦分配就可多次使用。 在 动态内存分配 的方式下 ，程 序员编写相关 程序 的时候 可以不需 ２２３ 池式 内存分 配。嵌入式 系统 中内存 分配常用手 段一般采用二 级 ．． 要 考虑 内存分配 的问题 而专注于程 序本身 的设计 。程序与硬 件平 台的 配置 ： 一级利用 操作系统提 供的分 配手段分配好所 需的内存 ；第 二 第 相关性下 降 ，这就方便 了程序的移植 ，不是为嵌 入式系统设计 的程序 级采用池式 内存分 配方式 。 可以很 方便的移植到嵌 入式系统上运行 。比如嵌 入式系统 中使用 的网 在嵌 入式系统 中 ，若有 大量具有相 似性的对象并 经常进行分配 和 络 协议 栈 ，在 特 定 的 平 台 下 ，为 了 比较 灵 活 地 调 整 系 统 的功 能 ，在 系 归还 ，比如 ，以太 网的 ＭＡ Ｃ地址 表 、路 由表等 ，则可根据各类信息 的 统 中各个功能之间作出权衡 ，就必须支持动态内存分配。 实 际大 小为其 分 配一 个 内存缓 冲池 ，该 内存 池 很像 分 （ 下转 ４页
嵌入式毕业论文：嵌入式系统的应用_毕业论文范文_
嵌入式毕业论文：嵌入式系统的应用古典文学中常见论文这个词，当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称为论文。
以下就是由编为您提供的嵌入式。
一、嵌入式系统及其应用概述嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软件可编程,硬件可剪裁、重构的专用计算机系统。
该系统通常嵌入在对象环境中,并通过其在对象环境下运行的特定程序,完成对外界物理参数地采集、处理,达到对控制对象地响应或人机交互的功能。
目前,嵌入式系统的发展方向主要是解决接口多样性、适应性、灵活性和集成开发环境等的特定应用问题。
嵌入式系统应用的底层性与对象系统的紧耦合性是其显着的基本特征。
所以,最大限度的满足对象数据采集、控制、开发环境、功耗,以及适应能力、可靠性等品质因数是选择嵌入式系统的标准。
为适应技术发展需求,嵌入系统在不断追求结构紧凑、坚固可靠、技术密集、高度分散的同时,尤以不断创新为嵌入式系统的发展核心。
使嵌入系统凸现了高技术门槛,主要表现在软硬件设计的紧密相关性上,特别是构建rtos系统需透彻了解rtos的工作机制和系统资源配制,掌握底层软件、系统软件和应用软件的设计、调试方法。
随着对嵌入式系统的智能化愈加关注,现场可编程、调试、引脚配置变得非常重要和必不可少。
所以,用户可配置的sco(在片系统)已成为现阶段嵌入式系统的核心发展技术。
通过现场可编程阵列把接口应用设计和系统开发留给系统设计者,提供灵活、多样的片上电路设计平台,使电路板设计变成在片的芯片配置,将嵌入系统地设计带入了软硬件的双编程时期,进一步缩短了产品开发周期。
而下一代的在片系统还将发展成一个muc数量可缩放的集合体。
在嵌入式应用系统中,虽然高端产品不断涌现,但由于应用对象、环境的不同特点,嵌入系统的8位机产品仍因应用对象的有限响应时间、完备的集成开发环境、良好的性价比等优势仍然占据着低端应用系统的主流地位。
cygnel公司的c8051f系列产品就充分印证了这点。
嵌入式系统论文(1)
嵌入式系统论文(1)摘要嵌入式系统是一种以特定功能为目的、在系统内部固化了处理器、存储器和各种外设等组成的计算机系统。
本文主要介绍嵌入式系统的发展历程、应用领域、架构、软硬件设计以及未来发展趋势等内容。
发展历程嵌入式系统最早源于20世纪70年代的单片机，随着科技的不断进步，嵌入式系统也得到了长足的发展。
20世纪80年代，嵌入式系统开始广泛应用于各个行业，如通信、航空、军事、医疗等领域。
90年代初期，嵌入式系统逐渐进入家庭电器、汽车等领域，并随着智能手机、IoT等技术的出现，嵌入式系统已经深入到了人们的日常生活中。
应用领域嵌入式系统的应用领域非常广泛，可以应用于各种机器人、智能家居、智能工厂、医疗设备等领域。
在智能家居领域中，嵌入式系统可以通过连接各种传感器和设备，实现对家庭环境的自动控制和调节；在智能制造领域中，嵌入式系统可以协同工业机器，实现智能生产线的自动化控制；在医疗设备领域，嵌入式系统可以配合电子设备，实现医疗监测、诊断和治疗等功能。
架构嵌入式系统的架构可以分为单核架构和多核架构两种形式。
单核架构是指系统中只有一个CPU核心，各个模块和外设共享该CPU核心资源，因此需要对CPU核心进行优化和资源分配，使得各个功能模块可以充分利用CPU核心的处理能力；多核架构是指系统中有多个CPU核心，每个核心负责处理不同的任务，可以提高系统的并发处理能力和整体性能，并减少各个模块和外设之间的干扰和耦合。
软硬件设计嵌入式系统开发需要涉及到软硬件设计两个方面。
硬件设计主要包括电路设计、原理图设计、PCB设计等工作，需要考虑系统整体性能，以及各个外设之间的数据交互和控制。
软件设计主要包括嵌入式操作系统选型、驱动程序编写、应用程序开发等工作，需要考虑系统整体稳定性，及应用程序对硬件资源的使用情况。
未来发展趋势未来，嵌入式系统将与人工智能和大数据等技术结合，推动智能化的发展。
在智能家居领域中，嵌入式系统可以通过程序学习，自动适应家庭环境，提供更加智能化的服务；在智能制造领域中，嵌入式系统可以通过类人智能算法，实现智能优化和协同控制；在医疗设备领域中，嵌入式系统可以通过云计算技术，实现医疗数据的共享和分析等功能。
嵌入式系统中资源管理的优化研究
嵌入式系统中资源管理的优化研究嵌入式系统即为嵌入到另一个系统中，成为该系统的一部分的计算机系统。
随着嵌入式系统的出现，嵌入式设备在各个领域得到了广泛的应用，包括工业控制、智能家居、医疗设备、移动设备、汽车电子等等。
由于嵌入式设备通常资源较为有限，如CPU、内存、存储等，资源利用效率的高低直接影响着嵌入式设备的性能和功耗。
因此，嵌入式系统中的资源管理优化成为研究的重点之一。
一、嵌入式系统中的资源管理嵌入式系统中的资源管理包括任务调度、内存管理、文件系统、网络管理等。
因此，对于嵌入式系统中的资源管理进行优化研究，可以从以下几个方面入手，以提高嵌入式设备的性能和功耗，并达到更好的用户体验。
1. 利用任务调度算法实现资源利用的最大化在嵌入式系统中，任务调度算法的选择对系统性能和功耗具有重要影响。
任务调度的目的是最大化资源（如CPU的利用率、内存的利用率等），实现系统资源的最大化利用。
当前常用的任务调度算法有FIFO、Round Robin和优先级调度等。
但是，不同的调度算法适用于不同的应用场景。
因此，通过分析嵌入式系统当前的任务需求特点和资源利用状况，选择合适的调度算法，可以实现系统资源的最大化利用。
2. 实现内存管理的动态化内存管理在嵌入式系统中显得尤为重要，因为当内存不足时，系统会进入卡顿状态，甚至崩溃。
因此，内存管理的实现方式直接影响到系统整体性能。
传统的内存管理方法为静态内存分配，即在系统启动时预分配内存资源。
但是，静态内存分配容易出现浪费和内存不足的情况。
因此，嵌入式系统中实现内存管理的动态化，可以更好地利用内存，实现系统资源的高效利用。
3. 优化文件系统的存储文件系统是嵌入式系统中实现数据存储和访问的重要手段。
当前常用的文件系统有FAT、EXT等，但是，嵌入式设备的存储资源有限，因此对于文件系统的优化可以减少对存储资源的占用，进而提高嵌入式设备的性能和功耗。
具体优化方法包括压缩算法、文件系统的节约管理等。
嵌入式智能系统中的算法优化与资源管理研究
嵌入式智能系统中的算法优化与资源管理研究在嵌入式智能系统中，算法优化和资源管理是关键的研究领域。
随着计算能力的提高和硬件技术的发展，嵌入式智能系统已经广泛应用于各个领域，包括智能交通、智能家居、智能医疗等。
然而，由于嵌入式设备的资源有限性和特殊性，算法的优化和资源的合理管理变得尤为重要。
算法优化是指通过改进算法的设计和实现，使得其在嵌入式智能系统中的性能达到最佳。
针对嵌入式设备的特点，算法优化的目标主要有两个方面：一是降低算法的复杂度，提高运行效率；二是减少算法所占用的内存空间，提高资源利用率。
在嵌入式智能系统中，往往需要在有限的资源条件下完成较为复杂的任务，如实时图像处理、语音识别等。
因此，算法的优化是确保系统正常运行的前提条件。
在进行算法优化时，首先需要分析嵌入式智能系统的特点和需求。
根据系统的具体应用来选择适合的算法和数据结构。
同时，还需要注意算法的实时性要求。
在嵌入式系统中，往往要求算法能够在限定的时间内完成运算。
因此，在算法设计过程中需要考虑各个算法模块的运算时间，并通过合适的算法优化技术来提高运行效率。
常见的算法优化技术包括算法改进和优化、并行计算和多线程技术、近似算法等。
算法改进和优化主要是通过改进算法的实现方法和数据结构来提高算法的性能。
并行计算和多线程技术可以将任务划分为多个子任务，并行执行，从而提高整个系统的运行效率。
近似算法则是通过降低算法的精确度来减少计算量，从而达到优化算法运行效率的目的。
除了算法优化，资源管理也是嵌入式智能系统中需要关注的一个重要方面。
嵌入式系统往往具有有限的计算能力、存储空间和能源供给。
因此，如何合理分配、利用和管理这些有限的资源，是保证系统正常运行的关键。
资源管理在嵌入式智能系统中主要包括内存管理、功耗管理和任务调度。
内存管理主要涉及到以合理的方式使用有限的内存资源，避免内存泄漏和内存碎片等问题。
功耗管理则是通过优化电源管理策略来降低系统功耗，并延长嵌入式设备的使用寿命。
嵌入式系统中的算法与电路设计优化策略研究
嵌入式系统中的算法与电路设计优化策略研究在现代科技迅猛发展的背景下，嵌入式系统已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机到智能家居，从汽车到工业自动化，嵌入式系统的应用无处不在。
嵌入式系统的核心是算法和电路设计，它们的优化策略对于系统的性能和功耗有着重要的影响。
本文将探讨嵌入式系统中的算法与电路设计优化策略的研究。
首先，嵌入式系统中的算法设计是系统性能的关键因素之一。
算法的设计需要考虑到系统的实时性、资源利用率和功耗等方面。
在实时性方面，嵌入式系统通常需要响应用户的操作或者外部事件，并在短时间内给出结果。
因此，算法的设计必须尽可能地减少计算时间和延迟。
在资源利用率方面，嵌入式系统的资源通常是有限的，包括处理器、内存和存储等。
算法的设计需要充分利用这些资源，以提高系统的性能。
在功耗方面，嵌入式系统通常工作在电池供电的情况下，因此算法的设计需要尽可能地降低功耗，延长系统的续航时间。
其次，嵌入式系统中的电路设计对于系统性能和功耗也有着重要的影响。
电路设计的优化策略主要包括电路结构的优化和电路参数的优化。
在电路结构的优化方面，设计者需要根据系统的需求选择合适的电路结构。
例如，在数字信号处理中，采用并行结构可以提高计算速度；在模拟信号处理中，采用差分结构可以提高抗干扰能力。
在电路参数的优化方面，设计者需要通过调整电路参数来提高系统的性能和功耗。
例如，通过调整电流和电压的大小，可以在性能和功耗之间找到一个平衡点。
此外，设计者还可以采用一些先进的电路技术，如低功耗技术和时钟门控技术，来降低功耗。
最后，嵌入式系统中的算法与电路设计优化策略的研究面临着一些挑战和困难。
首先，算法的设计需要考虑到系统的复杂性和实时性。
随着嵌入式系统的功能越来越复杂，算法的设计也变得越来越困难。
其次，电路设计需要考虑到电路的可靠性和稳定性。
嵌入式系统通常工作在极端的环境下，如高温、低温和高湿度等，因此电路设计需要具备一定的抗干扰能力和可靠性。
一种嵌入式系统的内存分配方案
一种嵌入式系统的内存分配方案内容摘要：摘要：实时性、可靠性的要求，使得许多嵌入式应用使用自己的内存管理程序。
本文探讨嵌入式系统中对内存管理的要求、存在的问题以及可能的解决策略；介绍一种“一次分配，多次使用”的动态内存分配方法，并给出2个例子。
摘要：实时性、可靠性的要求，使得许多嵌入式应用使用自己的内存管理程序。
本文探讨嵌入式系统中对内存管理的要求、存在的问题以及可能的解决策略；介绍一种“一次分配，多次使用”的动态内存分配方法，并给出2个例子。
关键词：嵌入式系统内存管理一次分配多次使用1嵌入式系统中对内存分配的要求①快速性。
嵌入式系统中对实时性的保证，要求内存分配过程要尽可能地快。
因此在嵌入式系统中，不可能采用通用操作系统中复杂而完善的内存分配策略，一般都采用简单、快速的内存分配方案。
当然，对实性要求的程序不同，分配方案也有所不同。
例如，VxWorks采用简单的最先匹配如立即聚合方法；VRTX中采用多个固定尺寸的binning方案。
②可靠性。
也就是内存分配的请求必须得到满足，如果分配失败可能会带来灾难性的后果。
嵌入式系统应用的环境千变万化，其中有一些是对可靠性要求极高的。
比如，汽车的自动驾驶系统中，系统检测到即将撞车，如果因为内存分配失败而不能相应的操作，就会发生车毁人亡的事故，这是不能容忍的。
③高效性。
内存分配要尽可能地少浪费。
不可能为了保证满足所有的内存分配请求而将内存配置得无限大。
一方面，嵌入式系统对成本的要求使得内存在其中只是一种很有限的资源；另一方面，即使不考虑成本的因素，系统有限的空间和有限的板面积决定了可配置的内存容量是很限的。
2静态分配与动态分配究竟应用使用静态分配还是动态分配，一直是嵌入式系统设计中一个争论不休的总是。
当然，最合适的答案是对于不同的系统采用不同的方案。
如果是系统对于实时性和可靠性的要求极高（硬实时系统），不能容忍一点延时或者一次分配失败，当然需要采用静态分配方案，也就是在程序编译时所需要的内存都已经分配好了。
嵌入式系统中池式内存分配方法的分析
总第220期2008年第2期 计算机与数字工程Computer&D igital EngineeringVol.36No.2 57 嵌入式系统中池式内存分配方法的分析3王明路 王希敏 王 哲(海军工程大学 武汉 430033)摘 要 介绍适合嵌入式系统应用的池式内存分配方法,详细分析AD公司开发的一种实时操作系统核V isual DSP+ +Kernel(VDK)、嵌入式可配置实时操作系统eCos以及自适应通信框架ACE中的池式内存分配方法及具体应用。
最后,针对平台异构及嵌入式实时操作系统RT OS的多样性导致的应用软件可复用性差问题,给出使用池式内存分配方法框架开发嵌入式系统软件的思路。
关键词 池式内存分配方法RT OS VDK eCos ACE中图分类号 TP316.21 引言嵌入式系统的应用领域越来越广泛,可供选择的嵌入式微处理器的种类也越来越多,包括MP U、MCU、DSP等,这些嵌入式微处理器的内存资源差异很大。
嵌入式实时操作系统RT OS是一个高效率的实时多任务内核,能够适应若干系列的嵌入式处理器,对内存、设备等资源进行管理。
但是目前,还没有一个通用的RT OS适用于所有处理器,在开发嵌入式系统软件时,软件开发人员需要设计适合特定平台的内存分配方法,对内存资源进行管理,程序可复用性差。
因此,设计灵活的、可移植的嵌入式应用软件成为目前研究的热点。
模式、类库以及框架,是软件工程领域用以降低软件开发的复杂性和成本的三种工具[1],可以有效解决由于平台异构带来的软件复用问题。
开发出一个基于内存资源管理的框架,实现软件设计与硬件无关,将大大提高嵌入式软件的复用性。
池式内存分配方法采用内存池管理内存,内存池是一块预先分配好的内存,在程序运行时为对象分配一定数量的内存。
由于在内存池中预先划分出了若干内存块,采用高效的内存管理算法用于内存分配,可以有效降低内存碎片的产生,提高内存利用率,满足嵌入式软件设计的需要。
一种嵌入式系统的内存分配方案
一种嵌入式系统的内存分配方案
一种常见的嵌入式系统内存分配方案是静态内存分配。
在静态内存分配中，系统的内
存需求在编译时已经确定，每个变量有固定的内存大小和地址，不会在运行时动态分
配或释放内存。
静态内存分配方案的优点是效率高，内存分配和释放的开销小，对实时性要求较高的
嵌入式系统往往使用静态内存分配。
然而，静态内存分配的缺点是灵活性较低，因为内存分配在编译时就已确定，无法根
据实际运行需求进行动态调整。
另一种内存分配方案是动态内存分配。
动态内存分配允许在运行时动态申请和释放内存，基于需要而不是静态分配。
嵌入式系统中的动态内存分配通常使用堆来管理内存。
常用的动态内存分配函数包括malloc()和free()，它们用于申请和释放堆中的内存空间。
动态内存分配能够灵活地根据实际需求进行内存空间的申请和释放，但也带来了内存
管理的复杂性和运行时的开销。
选择适合的内存分配方案需要综合考虑系统的实时性要求、内存资源的可用性、灵活
性和开发维护的难度等因素。
一般而言，静态内存分配适用于实时性要求高、内存资
源有限的嵌入式系统，而动态内存分配适用于需要动态灵活性和可调整性的嵌入式系统。
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本科毕业设计（论文）学生姓名：专业：指导教师：完成日期：诚信承诺书本人承诺：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究成果。
除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。
参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
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（保密的论文在解密后应遵守此规定）学生签名：指导教师签名：日期：摘要资源分配在各个领域中都有广泛的应用。
在嵌入式系统中资源分配的主要任务是将有限的资源合理地分配给用户，其目的是通过这样的分配来提高系统的性能和用户的服务体验。
在基于公平的资源分配算法上，介绍了资源分配的研究背景和现状，论述了资源分配的公平准则和公平概念，包括一些具体的方法。
除了适用于单资源的最大最小公平，比例公平和效用公平外，重点介绍了适用于多资源的DRF算法在资源分配中的应用。
另外也将DRF与其它多资源的公平分配算法进行了比较，显示DRF分配使得用户的支配资源分配趋于均衡，并且DRF也拥有许多的独有属性，这些属性可以让用户更加公平地得到资源分配。
因此DRF能够使得系统的整体性能更加优异。
关键词：资源分配，公平性，多资源，DRFABSTRACTThe allocation of resources are widely used in all fields. It’s main task is to allocate the limited resources to users reasonably in an embedded system.It’s purpose is to through such allocation to improve the performance of the system and user service experience.Based on the fairness, the paper introduces the research background and the present situation of resource allocation, and discusses the fairness criteria and notions of fairness, including some specific methods. Other than max-min fairness, proportional fairness and utility max-min fairness that apply to a single resource, the paper focused on introducing the dominant resource fairness which applies to multiple resources. The DRF also will be compared with other fair algorithm that apply to multiple resources. According to the conclusion ,the DRF leads the dominant resource that the users receive to tends to equilibrium, and DRF also has many unique properties, these properties allows users receive resource more equitable. Therefore DRF can lead the performance of the whole system more excellent.Keywords:The allocation of resources, Fairness, Multiple resources, DRF目录摘要 (I)ABSTRACT............................................................... I I 目录 ................................................................... I II 第一章绪论 .. (1)1.1本课题研究的背景 (1)1.2研究领域现状 (1)1.3所做的主要工作 (2)第二章公平准则和公平概念 (3)2.1最大最小公平性 (3)2.2效用最大最小公平性 (4)2.3比例公平性 (5)2.4公平的一般概念 (6)第三章支配资源的公平性（DRF） (8)3.1引言 (8)3.2动机 (9)3.3分配特性 (10)3.4DRF (11)3.4.1举例 (11)3.4.2DRF调度算法 (13)3.4.3加权DRF (14)3.5公平分配策略的替代 (15)3.5.1资产公平 (15)3.5.2CEEI (16)3.5.3与DRF比较 (16)第四章总结与展望 (18)ADDIN NE.Bib参考文献 (19)致谢 (21)第一章绪论1.1本课题研究的背景随着21世纪互联网的快速发展，计算机和互联网已经已经成为人们生活中必不可少的元素了。
网络上存放着各式各样的资源，人们可以通过网络来观看电视，查看新闻，阅读书籍。
尽管网络存储和网络带宽在不断增加，资源的增加速度也越来越快除了一些可复制或重用的资源可以满足人们的需求，仍然有一些总量有限的资源始终达不到人们的需求，例如网络带宽、网络服务等。
因此许多研究者针对如何分配稀缺资源是的资源分配系统获得高效益而提出了最初的资源分配算法研究。
硬件技术的发展，智能终端已经成为生活中的必需品，它能够同时处理多个任务，给用户更好的服务体验。
但是智能终端仍然存在资源不足的情况，例如智能电视，这时一些研究者根据网络的资源分配算法提出了嵌入式终端的资源分配算法。
对于智能电视而言，它作为嵌入式终端，它的资源十分有限，例如Sigma Designs 8655平台的基本配置为：CPU 主频500M、内存大小256M。
然而智能电视需要支持多任务并行，这样必然会引起资源过载，多任务之间竞争资源的状况，从而影响任务的运行和用户的体验。
另外，对于弹性应用，可以根据资源分配的数量，调整任务的执行，获得不同的服务质量，例如可伸缩视频解码任务是典型的弹性应用，可以根据资源分配，解码基本层和不同的增强层，获得不同的信噪比、分辨率及帧率。
因此，在智能电视中，需要对有限的资源进行合理的分配，使得系统总的服务质量达到最优。
但是，系统总的服务质量并不是资源分配的唯一目标，在资源分配过程中，还需要考虑资源分配的公平性，尤其当智能电视系统面临多用户场景时。
因此，研究基于公平性的资源分配问题也具有重要意义。
1.2研究领域现状在嵌入式终端的资源分配方面，对于传统的基于效用的资源分配算法许多的研究者已经提出了相关的理论，例如Rajkumar等人提出了一种基于QoS保障的资源分配模型Q-RAM，旨在满足应用最小需求的条件下最大化整体系统效用，并给出了单资源、多QoS 维度情况下的资源分配算法。
随后，Rajkumar又在该模型的基础上，研究了多资源、单QoS属性约束条件下资源分配问题。
Lee等人提出了基于离散QoS指标的资源分配模型，并分别研究了单资源、多QoS约束和多资源、多QoS约束条件下的资源分配问题，给出了基于动态规划的最优解算法和基于本地搜索的近似算法。
Khan在研究多会话多媒体系统质量自适应问题时，首次提出多维多选择背包问题（MMKP），以系统效用最大作为优化目标，并给出基于分支限界法的BBLP算法，以求得问题的最优解。
对于资源分配我们不能仅仅考虑效用最大化，还需要考虑公平性的问题。
仅仅最大化效用而有失公平同样会影响用户的体验。
针对这个问题研究者们又提出了基于公平的资源分配算法理论，例如基于自控理论的公平共享控制，Harada等人提出通过控制理论求解公平的资源分配。
基于合作博弈论的公平共享控制，Mastronarde等人提出利用公理性议价理论中卡莱-斯莫罗廷斯基议价解确定公平的资源分配（简称RA_KSBS算法）。
基于弹性模型的公平共享控制，Buttazzo等人提出了弹性任务模型，任务的资源利用率被看作线性弹簧，具有弹性系数，并且随着弹性系数动态变化，以避免过载条件。
1.3所做的主要工作对于嵌入式资源的分配我们要考虑很多比如单资源、多资源、基于效用还是基于公平，这些都是研究算法所必须要关注的问题。
本文研究的主要是基于公平的多资源分配算法，另外还会介绍一些基于公平的单资源分配算法。
全文共分为四章，各章节的主要内容安排如下：第一章为绪论，简要介绍了嵌入式终端资源分配算法的研究背景、意义和目前国内外研究现状。
第二章定义了公平准则和公平概念，主要介绍了一些对于单资源的公平性分配算法，其中包括了最大最小公平性，效用最大最小公平性，比例公平性。
第三章对多资源公平性分配算法进行介绍，提出了支配资源公平性算法。
其中包括理论知识、算法实现。
另外还与其它的类似算法进行了对比。
第四章是总结与展望，对本文的研究内容和创新点进行总结，并对未来的研究方向进行展望。
第二章 公平准则和公平概念在尝试设计一个公平的资源分配策略时，必须首先定义一个公平概念，即确定一个可以通过分配策略来判断公平的标准。
如果多个任务争夺一个共享资源，为了解决什么是公平，一些文献提出了许多的公平准则。
其中最常见的是最大最小公平性，比例公平性和效用最大最小公平性，如下所诉。
2.1最大最小公平性对于一种共享资源，用最大最小公平性策略来分配，那么多个用户之间拥有相等的分配权但是有不同的需求，它必须遵守以下的原则[1, 2]：● 共享的资源按需求的增长次序来分配● 用户不会得到比他需求更多的资源分配● 所有没有达到资源需求的用户将会得到相等的资源分配最大最小公平性也可以等效的定义为：没有用户可以增加他的资源分配却不减少其他有更少或相等的资源需求的用户的资源分配。
在最大最小公平性下不会给予额外的资源，即对于不满足资源需求的用户仅仅增大资源需求不会增加资源分配。
在实际的资源分配过程中，由于用户具有不同的权重，所以资源要基于相对应的权重来分配。
考虑有N 个用户，用户i 的资源需求为i d ，相对应的权重为i w 。
给定R 为分配给N 的用户的总资源量，满足最大最小公平性的资源分配是唯一的。