一种改进的实时混合任务调度算法
一种准实时MAPREDUCE调度算法的改进与实现
摘要:该文通对mapreduce调度器中准实时调度算法的研究,实现了在mapreduce调度器上能够依据正在进行的任务的进度,对任务的完成时间进行估计,在运行时给每个任务动态的分配资源。
实验表明,本算法提高了mapreduce系统的资源利用率,达到了准实时mapreduce 调度的预期目标。
关键词:mapreduce;调度策略;调度算法中图分类号:tp311 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2016)15-0003-021 引言2 算法思想准实时mapreduce调度算法主要由作业性能估计及任务调度策略两部分组成。
1)作业性能估计的主要思想是:通过作业m中,已完成任务集合的完成时间和任务数量的统计,推测作业m中的任务平均完成时间,并且以此推测正在执行任务的剩余完成时间。
然后,准实时调度算法就可以以此作为判断任务性能的依据,确定任务的优先级并对任务进行调度。
2)任务调度策略的主要思想是:根据作业性能估计中得到的任务平均完成时间,通过公式推导,得出作业还需要的任务执行单元的数量,以此确定作业的优先级,调度器再根据作业的优先级,给不同的作业分配相应的资源。
任务调度策略包括两部分:一是将合适的优先级赋给作业;二是基于作业优先级的分配算法。
3 准实时mapreduce调度器的核心类及主要功能准实时mapreduce调度器的核心类由softrealtimeconfiguration类、soft real time operation in progress listener类、soft real time task scheduler类、soft real time operation类、operation tracker类和operation in progress类等组成。
准实时mapreduce 调度器的核心类图如图1所示,核心类及主要功能如下:1)softrealtimeconfiguration类继承自org.apache.hadoop.conf.configuration类,功能是进行配置文件管理。
基于Pareto改进的混合算法求解多目标柔性车间调度问题
-10 -工业仪表与自动化装置2021年第3期0引言随着互联网和工业制造技术的发展,智能制造基于Pareto 改进的混合算法求解多目标柔性车间调度问题赵 勇s 史亚斌s 何军红2,刘 赛2,马国伟2(1.西安高压电器研究院有限责任公司,陕西西安710077;2.西北工业大学航海学院,陕西西安710072)摘要:针对多目标柔性作业车间调度问题,该文建立优化目标为最大完工时间、机器平均相对 空闲率以及机器总负荷最小化的数学模型,并设计一种基于Pareto 改进的自适应混合算法(NGA -PSO )。
其算法采用分层结构相结合,底层采用基于隔离的小生境技术(Niche genetic algorithm , NGA ),上层采用粒子群算法(Particle swarm optimization , PSO )。
为提高算法的收敛效率和求解精度,提出了改进策略,采用适应度值分配策略作为种群选择的评价标准;设计动态的交叉变异概率, 使算子在迭代过程自适应地对种群的寻优操作进行调整。
最后,针对10个单目标基准案例与3个多目标典型案例进行仿真求解,通过与其他前沿算法进行对比验证NGA-PSO 算法的优越性。
关键词:多目标优化;混合算法;小生境技术;粒子群算法中图分类号:TH165文献标识码:A 文章编号#1000 -0682(2021 )03 -0010 -06Multi - objective flexible shop scCeduling problem with hybrit algorithm based on ParetoZHAO Yong 1 , SHI Yabin 1 , HE Junhong 2, LIN Sat 2 ,MA Guowet 2(1. XiOn High Voltage Apparatus Research Institute Co., Lt , Shaanxi XiOn 710077 , China ;2. School of MaggScience and Technology , Nog0westerg Polytechnial Universito , Shaanxi Xin 710072 , China #Abstract : In ordeo to solve the multi — objective 0x 1-0 job shop scheduling problem , the papeo es- tabotshLsamathLmattoaomodLothatopttmtzLsthLmaitmumoompotton ttmL , thLaeLeagLeoatteLtdoeat of the machine , and minimizes the total load of tPe machine , and designs an improved adaptive hybOd al gorithm based on Pareto ( NGA — PSO ) . The algorithm adopts a hmrarchical structure , tPe bottom layeo adopts isolation - based niche technoloae ( Niche genetic algorithm , NGA ) , and tre uppeo layeo adoptspaticle swam optimiztion ( PSO ) . In ordeo to improve the convergenco Vficmncy and solution accuracy of tre algorithm , an improved strategs is proposed. The fitnss vvlue allocation strategs is used as theevvluation standard foo population selection ; the dynamic cross — mutation probabilite is designed to make the operatoo 111x 60 optimize the population dueng the iterative process Make adjustments. Findlly, 10single — objective benchmark cases and 3 multi — objective typical cases are simulated and solved , and the supeyoyte of the NGA — PSO algorithm is vriged by compaison with otheo cutting — edge algorithms.Keywordt : multi — objective optimization ; hybrig agorithm ; niche genetic agorithm ; paticle swam opttmtzatton在车间生产和优化中的作用越来越重要,为了解决车间生产调度优化的问题,各个学者相继开展了制造系统的车间调度问题研究。
一种新型的实时调度算法
—
t ,n t ntncR i adr emooo i( M)a oi js m ̄ uejb ’ r ryb h egho jb ’f cc u mae h me a l r h ut g t m r o s pi t ytel t fos le yl b t ksteew ohv o g o i n i e h aeal n
( 安徽 大 学 计 算智 能与信 号处 理教 育部 重点 实验 室, 安徽 合 肥 2 03 ) 309
摘 要: 在嵌入 式系 统中 , 系统的实 时性很 大程度 上取决 于任 务调 度 策略 。对 如何 提 高 系统 实 时性 的研 究 已经 成 为该 领
域 的一大 热点 。文 中针对传 统的忽 略了作 业所 能承受 的等 待 时间 的能 力仅 以等 待时 间 的长 短而 来 衡量 优 先级 的先 来 先 服务 (C S算 法 , Fr) 和仅 以任务 的周 期长 短来设 置 优 先级 而 导致 那些 周 期 长但 急 需要 执行 的任务 无 法 被调 度 的速 率单 调 ( M) 法 的缺陷 , 出一 种新 的动态设 置优先 级 的方 法~ 剩余 时 间 法。该 方 法 以任 务 的等 待时 间 和周 期共 同来决 定 优 R 算 提 先级 。通 过分析 和实 验表 明该 方法 兼具 R 和 F F 的优 点 。它 不仅 考虑 到 短周 期任 务应 优 先执 行 , M ℃S 而且 同时 也把 任 务 等 待时 间作为 评价优 先级 的重要 因素 , 验结果 证实 了该方 法能更 有效地 提高 实时任 务的完 成率 和 C U 的利 用率 。 实 P 关键 词 : 等待 时间 ; 周期 ;M 算法 ; 余时 间算法 ; 的完成 率 ;P 利用率 R 剩 任务 CU 中图分类 号 :]316 1PO . 文献标识 码 : A 文章编 号 :6 3 2 X 2 1 )2 03 0 17 —69 (0 0l —07 — 4
srpt调度算法
srpt调度算法
SRPT调度算法是短作业优先调度算法的一种改进,它的主要目标是最小化平均作业响应时间,提高调度效率和作业性能。
SRPT调度算法是现代操作系统中动态调度算法的重要组成部分,它在实时、多任务和混合应用中都得到了广泛应用。
SRPT调度算法的实现思路如下:
1.对于当前已到达且未被调度的作业,计算它们的剩余处理时间,向队列中插入新的作业。
2.从队列中选出剩余处理时间最小的作业(即SRPT作业),将其派发给CPU进行处理。
3.当SRPT作业在CPU上运行时,每经过一个时间片,都会减少剩余处理时间。
4.当SRPT作业完成处理时,将从队列中删除该作业,并继续将剩余处理时间最小的作业派发给CPU。
5.当SRPT作业等待I/O操作时,将其阻塞,直到I/O操作完成后继续执行。
SRPT调度算法的主要优点是可以最大限度地利用CPU资源,减少作业的平均响应时间和平均周转时间。
它能够在不同的负载水平下自适应地调度作业,使作业提供更快的响应时间和更高的吞吐量。
SRPT调度算法的主要缺点是可能会导致作业饥饿现象,即某些低优先级的作业永远得不到调度。
此外,SRPT调度算法的实现也比较复杂,需要动态地跟踪作业的状态、处理时间和I/O操作等信息。
总体来说,SRPT调度算法是一种高效、灵活的动态调度算法,在操作系统、云计算和分布式系统等领域广泛应用。
它为用户提供更加优质和高效的服务,同时也为系统管理员提供更加可靠和安全的运行环境。
作业车间调度问题的改进混合遗传算法
( 中南大学数 学学 院 , 沙, 1 0 3 长 408 )
摘 要 作业 车间调度是 一类求解 困难 的组合优化 问题 , 文在 考虑遗传算 法早 熟收敛 问题和 禁忌搜 索法 本 自适应优点 的基础上 , 将遗传 算法和禁忌搜 索法相结合, 出了一种基于遗 传和禁忌搜 索的混合算法 , 用实 提 并 例 对该 算法进行 了仿真研 究. 结果表明 , 该算 法有很好 的收敛精度, 是可行的 , 与传统 的算 法相 比较 , 有明显的
c n e g n e a d t e h d a t g so o v r e c n O g t t e a v n a e fTS, i a e r p s d a n w y rd ag rt m a e n Ge e i Th s p p r p o o e e h b i l o i h b s do n t c
2 基 于 遗 传 和 禁 忌 搜 索 的优 化 调 度 算 法
2 1 遗传 算法 .
・ 张鸿雁教授推荐 收 稿 日期 ; 0 6 9月 1 20 年 2日
维普资讯
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数学理论与应用
第2 7卷
美 国 Ccia i gn大学 的 JH. l n []于本 世 纪末 提 出 了一种新 的并行优 化搜索 方法 : h . Hol d 1 a 遗 传算 法 , 它是一 种基 于进 行论 优胜 劣汰 、 自然选 择 、 者 生存 和物种 遗传 思想 的随 机优 化搜索 适
算 法 , 过 群体 的进行 来进 行全 局性 优化搜 索. 通 它将 问 题 的求 解表 示成“ 色体”的适者 生存 染
过 程 , 过“ 通 染色 体” 的一代代 不断进 行 , 括复 制 、 群 包 交叉和变 异等操 作 , 终 收敛到“ 最 最适应 环境” 的个 体 , 从而求得 问题 的最 优解或满 意解. GA 具有并 行搜索 能力 , 从解 空间 中多点 出发
一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法
生产 车间调度 是 对其 现 场 人员 、 备 、 艺 过 设 工
双 向收敛 的蚁 群算 法来求 解 Jb hp问题[ ; o —So 0 中
程及车间资源等进行有效地计划和配置 , 以达到提 国科 学 院 的宋 晓 宇 提 出应 用 蚁 群 算 法 求 解 适 合 高生产效率的 目的。调度 问题是典型的组合优化 Jb hp调度 问题 的调 度算 法 【 ; 海交 通 大学 o —S o 4上
8
21 00年 7月 中国制造业 信息 化
第3 9卷
第1 3期
一
种 基于 改 进 蚁群 算 法 的混 合型 调 度 算 法
张旭升, 戴青云
( 东工业 大学 信息 工程学 院 , 东 广州 广 广 500 ) 106
摘 要 : 对 混合 型制造 业车 间生产调 度及 时性 、 理性 、 学性及 应 用 结合性 上 的不 足 , 出了一 针 合 科 提 种 基 于改进蚁群 算 法的混合 型调度 算 法 , 结合 混合 型 生产 的特 点 , 首先 给 出了混合 型 生产调 度 问
示第 a种 பைடு நூலகம்员类 型 。
物料资源定义为:
Ma t= { t J , , t t } Ma6 … ma ( ) b
其中: a() m tt 表示当前生产车间物料的种类 ;
基金项 目: 广州市科委重点科技攻关项 且( 0 6 1 2o Z 一D3 2 ) 0 1 作者简介 : 张旭升(9 4一)男 , 18 , 广东潮州人 , 广东工业大学硕士研究生 , 主要研究方 向为 ME 、 S 制造工程。
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企业 管理与信 息 化 ・
张旭 升
戴青 云
一种基 于改进 蚁群算 法 的混合 型调度算 法
一种基于动态优先级的实时混合任务调度算法
一种基于动态优先级的实时混合任务调度算法
徐文清;杨红雨
【期刊名称】《四川大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2006(043)003
【摘要】作者对现有多种实时任务调度算法进行研究,针对复杂实时任务模型,提出了一种新型的基于动态优先级的混合型实时任务调度算法.经过模拟测试验证,算法可以提高硬截止期任务满足截止期的概率,也可以提高固截止期任务完成数量占总数量的比例.
【总页数】5页(P544-548)
【作者】徐文清;杨红雨
【作者单位】四川大学计算机学院,成都,610064;四川大学计算机学院,成
都,610064
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种混合实时任务系统的公平调度算法 [J], 张惠娟;周水生;周利华
2.基于辅助队列的硬实时混合任务节能调度算法 [J], 张冬松;金士尧;吴彤
3.一种动态优先级实时任务调度算法 [J], 夏家莉;陈辉;杨兵
4.基于时限单调算法的混合任务实时调度算法的研究与设计 [J], 张阳;董吉文
5.基于混合任务的系统级低功耗实时调度算法及其在馈线远方终端中的应用 [J], 王晓东;戴华平;王智;孙优贤
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一种改进的实时任务调度算法
一种改进的实时任务调度算法张黎明;张向利【摘要】Aiming at the singleness of priority selection,the important task is delayed for random scheduling when tasks’pri-orities are same,a double priority scheduling algorithm (DPSA)is designed.The scheduling order of task is based on length of the task’s path to the entrance task of resource and the upward weights in IHEFT.The proposed algorithm is comparedwith HEFT algorithm through the generated random DAG.The experimental result shows that DPSA can reduce the sched-uling length.%针对现有的表调度算法优先级选取单一、优先级相同时任务随机调度导致某些重要任务延迟处理的问题,提出了一种双优先级任务调度算法(DPSA)。
DPSA根据任务到入口任务的路径长度和IHEFT算法上行权重作为任务优先级安排任务调度顺序。
采用随机生成的有向无环图(DAG),与 HEFT算法进行对比实验,实验结果表明,DPSA 能获得更短的调度长度。
【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P460-463)【关键词】HEFT;DAG;双优先级;任务调度,表调度算法【作者】张黎明;张向利【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TP316任务按照一定的规则和约束条件合理分配到相应的资源中,而执行任务的顺序由任务调度算法控制。
一种基于EDF的实时任务调度算法浅析
一种基于EDF的实时任务调度算法浅析摘要实时系统的高可靠性、计算准确性及输出结果的实时性使得其在各领域的应用越来越广泛。
而实时调度算法是实时系统中的关键技术。
本文在EDF 算法的基础上提出了一种新的实时调度算法,该算法通过任务的可推迟执行时间逐次逼近,能够快速准确的计算出每个任务的最大可挪用时间。
关键词实时性;实时调度算法;单调速率优先;最早截止期优先;计算时间前言实时系统是指能够及时响应外部发生的随机事件,并在规定时间内完成对事件处理的计算机系统。
实时系统具有高可靠性、实时性、少人工干预、专用性等特征,广泛应用于航天控制、工业控制、机器人智能控制、云计算、多处理器下多媒体流调度以及嵌入式智能设备等各个重要领域。
实时系统不仅应用广泛,而且要求严格。
对实时调度算法的研究,是实时领域的一个重要的研究课题[1]。
1 实时调度算法实时调度算法可以分为两类:静态调度算法和动态调度算法。
RM 和EDF 调度算法分别是经典的静态和动态实时高度算法,在实时调度领域占有重要地位。
EDF调度算法按照实时任务截止期的远近来分配优先级,截止期越近的任务优先级越高,任何时刻总是运行优先级最高的任务,即总是优先运行最紧迫的任务。
因为在不同时刻,两个周期任务截止期的远近关系可能会改变,所以EDF 调度算法是一种动态优先级调度算法。
EDF算法不仅对于硬实时周期任务调度,而且对于硬实时非周期任务的调度来说都是最优的动态优先级调度算法本文在EDF算法的基础上提出了一种新的实时调度算法,该算法通过任务的可推迟执行时间逐次逼近,能够快速准确的计算出每个任务的最大可挪用时间[2]。
2 任务模型本文使用以下概念来描述实时系统。
定义1(超周期,hyperperiod):硬实时周期任务集中的所有任务周期的最小公倍数,记为H,H=LCM(T1,T2,…,Tn),其中LCM是最小公倍数函数。
定义2(周期任务的负载):一个周期任务平均对处理器的占用率,记为u,u=C/T,C为周期任务每次的执行时间,T为周期任务的周期,即每次释放的时间间隔。
Linux中一种改进的实时调度算法及其应用
1 引 言
目前 , 多嵌入式实 时应用 系统 采用 了在 Ln x基础上 许 iu
不到及时调度 而被 迫夭 折 , 降低 了系统 的实 时调 度 性能 _ 。 4 ]
本文根据基 于抢 占阈值 的 L F算 法 思想 , 结 合 Ln x . S 并 iu 2 6 内核调度器的特点 , 择 了一 种简 化的抢 占阈值 和计算优 先 选 级的方法 , 实现 了动态 实时调度 , 有效地增强 了 Ln x内核的 iu 实时性 。
盾。就此 问题 , 结合 最新版 Ln x . iu 2 6内核任务调度的特 点 , 出了一种 改进 的最小裕度 优先 ( S ) 提 L F 算法 。针 对 L F S 算法 中因任务 间的频 繁 切换 造 成 系统 开销 增 大的 缺 点 , 通过 采 用适 当的抢 占阂值 策略 减 少“ 颠簸 ” 象, 高 了 现 提
N n f LI Je LI Gu - u Yu -u U i U oh a
( ol eo no main S in ea d E gn e ig Ya s a ie s y Qih a g a 6 0 4 C ia C l g f fr t ce c n n ie r , n h n Unv ri , n u n d o 0 6 0 , h n ) e I o n t
改进 的操作 系统 , 除了通过提高 L n x时钟精度 、 决关 中断 iu 解
和核心态不能被抢 占的问题 外 , 通过改 善分配 任务优 先级 的
调 度 策 略 也 可 以从 很 大 程 度 上 改 善 系 统 的 实 时 性 能 , 正 的 真
嵌入式实时操作 系统往往都 是基于优先级改进 的[ 1 ~。 最小裕度优 先 ( es lc i t调度 算法 是实 时 系统 L at akFr ) S s 中较为常用 的动态优先 级调度 算法 , 它是 对最 早截止 期优先
一种改进的集群系统的任务调度算法
Ke y wo r ds: b a l a n c e; s c h e d u l i ng a l g o it r hm ; d y n a mi c p r e e mp t i o n t hr e s ho l d
渲染 是将 通 过 三 维 软 件 绘 制 的 3 D几 何 模 型 ,
统资源利用率 。
关键词 :负载均衡 ;调度算法 ;动态抢 占阈值
中 图分 类 号 : T P 3 6 8 文献标识码 : A d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 2 - 4 3 0 5 . 2 0 1 3 . 0 3 . 0 2 7
( 天津 美术 学 院 设计 与新媒 体 艺术 实验教 学 中心 ,天 津 3 0 0 3 提 高 集 群 系 统 负 载 均 衡 能 力 的 有 效 手 段 。 为 了提 高 系 统 利 用 效 率 ,除 了 每 个 任 务 分
配优先级外 ,还提出基 于动态分配任务抢 占阈值的 L S F( L e a s t S l a c k F i r s t 最小空闲时间优先算法 )改 进算法 , 并将该设 计方法应用到渲染集群系统 中,从而有效地减少 了因任 务抢 占引起 的系统 开销和 提高 了渲染 集群 系
最 短时 间作业 优 先 算 法 ) 、 R M( R a t e M o n o t o n i c速 率
置, 由计 算机 生成 具有 真实感 效果 的 图像 , 以便后 期
编 辑得 到所需 要 的 成 品 。渲 染 应用 在 许 多 领 域 , 特别 是 在 3 D动 漫 电影 产 业 中发 挥 重 要 作 用 , 随 着
p r i o r i t y,t h i s p a p e r a l s o p r o p o s e d p r e e mp t i o n t h r e s h o l d b a s e d o n d y n a mi c a l l o c a t i o n o f t a s k s LS F i m— pr o v e d a l g o r i t h m ,a n d t he d e s i g n me t h o d a p p l i e d t o t h e r e n d e in r g c l u s t e r s y s t e m ,wh i c h e f f e c t i v e l y r e — du c e s t he t a s k p r e e mp t i o n c a u s e d o v e r h e a d a n d i mp r o v e t h e r e n d e r i n g c l u s t e r s y s t e m r e s o u r c e u t i l i z a —
EDF调度算法的实时性改进
0.5个时间片,以当前的优先级运行完成余下工作,然后才运行T2、T3.这样3个任务都没有超过期限.
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裹1 A-DMR测试结果
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万方数据
第1期
余祖峰等:EDF调度算法的实时性改进
DMR均值计算.测试环境基于酷睿2双核CPU 1.6 GHz的PC计算机硬件平台,内存为1 GB.软件环境 FEDORA 8采用Linux 2.6内核.测试工具是Linux trace toolkit.
根据测试结果可以看出,EDF算法在实时任务超过截止时间100后不能够运行更多的可运行周期.而 基于ISM思想改良的SLAD算法和BACKSLASH算法在超过任务时限后仍然能很好的运行更多的可运行 周期,从而证明其在任务超过时限有着较好的表现.
如图1所示,任务T1的E=2,D=5,P=6;任务T2的E=2,D=6,P=7;任务死的E=2,D=7,
P=8.这里,E为任务被分配的时间片,D为截止时刻,P为任务的下一周期启动时刻.在传统EDF中,如果
T】在规定的2个时间片内没有完成本周期的工作,如图1还需0.5个时间片.剩下的部分将会被挂起,虽然
作业调度时刻到来时的作业调度的具体步骤为:
①在定时器到期,作业调度被触发之后,获取当前时间,并将时间保存到now变量中;
实时系统中的实时任务负载预测与调度算法
实时系统中的实时任务负载预测与调度算法在日常生活和工作中,我们经常使用各种实时系统,如交通信号控制系统、航空管制系统、工业自动化系统等。
这些实时系统的关键是要保证任务能够及时得到执行,否则会导致严重的后果。
而实时任务负载预测与调度算法正是为了实现这一目标而存在的。
一、实时任务负载预测实时系统中的任务负载预测是指通过对历史任务负载数据进行分析和建模,来预测未来一段时间内的任务负载情况。
这对于系统资源的合理调度和分配非常重要。
在实时任务负载预测方面,常用的方法有时间序列分析、回归分析和机器学习等。
时间序列分析是通过对历史数据的统计和分析,来预测未来一段时间内的任务负载趋势。
回归分析则是通过建立任务负载与其他因素之间的关系模型,来预测任务负载。
而机器学习通过对大量数据的学习和训练,来构建任务负载的预测模型。
二、实时任务调度算法实时任务调度算法是指根据实时任务的优先级、截止时间和资源需求等因素,来决定任务执行的顺序和资源分配的算法。
在实时任务调度算法中,最常用的算法包括最早截止时间优先算法(EDF)和最小松弛度优先算法(LLF)。
最早截止时间优先算法是指按照任务的截止时间,先执行截止时间最早的任务。
这种算法可以保证系统中的实时任务都能在其截止时间前完成。
而最小松弛度优先算法是指按照任务的松弛度(剩余可容忍延迟时间),先执行松弛度最小的任务。
这种算法可以保证任务的实时性,同时也考虑了任务的优先级。
除了这些经典的算法之外,还有一些其他的实时任务调度算法,如多级反馈调度算法、空闲时间插入算法等。
这些算法都有各自的特点和适用场景,可以根据具体情况来选择。
实时任务负载预测与调度算法在实时系统中起着重要的作用。
它们可以确保实时任务能够按时得到执行,保证系统的可靠性和稳定性。
三、实时任务负载预测与调度算法的挑战然而,实时任务负载预测与调度算法面临着一些挑战。
首先,实时任务负载预测具有不确定性。
由于各种因素的影响,预测任务负载往往存在误差,这对于任务的调度会产生一定的影响。
基于改进混合蛙跳算法的网格任务调度策略
免陷入局部最优 ,同时借鉴粒子群优化算法中粒子飞行经验 ,对青蛙移动策略进行优化 。实验 结果表 明 , 该策 略高效合理 ,能够缩减执行 任务 的时间跨度 ,并提高最优解 的质量 。 关健词 :网格 ;任务调度 ;混合蛙跳算法 ;遗传 算法 ;粒子群 优化 算法
G rd T s c e u eS r t g s d 0 i a k S h d l t a e y Ba e n I p o e h f e o a i gAl o ih m r v dS u l d Fr g Le p n g rt m
s a g pi z db an f m ep r cef ig e p r n eo a t l S r Opi z t n P O) g r h E p r na rs l r v e t t y i o t e y l r o t at l l n x e e c fP r c wam t ai ( S a o tm. x e me tl e ut p o et re s mi e r h i y i ie mi o l i i s h
段 ,各族群 问进行 文化 交流执行混洗过程 。反复执行局部搜
索和混 洗过程 一直持 续到 定义 的收敛条件 结束 为止 。基本 SL F A算法流程 如下 :
[ yw r s n ;aksh d l; h f e rgL aig g rh S L ; e eiAloi m( ; at l wam pi z t nP 0) loi m Ke o d l d ts e ue S u dFo epn oi m(F A)G n t g r g c l Al t c h t GA)P rc S r O t ai (s ag r ie mi o h t DOI 1.9 9 .s.0 03 2 . 1 .1 5 : 03 6 /i n1 0 —4 8 0 1 . 0 js 2 20
周期性实时任务LLF调度算法改进
制、 航空航天 、 自适应 容错 和机器 人 等 , 这些 领域 都要 求计算 机在允许 的时 限范围内给出响应 。最低松弛度
优先调度算法 (es l i r , L ) 1 ta t fs L F 是一 种高效 的周 a xy it 期性任 务实时调度算法 。为完成实 时处 理任 务而合理 分 配处 理器 , 从而提 高处 理器 的利用 率 。本 文对最 低
s he u e c d l d,i h r s o ft ee i n mo e ure tts r g n a k,t e e e u in a k wih rws fo te p o e s ra he e d o h p ee e uin tme M alb h x c to ts t d a rm h rc so tt n f te r —x c to i . ta
构造的任务控制块代码如下 。
s ut C t c T B{ca a [ ] r hr me 8 ; n
’ c lt yl; nc e
∥任务的名称
/ 当前 C U时钟数 / P
最低松弛度优先 算法 L F是动态 调度算法 , L 可通 过在任务运行 过程中的优先级计算 动态地 改变任务 的
teer etda l ei coe t h o fte q e e Peeeuin t sit d cd it ts o t lbo k( C .atrte ts s h al s edi s ls o te tp o h u u . r.x c t i i nr ue no ak c nr lc T B) f h ak i i n o me o o e
3 算法 的改进
为 使 任务 间频 繁 切换 的 次数 和松 弛 度 计 算 次 数 更
混合实时调度算法在生产装配程序中的应用探索
混合实时调度算法在生产装配程序中的应用探索在生产装配程序中,混合实时调度算法是一种有效的调度方法,它可以帮助企业优化生产流程,提高生产效率,降低成本。
本文将探讨混合实时调度算法在生产装配程序中的应用,并分析其优势和挑战。
一、混合实时调度算法的概述混合实时调度算法是一种结合了静态调度算法和动态调度算法的方法。
静态调度算法是在任务发布前就确定任务的调度顺序,而动态调度算法则根据实时的状态信息进行任务调度。
混合实时调度算法充分利用了静态调度算法和动态调度算法的优势,能够在不同情况下选择最优的调度策略。
二、混合实时调度算法在生产装配程序中的应用1. 任务调度优化:混合实时调度算法可以根据不同任务的优先级和时限要求,选择合适的调度策略。
比如,对于紧急任务,可以采用静态调度算法,提前安排其执行时间,以保证任务能够及时完成;对于较为灵活的任务,可以采用动态调度算法,根据实时情况进行调度,提高生产效率。
2. 资源利用优化:生产装配程序中往往涉及到多种资源的利用,如人力、物料、设备等。
混合实时调度算法可以根据资源的实时状态,合理安排任务的执行顺序和占用资源的时间,以最大程度地利用资源,提高生产效率。
3. 故障处理优化:生产装配过程中可能出现设备故障、物料短缺等情况。
混合实时调度算法可以实时监测设备状态和物料库存情况,当出现故障或短缺时,及时调整调度策略,避免影响整个生产装配进程。
三、混合实时调度算法的优势1. 适应性强:混合实时调度算法可以根据不同的生产装配环境和任务要求,选择最合适的调度策略,能够适应不同的生产需求。
2. 实时性高:混合实时调度算法可以实时监测任务执行状态和资源使用情况,根据实时情况进行调度,保证任务及时完成,提高生产效率。
3. 调度质量高:混合实时调度算法结合了静态调度算法和动态调度算法的优点,能够在不同情况下选择最优的调度策略,提高调度质量。
四、混合实时调度算法的挑战1. 算法复杂性:混合实时调度算法需要综合考虑多个因素,如任务时限、资源利用情况等,涉及到的计算量较大,算法的设计和实现较为复杂。
Hadoop中任务调度算法的改进
Hadoop 中任务调度算法的改进苏小会,何婧媛(西安工业大学计算机科学与工程学院,陕西西安710032)摘要:针对Hadoop0.20.0中任务调度算法存在的不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA )的任务调度算法。
IGA 算法对初始化种群、交叉和变异操作进行了一些改进,并引入了最优保留策略和加速进化策略。
通过仿真实验将此算法与Hadoop 现有算法进行比较,实验结果表明,此算法优于Hadoop 现有算法,是一种有效的任务调度算法。
关键词:Hadoop 平台;任务调度;遗传算法;加速进化策略中图分类号:TP302文献标识码:A文章编号:1674-6236(2012)22-0033-04Improvement of task scheduling algorithm in hadoopSU Xiao -hui ,HE Jing -yuan(School of Computer Science and Engineering ,Xi ’an Technological University ,Xi ’an 710032,China )Abstract:A task scheduling algorithm based on improved genetic algorithm (IGA )was brought up for the deficiences of the task scheduling algorithms in Hadoop0.20.0.IGA algorithm improved the original colony is initialized and crossover and mutation operation ,and introduces retention optimal strategy and evolution acceleration strategy.There is a contrast between IGA and existing algorithm in Hadoop through simulation experiment ,and the result is:the IGA is better ,it is an effective task scheduling algorithm.Key words:hadoop platform ;task scheduling ;genetic algorithm ;evolution acceleration strategy收稿日期:2012-07-23稿件编号:201207143作者简介:苏小会(1970—),男,陕西武功人,硕士,副教授。
基于组合优化的实时调度算法设计
基于组合优化的实时调度算法设计随着科技的不断进步,我们的生产力和生活水平都得到了极大提高,特别是在物流方面,各种快递公司和电商平台为消费者提供了极大的便利。
然而,物流调度仍然是一个非常困难的问题,物品的数量、重量、体积、形状等多方面的因素都会影响物流配送的效率。
为了解决物流调度难题,许多研究者提出了各种不同的实时调度算法,其中基于组合优化的调度模型已经成为了当前研究的热门领域。
那么,什么是组合优化呢?组合优化是一种将离散数学和最优化理论相结合的学科,主要研究如何在给定的约束下寻找最佳组合方式,并将问题转化为数学模型进行求解。
在物流调度中,组合优化可以帮助我们解决如何合理地安排车辆和路程,以最大程度地提高物流效率。
那么,基于组合优化的实时调度算法该如何设计呢?以下是一些可供参考的设计思路。
1.问题建模首先,我们需要将物流调度问题转化为数学模型。
基于组合优化的实时调度算法主要考虑以下的约束条件:(1) 车辆容量限制:每个车辆有固定的容量,需要确保装载物品的体积和重量不超过车辆的承载能力。
(2) 车辆数量限制:需要确定使用多少个车辆,以适应物品的发货量。
(3) 客户要求限制:顾客的要求需要被考虑,如送货时间、送货地址等。
(4) 路程限制:需要考虑距离、时间等因素,以确保路程最短。
在制定约束条件的同时,我们还可以定义一系列的指标,如总运输距离、总配送时间等,以评估模型的效果。
2.算法选择针对以上问题建模,我们可以采用许多不同的组合优化算法来解决。
例如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等等。
选择合适的算法需要考虑多方面因素,如算法的复杂度、求解时间、解的精度等等。
3.实现和优化基于组合优化的实时调度算法需要在计算机中实现,以便准确地求解问题。
在实现过程中,需要仔细考虑算法的优化策略,包括加速搜索、剪枝、分支等等。
优化策略可以帮助我们在保证算法正确的前提下,加速求解的效率。
此外,在物流调度中,实时调度也是一个非常重要的问题。
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一种改进的实时混合任务调度算法谢建平1,阮幼林1,21武汉理工大学信息工程学院,武汉(430070)2南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京(210093)E-mail:xjp_1997@摘要:文章提出了结合TBS(总带宽服务器法)算法和DMS(时限单调算法)算法的实时混合任务的调度算法,该方法能保证周期任务满足时限的要求,还能缩短非周期任务的响应时间。
基于TBS服务器思想将非周期任务转换成有时限要求的硬实时任务,然后基于DMS 调度周期任务和非周期任务。
由于是使用静态的DMS算法,不仅可以减小任务的切换开销,而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。
关键词:实时系统;任务调度;时限单调算法;总带宽服务器算法1. 概述随着计算机技术的飞速发展与普及,实时系统已经成为人们生产和生活中不可或缺的组成部分。
实时系统具有及时响应、高可靠性、专用性、少人工干预等特征[1],被广泛应用于工业控制、信息通讯、网络传输、媒体处理、军事等领域。
实时系统的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果,还取决于获得计算结果的时间的正确性。
在航空航天、电信、制造、国防等领域,对实时系统有着强烈的应用需求。
由于实时系统的应用面非常广,所以实时系统的分类方法很多。
通常按照系统中任务的周期性或者任务对截止期限的要求进行划分。
实时任务按照周期性划分可以分为周期实时任务(periodic task)和非周期实时任务(aperiodic task);按照对截止期限的要求可以分为硬实时任务和软实时任务[1]。
本文提出了结合TBS(总带宽服务器法)算法[5]和DMS(时限单调算法)[6]算法的实时混合任务的调度算法,该方法能保证周期任务满足时限的要求,还能缩短非周期任务的响应时间。
算法将非周期任务赋予一个假想的时限,然后整个实时系统采用DMS算法调度。
由于是使用静态的DMS算法,不仅可以减小任务的切换开销,而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。
2. 实时系统的任务调度由于实时调度是保障实时系统满足时间约束的重要手段,所以一直是实时计算研究领域中倍受关注的热点问题。
调度的实质是资源的分配,包括处理器和其他运算、交互、存储资源,调度就是来用来将这些资源合理地分配给各个实时任务的一种方法。
根据调度顺序产生的时机和方式可以分为静态调度和动态调度[1]。
若调度算法是在编译的时候就做出决定从就绪任务队列中选择哪个任务来运行的,则这样的调度是静态的。
这类调度算法假设系统中实时任务的特性(如:截止期,WCET等)是事先知道的。
它脱机地进行可调度性分析,并产生一个调度表。
静态调度算法的优点是运行开销小,可预测性强。
但是,由于静态调度算法一旦做出调度决定后在运行期间就不能再改变了,所以它的灵活性较差。
如果调度器是在运行期间才决定选择哪个就绪任务来运行的,则这类调度被称为动态调度。
动态调度算法能够对变化的环境做出反应,因此,这类调度算法比较灵活,适合于任务不断生成,且在任务生成前其特性并不清楚的动态实时系统。
但是,动态调度算法的可预测性差且运行开销较前者大。
根据正在运行的任务是否可以被别的更紧迫和更重要的任务抢占,可以分为抢占式调度和非抢占式调度。
在抢占式调度中,目前正在运行的任务可以被别的更紧迫和更重要的任务中断。
同时,被抢占的任务在将来可以恢复运行,且不会影响到任务的整体时间约束。
如果在调度中不允许正在运行的任务被别的任务中断,任务一旦占有了处理器便会一直运行直至完成,这样的调度则是非抢占式的,它比较适合于任务运行时间都比较短、所有任务可依次执行的系统。
3. 任务模型本文是基于文献[3]和文献[4]提出的改进的调度算法,主要适合具有以下特征的实时系统:(1) 所有任务运行在单处理器系统上(2) 优先级高的任务可以抢占优先级低的任务(3) 任务间相互独立(4) 任务的切换时间很小,可以忽略不计(5) 非周期任务先来先服务(6) 所有周期任务起始于临界时刻3.1 问题的描述设有一个任务集S=Tp1,Tp2,LL,Tp n,Tap1,Tap2,LL,Tap m(1)其中,Tp i(1≤i≤n)为周期任务,每个周期任务Tp i可用如下的四元式表示:Tp i=< Rp i,Cp i,Pp i,Dp i> (2)式中,Rp i为任务释放时间,Cp i为任务的最大执行时间,Pp i为任务周期,Dp i为任务时限;而Tap i(1≤ i≤ m)为非周期任务,每一个非周期任务可用如下的二元式表示:Tap i=<Cap i,Rap i > (3)式中,Capi为任务的最大执行时间,Rap i为任务释放时间。
设各个非周期任务的到达规律服从常数到达的泊松过程,到达率为λi(1 ≤i ≤m),则任务的平均到达时间间隔为1/λi,并且设Dp i≤Pp i[3]。
4. 任务的调度处理4.1 周期任务的处理RMS调度算法是一种典型的静态优先级调度算法,它根据任务的执行周期的长短来决定调度优先级,那些具有较短执行周期的任务将具有较高优先级。
DMS算法是在RMS算法的基础上发展起来的,它削弱了RMS算法中对任务模型的限制,允许任务的时限小于周期,它根据任务集中各任务的相对时限来静态分配优先级。
4.2 非周期任务的典型调度算法人们提出了许多非周期任务调度算法,这些算法可以分为两类:基于服务器(server-based)的算法与基于空闲时间(slack-based)的算法[2]。
服务器的算法,又称为带宽预留(bandwidth preserving)算法,其主要思想是:在保证满足硬实时周期任务截止期的前提下,引入一个或者几个额外的周期任务使用指定的处理器带宽作为服务器来处理非周期任务。
基于空闲时间的算法主要包括空闲时间偷取算法(slack stealing algorithm)、时间片移位算法(slot shiftingalgorithm)与双重优先级算法(dual priority algorithm),这些算法都是通过离线或者在线分析从定期任务调度的空隙获得尽可能多的处理时间来处理非定期任务。
为每个非定期请求分配一个尽可能早的截止期,这种截止期分配必须保证非定期任务的处理器利用率不能超过规定的最大值Us ,这就是TBS (total bandwidth server )算法的主要思想。
TBS 的定义非常简单,设第k 个非定期任务在时间t=r k 到达时,它被分配一个截止期[4]:d k =max(r k ,d k -1)+C k / U s (4)其中C k 表示这个非定期任务的执行时间,U s 是这个服务器的利用率,即处理器带宽,并且定义d 0=0。
4.3 实时系统中混合任务的处理DMS 算法只能用于周期任务的调度,对于非周期任务则无能为力。
然而,在现在的实时系统中,通常周期任务和非周期任务通常是共同存在的,为此,我们采用下面的方式进行混合任务调度。
任务调度算法如下:(1)、将周期任务按截止期大小设置优先级,并按优先级高低排列顺序,{Tp 1,Tp 2,LL ,Tp n },优先级越高,其优先级值越小。
即:priority(Tp i )>priority(Tp i +1),且priority(Tp i )=priority(Tp i +1)+1。
(2)、当有非周期任务Tap j =<Cap j ,Rap j >到达时,将其转换为临时周期任务T j =<Cap j ,P j ,Rap j ,D j >,并令P j =1/λi 。
即把周期任务看成是以平均到达时间间隔1/λi ,D k =max(ri ,d k -1)+C k / U s 为截止期的周期任务。
(3)、用DMS 根据下面的方式设置所有周期任务的优先级:当D j <D p1时,根据下式设置任务T j 的优先级,{j 1k k priority(T )=priority(Tp )priority(T )=priority(Tp )+1 k=1,2,,n L (5)当Dp i <D j <Dp i +1时,根据下式设置任务T j 的优先级,{j i k k priority(T )=priority(Tp )priority(T )=priority(Tp )+1 k=1,2,,n L (6) 当D j <Dp n 时,则根据下式设置任务T j 的优先级,j n priority(T )=priority(Tp )+1 (7)最后,按优先级高低顺序调度执行。
5. 瞬时过载处理在实际系统中,由于有非周期任务的随机产生,造成系统负载不断变化。
当到达的非周期任务的数量很多时,就有可能使系统会出现瞬时过载。
出现这种情况时,就要将一些不重要的任务卸去。
这里我们采用如下方法处理:(1)、当非周期任务到达时,先按前述方法设置任务的优先级,并判断系统是否可能会发生瞬时过载。
(2)、如果发现系统可能会过载,就按如下方式处理:检查所有任务的优先级和任务实现,如果发现有一个任务的优先级最低,又不能满足任务时限,则将其移出;如果最低优先级的任务有多个时,查看它们的任务时限,将任务实现最小的任务移出;若这种任务仍有多个时,再检索它们的执行时间,选取CPU 执行时间最长的任务,将之移出。
这种方法的目的是在系统出现瞬时过载时,将任务流中优先级最低、最不紧迫、且最不可能满足任务时限的任务移出,以使更多高优先级的、紧迫的任务通过调度执行,满足它们的任务时限,提高系统的性能。
为判断任务能否满足其任务时限,可用如下定理。
定理1:对于任务集S ={Tp 1,Tp 2,…,Tp n }中的任务Tp i ,如果满足下式,11i i j i i j j Dp Cp Cp Dp Tp −=⎡⎤×+≤⎢⎥⎣⎦∑ (8) 则任务Tp i 能满足其任务时限。
证明:高于Tp i 的任务到来后会先于任务Tp i 执行或中断任务Tp i 的执行。
11i i j j j Dp Cp Tp −=⎡⎤×⎢⎥⎣⎦∑是所有高于任务Tp i 的所有任务的执行时间之和。
如果它加上任务Tp i 的执行时间Cp i 之后,仍然小于任务时限,那么任务Tp i 肯定不会超时(即满足其任务时限)。
6. 系统可调度性分析定理2:若任务的时限等于任务的周期,即Dp i =Pp i ,则任务可调度的充分条件为:1/1(21)n n i i Un =≤−∑ (9)式中U i =Cp i /Pp i ,Tp i 为任务的利用率。
当n 很大时,处理机的利用率界限为ln2=0.69。
此定理考虑的是非常悲观的情况,在实际应用中,任务集一般不会碰到最坏的情况。
所以,即使这个定理的条件得不到满足时,任务集仍能够满足各任务的时限(即任务集是可调度的)。