最早期限优先调度算法(EDF)的特点和实现
LTE上下行调度算法介绍
LTE上下行调度算法介绍LTE（Long Term Evolution）是一种第四代移动通信技术，该技术具有高速传输、低延迟和大容量等优势。
上下行调度算法是在LTE系统中用于调度无线资源的一种关键技术，旨在优化无线资源利用，提高系统容量和用户体验。
下面将详细介绍LTE上下行调度算法。
上行调度算法：上行调度算法主要用于调度用户终端（UE）向基站发送数据的时间和频率资源。
常见的上行调度算法包括最早截止时钟（Earliest Deadline First, EDF）、最大增益（Maximum Throughput, MT）、最小接入时延（Minimum Access Delay, MAD）和历史信道质量（CQI）反转调度算法等。
1.EDF算法：EDF算法是一种基于时钟的调度算法，根据UE发送数据的截止时钟，按照优先级进行调度。
截止时钟是指UE需要将数据传输到基站的最后期限，EDF算法将截止时钟最早的UE优先调度，以保证截止时钟最近的数据能够及时传输。
2.MT算法：MT算法旨在最大化系统总吞吐量，它根据每个UE的信道状态信息（CQI）和排队数据量，通过动态分配资源，使得系统中的每个用户达到最大的传输速率。
3.MAD算法：MAD算法是一种用于实时业务的上行调度算法，它通过评估UE的接入时延来进行调度。
MAD算法将接入时延最小的UE作为优先调度对象，并分配更多的资源给它，以提高实时业务的准时性和可靠性。
4.CQI反转调度算法：CQI反转调度算法是一种根据历史CQI信息来进行调度的算法。
它追踪每个UE的历史CQI序列，并根据CQI的变化趋势来预测未来的信道质量，以动态地调整资源分配，提高系统吞吐量和用户体验。
下行调度算法：下行调度算法主要用于调度基站向用户终端发送数据的时间和频率资源。
常见的下行调度算法包括最高信道质量（Best Channel Quality, BCQ）、最高效用（Maximum Utility, MU）、比例公平调度（Proportional Fair Scheduling, PFS）和资源块分配器（Resource Block Allocator, RBA）等。
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比(十)
实时系统是一种要求任务能够在特定时间内完成的计算机系统。
而实时操作系统（RTOS）则是为了满足实时系统的需求而开发的操作系统。
在实时操作系统中，任务调度算法起着至关重要的作用，它决定了任务的执行顺序和调度策略，直接影响系统的响应时间和性能。
在实时操作系统中，常用的任务调度算法包括最早截止时间优先算法（EDF）、最高优先级优先算法（HPF）和循环调度算法（RR）等。
这些算法各有特点，适用于不同的实时系统需求。
首先，最早截止时间优先算法（EDF）是一种动态优先级调度策略。
它通过比较任务的最后截止时间来确定任务的优先级，最早截止时间的任务优先级最高。
这种算法适用于任务的截止时间比较紧迫的实时系统，可以保证高优先级任务能够在截止时间之前完成。
然而，EDF算法需要实时系统对任务的截止时间进行预先设定，当系统负载过大时，可能无法满足所有任务的截止时间要求，导致任务丢失。
其次，最高优先级优先算法（HPF）是一种静态优先级调度策略，优先级通过任务的固定设定确定。
具有最高优先级的任务先执行，直到完成或被更高优先级任务抢占。
这种算法简单高效，适用于实时系统中优先级关系较为稳定的情况。
然而，HPF算法可能会导致低优先级任务处于饥饿状态，长时间无法得到执行，有可能影响系统的整体性能。
最后，循环调度算法（RR）是一种时间片轮转调度策略。
每个任务被分配一个相等的时间片，任务按照轮转的方式执行，直到时间片用完或任务完成。
这种算法适用于实时系统中任务优先级较为相近的情况，能够公平地分配系统资源。
然而，RR算法可能会导致一些任务占用过多的时间片，造成系统响应时间不可控。
综合比较这些调度算法，可以发现不同的实时任务调度算法适用于不同的场景。
实际应用中，还可以根据实时任务的特点和需求制定一些改进的算法。
例如，静态优先级调度算法与动态优先级调度算法可以结合使用，根据实时任务的特点和优先级关系进行动态调整，在满足任务截止时间的前提下，兼顾系统性能。
浅析RM与EDF实时调度算法
浅析RM与EDF实时调度算法1 引言与非实时系统相比，嵌入式实时系统因其所控制物理过程的动态性，要求运行于其中的单个任务必须满足其时限要求，以确保整个系统的正确性和安全性[1]。
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。
实时处理和实时系统的研究和应用工作已经有了相当长的历史，在实时任务调度理论、实时操作系统、实时通信等方面取得了大量成果。
实时任务调度理论是实时处理技术的核心和关键[2]。
这是因为，实时任务具有时限要求，在一个或多个处理器之间调度实时任务，需要判断是否每个任务的执行都能在其截止期限内完成。
如果每个任务的执行都能在其截止期限内完成，则称该调度是可行。
可调度性判定就是判定给定的n个实时任务在应用某种调度算法的前提下能否产生一个可行的调度。
调度算法的设计要尽可能满足任务可调度性的要求[3]。
2 实时调度分类由于实时系统的侧重点不同，实时调度亦有多种分类方式。
常见的分类有，根据任务实时性要求的重要程度，分为硬实时调度和软实时调度——在硬实时调度中任务必须在其截止期限内执行完毕，否则将产生严重后果。
而对于软实时任务，当系统负载过重的时候，允许发生错过截止期限的情况，根据任务是在一个或多个处理器上运行，分为单处理器实时调度和多处理器实时调度，多处理器实时调度又可分为集中式调度和分布式调度；根据调度算法和可调度性判定是在任务运行之前还是运行期间进行的，分为静态调度、动态调度和混合调度；根据被调度的任务是否可以互相抢占，分为抢占式调度和非抢占式调度；根据任务请求到达的情况不同。
分为周期性任务调度和非周期性任务调度。
不同调度方式具有各自的优缺点，适用于不同类型的实时系统。
3 RM与EDF调度算法简介1973年，Liu 和Layland 提出了一种适用于可抢占的硬实时周期性任务调度的静态优先级调度算法——速率单调（Rate Monotonic ，简称RM ）调度算法，并对其可调度性判定问题进行了研究。
时限调度算法给出的调度顺序
时限调度算法给出的调度顺序时限调度算法是一种常用的任务调度算法，它主要用于在有限的时间内，合理地安排多个任务的执行顺序，以提高系统的效率和性能。
本文将介绍时限调度算法的基本原理和常见的调度顺序。
一、先来了先服务（FCFS）调度顺序先来了先服务（First-Come-First-Served）调度顺序是最简单的一种调度算法，它按照任务到达的先后顺序进行调度。
当一个任务到达后，系统就立即执行它，直到任务结束或发生阻塞。
这种调度顺序的优点是简单易实现，但缺点是无法根据任务的重要程度和紧急程度进行优先级调度，容易导致低优先级任务长时间等待。
二、最短作业优先（SJF）调度顺序最短作业优先（Shortest-Job-First）调度顺序是根据任务的执行时间长度进行调度的算法。
当多个任务同时到达时，系统会选择执行时间最短的任务先执行。
这种调度顺序的优点是能够最大程度地减少平均等待时间，提高系统的响应速度。
然而，它也存在着一定的缺点，即可能导致长任务的饥饿问题，即长任务可能一直等待短任务执行完毕而得不到执行。
三、优先级调度顺序优先级调度顺序是根据任务的重要程度和紧急程度进行调度的一种算法。
每个任务都有一个优先级，优先级越高的任务越先执行。
这种调度顺序能够根据任务的紧急程度进行调度，保证重要任务得到及时处理。
然而，它也存在着可能导致低优先级任务长时间等待的问题，因此需要合理设置任务的优先级。
四、时间片轮转（RR）调度顺序时间片轮转（Round-Robin）调度顺序是一种基于时间片的调度算法，它将每个任务分配一个固定长度的时间片，当一个任务的时间片用完后，系统会将其放入等待队列，并执行下一个任务。
这种调度顺序能够公平地分配系统资源，避免某个任务长时间占用资源，但也可能导致任务的响应时间较长。
五、最早截止时间优先（EDF）调度顺序最早截止时间优先（Earliest-Deadline-First）调度顺序是根据任务的截止时间进行调度的一种算法。
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比(八)
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比引言：实时系统是一种对时间要求严格的计算机系统，其关键特点是任务需要在特定的时间范围内完成。
在实时系统中，任务调度算法是保证任务能够按时完成的关键因素之一。
本文将对实时操作系统中常用的几种任务调度算法进行对比分析，包括先来先服务（FIFO）、最早截止时间优先（EDF）、最低松弛度优先（LLF）和最高优先级优先（HPF）。
一、先来先服务（FIFO）调度算法先来先服务是最简单的任务调度算法之一，它按照任务提交的顺序进行调度。
任务被按照先来后到的原则排队等待处理。
这种调度算法容易实现，但缺乏对任务的时间要求的考量，无法保证实时性。
在实时系统中，如果一个任务的处理时间过长，可能导致后续任务无法按时完成，从而影响系统的稳定性。
二、最早截止时间优先（EDF）调度算法最早截止时间优先是一种根据任务的截止时间进行调度的算法。
该算法的核心思想是优先选择截止时间最早的任务进行处理。
通过这种方式，可以保证每个任务都能在其截止时间前得到处理。
EDF调度算法需要准确地知道每个任务的截止时间，并根据截止时间进行调度。
然而，如果任务过多或者任务的截止时间过于集中，可能会导致一些任务无法按时完成。
三、最低松弛度优先（LLF）调度算法最低松弛度优先是一种综合考虑任务的执行时间和截止时间的调度算法。
松弛度是指任务的截止时间减去任务的执行时间，表示任务还剩余多少时间可以处理。
LLF调度算法选择松弛度最小的任务进行调度，从而保证任务尽早得到处理。
相比于EDF调度算法，LLF调度算法考虑了任务的处理时间，可以更好地适应任务数量和截止时间分布的变化。
然而，LLF调度算法需要动态地计算任务的松弛度，增加了系统的复杂性。
四、最高优先级优先（HPF）调度算法最高优先级优先是一种基于任务优先级的调度算法。
每个任务被赋予一个优先级，并按照优先级进行调度。
优先级高的任务将先于优先级低的任务得到处理。
这种调度算法可以灵活地根据任务的需要设置优先级，但是可能导致低优先级任务饥饿的问题。
生产排程和生产计划的优先级排序算法
生产排程和生产计划的优先级排序算法生产排程和生产计划的优先级排序算法在制造业中起着至关重要的作用。
优先级排序算法是一种基于优先级标准对待处理事项进行排序的方法，它可以帮助企业有效地安排生产计划和排程，提高生产效率和产品质量。
在实际生产中，如何确定生产计划和排程的优先级，成为了每个制造企业面临的一个重要问题。
本文将介绍一些常见的生产排程和生产计划的优先级排序算法，以及它们的优缺点，帮助读者深入了解这一关键领域。
1. 最早最短工期算法（Earliest Due Date，EDD）最早最短工期算法是一种简单直观的优先级排序算法，它按照任务的截止日期来确定优先级，即越早到期的任务排在越前面。
这种算法适用于那些对交货时间要求比较紧的生产环境，能够保证及时交付产品，但可能会导致资源利用不均衡，影响生产效率。
2. 最早截止时间算法（Earliest Deadline First，EDF）最早截止时间算法是一种按照任务的最后期限来确定优先级的排序算法，它与最早最短工期算法类似，但更加注重任务的完成时间。
这种算法能够有效地控制生产过程，保证产品按时完成，但可能会忽略其他因素如资源约束等，导致任务之间的执行顺序不够合理。
3. 关键路径算法（Critical Path Method，CPM）关键路径算法是一种基于项目网络图的优先级排序算法，它通过计算各项任务的最早开始时间和最晚完成时间，确定整个生产过程中的关键路径，然后按照关键路径上的任务来进行排程。
这种算法能够有效地分配资源，保证整个生产计划按时完成，但需要较复杂的计算过程和较长的时间成本。
4. 关键链算法（Critical Chain Method，CCM）关键链算法是一种改进的关键路径算法，它在确定关键路径的基础上考虑了资源约束等因素，通过有效地管理资源，解决了资源分配不均衡的问题。
这种算法能够更加灵活地处理生产计划和排程，提高资源利用率和生产效率，但需要有较强的项目管理能力和资源调度能力。
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比引言实时系统是指能够根据时间要求进行任务处理的计算机系统。
实时操作系统（RTOS）则是实时系统中用于调度和管理任务的软件系统。
在实时系统中，任务调度算法的选择对于系统的性能和可靠性至关重要。
本文将对比几种常见的实时操作系统任务调度算法，包括固定优先级调度（Fixed Priority Scheduling，FPS）、最早截止时间优先调度（Earliest Deadline First，EDF）以及轮转调度（Round-Robin Scheduling）。
一、固定优先级调度算法（FPS）固定优先级调度算法是最常见的实时系统任务调度算法之一，也是较简单的一种。
它根据任务的优先级对任务进行排序，优先级高的任务具有更高的执行优先级。
在固定优先级调度算法中，任务的执行顺序是固定的，即优先级高的任务先执行。
固定优先级调度算法的优点是简单易用，易于实现和分析。
然而，它存在优先级倒置和饥饿等问题。
优先级倒置指的是当一个低优先级任务持有一个共享资源时，导致一个高优先级任务无法及时执行的情况。
而饥饿则是指低优先级任务无法得到执行的情况。
二、最早截止时间优先调度算法（EDF）最早截止时间优先调度算法是一种动态调度算法，它根据任务的截止时间来确定任务的执行顺序。
在EDF算法中，每个任务都有一个截止时间，系统会优先执行截止时间最早的任务。
最早截止时间优先调度算法的优点是能够提供较好的截止时间保证，能够更好地满足实时任务的要求。
但是，EDF算法对任务的截止时间有较高的要求，而且对于任务的预测和调度开销较大，实时系统的可靠性会受到一定程度的影响。
三、轮转调度算法轮转调度算法是一种时间片轮转的调度策略，它将系统中的任务按照轮转顺序进行分配时间片。
当一个任务的时间片用完后，该任务将被暂停并排到队列的末尾，让下一个任务执行。
轮转调度算法的优点是可以很好地保证任务的公平性，每个任务都有机会被执行。
实时系统中的实时任务调度与实时资源管理方法研究(八)
实时系统中的实时任务调度与实时资源管理方法研究引言在现代社会中，实时系统的应用如日益广泛。
实时任务调度与实时资源管理是实时系统中的两个核心问题。
本文将探讨实时系统中的实时任务调度与实时资源管理的方法与研究。
一、实时任务调度实时任务调度是实时系统中的一个关键问题。
实时任务调度的目标是保证任务的实时响应，并满足任务的实时约束。
在实时任务调度中，我们需要考虑任务的优先级、截止时间、计算时间等因素。
1. 最早截止时间优先调度算法最早截止时间优先调度算法（Earliest Deadline First，简称EDF）是一种常用的实时任务调度算法。
该算法根据任务的截止时间来进行优先级排序，优先调度截止时间最早的任务。
EDF算法具有较低的平均延迟和较高的系统利用率，但需要保证任务的截止时间是可调度的。
2. 服务质量保证调度算法为了提供实时任务的服务质量保证，很多实时系统采用了服务质量保证调度算法。
其中，基于最大利益的调度算法是一种常用的方法。
该算法根据任务的重要性和期望的服务质量，动态调整任务的优先级，以满足任务的实时约束和系统的服务质量要求。
二、实时资源管理实时资源管理是实时系统中的另一个关键问题。
实时系统中的任务通常需要共享有限的资源，如处理器、内存、带宽等。
合理有效地管理资源，以满足任务的实时需求，是实时系统设计的重要方面。
1. 资源分配算法资源分配算法是实时资源管理中的重要方法。
在实时系统中，资源分配算法的目标是避免资源竞争和冲突，最大化系统的资源利用率。
其中，基于优先级的资源分配算法可以根据任务的优先级和资源需求来动态分配资源，以满足任务的实时需求。
2. 交互式资源管理为了提供更细粒度的资源管理，有些实时系统采用了交互式资源管理方法。
该方法通过任务与资源的协作，实现资源的动态管理和分配。
交互式资源管理可以更好地满足实时任务的实时需求，提高系统的灵活性和响应性。
结论实时任务调度与实时资源管理是实时系统中的两个关键问题。
时限调度算法
7-18-16-时限调度算法时限调度算法（Deadline Scheduling Algorithm）是一种用于管理任务或作业执行顺序的算法，其中每个任务都有一个特定的截止时间（deadline）和执行时间（processing time）。
这些任务需要在给定的截止时间之前完成，否则可能会导致问题或不符合约定。
时限调度算法的目标是在满足截止时间限制的前提下，尽量提高任务的执行效率。
以下是几种常见的时限调度算法：1. 最早截止时间优先（Earliest Deadline First, EDF）：• EDF算法的思想是在每个时刻，选择截止时间最早的任务来执行。
•这意味着优先执行那些紧急的任务，以确保它们在截止时间之前完成。
• EDF算法通常用于实时系统，以确保关键任务按时执行。
2. 最早截止时间优先的变种（EDF-VD）：•这是EDF算法的一种变种，它考虑了任务的惩罚因子，以决定哪个任务应该优先执行。
•任务的惩罚因子反映了任务没有按时完成时可能产生的损失或惩罚。
• EDF-VD算法尝试最小化总惩罚。
3. 最大松弛度优先（Laxity Scheduling）：•在这种算法中，每个任务都有一个松弛度（laxity），它表示任务可以延迟多少时间而不会违反截止时间。
•选择具有最大松弛度的任务来执行，以确保截止时间内完成，并允许尽可能多的任务延迟。
4. 周期性调度算法（Periodic Scheduling）：•这类算法通常用于实时系统，其中任务具有周期性的执行要求。
•常见的周期性调度算法包括周期性率单调（Rate Monotonic Scheduling）和周期性优先级调度（Fixed Priority Scheduling）。
这些算法的选择取决于具体应用场景和任务要求。
时限调度算法通常用于嵌入式系统、实时操作系统和其他需要满足任务截止时间的应用程序中。
在选择算法时，需要考虑任务的特性、截止时间、执行时间和系统资源，以便找到最合适的调度策略。
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比(五)
实时系统中的实时操作系统任务调度算法对比概述：实时操作系统任务调度算法对于实时系统的性能和可靠性至关重要。
不同的调度算法针对不同的实时系统需求和场景设计，本文将对实时操作系统任务调度算法进行对比和分析。
一、先来先服务（FCFS）调度算法：FCFS调度算法是最简单的任务调度算法，按照任务到达的顺序进行调度。
优点是简单易实现，但缺点也很明显，无法满足实时性需求，任务响应时间不确定，不适用于实时系统。
二、最短作业优先（SJF）调度算法：SJF调度算法根据任务执行时间进行优先级排序，短任务先执行。
这种算法可以保证任务的平均等待时间最小，适用于非实时系统。
但在实时系统中，无法预先知道任务的执行时间，因此不适用。
三、最早截止时间优先（EDF）调度算法：EDF调度算法根据任务的最早截止时间进行优先级排序，截止时间越早，优先级越高。
这种算法可以保证任务的截止时间得到满足，并且适用于实时系统。
但是当任务数量过多时，需要进行频繁的调度切换，导致调度开销较大。
四、最高优先级优先（HPF）调度算法：HPF调度算法根据任务的优先级进行优先级排序，优先级值越高，优先级越高。
这种算法可以根据任务的重要性和紧迫程度进行调度，适用于实时系统。
但是当优先级冲突时，可能出现饥饿现象，低优先级任务无法得到执行。
五、轮转调度（RR）算法：RR调度算法将任务按照顺序进行调度，每个任务执行一个时间片后切换到下一个任务。
这种算法可以保证任务公平性，适用于多任务环境。
但是对于实时系统而言，无法满足任务的实时性需求。
六、最短剩余时间（SRT）调度算法：SRT调度算法根据任务的剩余执行时间进行排序，剩余时间越短，优先级越高。
这种算法可以最大限度地减少任务响应时间，适用于实时系统。
但在任务切换时，需要实时更新任务的执行时间信息，导致调度开销较大。
七、最佳适应（BF）调度算法：BF调度算法根据任务的资源需求进行排序，资源需求最小的任务优先级最高。
这种算法可以最大限度地利用系统资源，适用于资源受限的实时系统。
操作系统中的调度算法分析
操作系统中的调度算法分析操作系统是计算机系统中最为重要的组成部分之一，它负责管理计算机系统的资源，包括硬件和软件资源，并且为其它应用程序提供支持和服务。
在操作系统中，调度算法是其中非常重要的一部分，对于它的优化和改进有着非常重要的意义。
本文将按照类别对操作系统中的调度算法进行详细分析，包括批处理系统中的调度算法、交互式系统中的调度算法、实时系统中的调度算法，以及多处理器系统中的调度算法。
一、批处理系统中的调度算法批处理系统是指能够自动地运行一批作业的操作系统，它是在没有任何人的干预下完成作业的自动化系统。
在批处理系统中的调度算法，其主要目的是使各作业的吞吐率最大，并且减少响应时间和等待时间。
在批处理系统中的调度算法包括先来先服务（FCFS）算法、短进程优先（SJF）算法、最高响应比优先（HRRN）算法等。
1、先来先服务（FCFS）算法先来先服务算法，也称为先到先服务算法，是最简单的一种调度算法。
它的作用是按照进程的到达时间的先后顺序进行服务，先到达的进程先得到服务，后到达的进程则必须等待前面进程的服务结束才能够被执行。
优点是公平、简单，缺点是会导致长作业等待时间长，短作业等待时间短。
2、短进程优先（SJF）算法短进程优先算法，是按照进程的执行时间长度来排序，执行时间越短的进程优先得到服务，它可以使得等待时间总和最小，从而提高系统的吞吐率。
但是，如果遇到长作业，则会导致短作业等待时间过长。
3、最高响应比优先（HRRN）算法最高响应比优先算法，则是综合考虑前两种算法的优点而得到的一种调度算法，它会计算出每个进程的响应比，并且选择响应比最高的进程进行执行。
响应比的计算公式是：响应比 = (等待时间 + 执行时间) / 执行时间该算法可以最大限度地减少等待时间，并且适用于长作业与短作业的服务。
二、交互式系统中的调度算法相比于批处理系统，交互式系统强调用户体验，需要快速响应用户的指令请求。
因此，交互式系统中的调度算法，其主要目的是降低响应时间，尽可能快地处理用户的请求。
实时系统中的任务调度与时钟同步方法
实时系统中的任务调度与时钟同步方法引言在当今高速发展的信息时代，实时系统正成为各个领域中不可或缺的部分。
无论是航空航天、交通运输还是工业控制，都需要依靠实时系统来确保任务的准确执行。
而实现实时任务调度和时钟同步是实时系统中至关重要的问题。
本文将探讨实时系统中的任务调度与时钟同步方法，并对其进行深入分析和探索。
任务调度方法实时系统中的任务调度是指将系统中的任务按照一定的调度策略进行合理分配和执行的过程。
正确的任务调度可以保证系统的实时性和可靠性。
以下是一些常见的任务调度方法。
1. 最早截止时间优先调度算法最早截止时间优先调度算法是一种常见的静态调度算法。
该算法按任务的截止时间的先后顺序进行调度，优先处理截止时间最早的任务。
这种方法适用于任务截止时间严格的应用场景，能够保证任务的及时完成。
2. EDF调度算法EDF（Earliest Deadline First）调度算法是一种动态优先级调度算法。
该算法根据任务的最早截止时间，动态调整任务的优先级。
优先级最高的任务将被先执行，以确保任务的按时完成。
EDF调度算法灵活性较高，适用于任务执行时间动态变化的场景。
3. 优先级调度算法优先级调度算法是实时系统中最常用的调度算法之一。
该算法通过为每个任务分配不同的优先级，根据优先级高低进行调度。
优先级低的任务将会被推迟，优先级高的任务会被立即执行。
这种方法可以根据任务的重要性和紧急程度进行合理的调度。
时钟同步方法在实时系统中，时钟同步是确保系统各个组件协同工作的重要一环。
不同组件之间需要依靠精确的时间信息进行任务调度和数据交互。
以下是一些常见的时钟同步方法。
1. NTP协议NTP（Network Time Protocol）是一种用于实现计算机网络中时钟同步的协议。
该协议利用网络中的时间服务器和客户端来实现时钟同步。
NTP协议通过根据对比参考时钟和本地时钟的差异来进行时钟调整。
它能够提供较高的时钟同步精度，并在网络延迟变化时进行自适应调整。
python实现的EDF（earliestdeadlinefirst）算法
python实现的EDF（earliestdeadlinefirst）算法1. 最早截⽌时间优先EDF（Earliest DeadlineFirst）算法是⾮常著名的实时调度算法之⼀。
在每⼀个新的就绪状态，调度器都是从那些已就绪但还没有完全处理完毕的任务中选择最早截⽌时间的任务，并将执⾏该任务所需的资源分配给它。
在有新任务到来时，调度器必须⽴即计算EDF，排出新的定序，即正在运⾏的任务被剥夺，并且按照新任务的截⽌时间决定是否调度该新任务。
如果新任务的最后期限早于被中断的当前任务，就⽴即处理新任务。
按照EDF算法，被中断任务的处理将在稍后继续进⾏。
2. 该算法的思想是从两个任务中选择截⾄时间最早的任务,把它暂作为当前处理任务,再判断该任务是否在当前周期内,若不在当前周期内,就让另⼀任务暂作当前处理任务,若该任务也不在当前周期内,就让CPU空跑到最靠近的下⼀个截⾄时间的开始,若有任务在该周期内,就判断该任务的剩余时间是否⼩于当前截⾄时间与当前时间的差,若⼩于,则让该任务运⾏到结束.否则,就让该任务运⾏到该周期的截⽌时间,就⽴即抢回处理器,再判断紧接着的最早截⾄时间,并把处理器给它,做法同上,如此反复执⾏.1#!/user/bin/env python2# -*- coding:utf-8 -*-345class GetCloseTime:6def__init__(self, dictionary):7 self.dictionary = dictionary89def greatest_common_divisor(self, _left, _right):10return _left if _right == 0 else self.greatest_common_divisor(_right, _left % _right)1112def lowest_common_multiple(self):13 temp_result = 114for value in self.dictionary.values():15 temp_result = value[1] * temp_result / self.greatest_common_divisor(value[1], temp_result)16return temp_result171819class TaskControlBlock:20 CURRENT_TIME = 02122def__init__(self, dictionary,23 name_list,24 period_time,25 central_processing_unit_time,26 remain_time,27 current_period):28for key in dictionary.keys():29 name_list.append(key)30 period_time.append(dictionary.get(key)[1])31 central_processing_unit_time.append(dictionary.get(key)[0])32 remain_time.append(dictionary.get(key)[0])33 current_period.append(1)3435def get_index_of_min(self, earliest_deadline_task_list, minimum):36return earliest_deadline_task_list.index(minimum)3738def get_another_index_of_min(self, earliest_deadline_task_list, minimum):39 earliest_deadline_task_list[earliest_deadline_task_list.index(minimum)] = 10000040return earliest_deadline_task_list.index(min(earliest_deadline_task_list))4142def is_execute(self, central_processing_unit_time, period_time):43 temp_list = [a / b for a, b in zip(central_processing_unit_time, period_time)]44return sum(temp_list)4546def scheduling(self, name_list,47 period_time,48 central_processing_unit_time,49 remain_time,50 current_period):51if self.is_execute(central_processing_unit_time, period_time) > 1:52print("error, scheduling finish!")53 exit(0)54 earliest_deadline_task = self.get_index_of_min(55 [a * b for a, b in zip(period_time, current_period)],56 min(a * b for a, b in zip(period_time, current_period)))5758if self.CURRENT_TIME < period_time[earliest_deadline_task] * (current_period[earliest_deadline_task] - 1):59 current_period_p = period_time[earliest_deadline_task] * (current_period[earliest_deadline_task] - 1)60 temp_list = [a * b for a, b in zip(period_time, current_period)]61while self.CURRENT_TIME < period_time[earliest_deadline_task] * \62 (current_period[earliest_deadline_task] - 1):63 earliest_deadline_task = self.get_another_index_of_min(temp_list, min(temp_list))6465if remain_time[earliest_deadline_task] <= current_period_p - self.CURRENT_TIME:66 running_time = remain_time[earliest_deadline_task]67else:68 running_time = current_period_p - self.CURRENT_TIME69# current_period_p = period_time[earliest_deadline_task] * current_period[earliest_deadline_task] 70 remain_time[earliest_deadline_task] -= running_time71print(name_list[earliest_deadline_task], self.CURRENT_TIME, running_time)72 self.CURRENT_TIME += running_time73if remain_time[earliest_deadline_task] == 0:74 current_period[earliest_deadline_task] += 175 remain_time[earliest_deadline_task] = central_processing_unit_time[earliest_deadline_task] 76else:77 current_period_p = period_time[earliest_deadline_task] * current_period[earliest_deadline_task] 78if remain_time[earliest_deadline_task] <= current_period_p - self.CURRENT_TIME:79 running_time = remain_time[earliest_deadline_task]80else:81 running_time = current_period_p - self.CURRENT_TIME82 remain_time[earliest_deadline_task] -= running_time83print(name_list[earliest_deadline_task], self.CURRENT_TIME, running_time)84 self.CURRENT_TIME += running_time85if remain_time[earliest_deadline_task] == 0:86 current_period[earliest_deadline_task] += 187 remain_time[earliest_deadline_task] = central_processing_unit_time[earliest_deadline_task] 888990if__name__ == "__main__":91 task_dictionary = {"A": [10, 30],92"B": [20, 60],93"C": [30, 90]}94 close_time_object = GetCloseTime(task_dictionary)95 close_time = close_time_object.lowest_common_multiple()9697 current_time = 098 name_list = []99 period_time = []100 central_processing_unit_time = []101 remain_time = []102 current_period = []103 tcb = TaskControlBlock(task_dictionary,104 name_list,105 period_time,106 central_processing_unit_time,107 remain_time,108 current_period)109110while tcb.CURRENT_TIME < close_time:111 tcb.scheduling(name_list,112 period_time,113 central_processing_unit_time,114 remain_time,115 current_period)EDF算法。
最早期限优先调度算法EDF实验报告
实验报告实验名称：最早期限优先调度算法（EDF）实验一、实验目的1）了解实时调度，了解最早截止期优先算法（EDF算法）；2）使用C语言实现最早截止期优先算法（EDF算法）；3）计算多个任务的调度顺序。
二、实验原理最早截止期优先算法（EDF），也称为最早死限调度算法（DDS），是一种采用动态调度的优先级调度算法，任务的优先级根据任务的截止时间来确定。
任务的截止时间越近，任务的优先级越高；任务的截止时间越远，任务额优先级越低。
当有新的任务处于就绪状态时，任务的优先级就有可能需要进行调整。
EDF算法的测试如果所有的任务都是周期性的，并且对应的时间限等于它们的周期，对任务集的调度性的测试是非常简单的：如果任务集的总利用率不大于1，那么任务集就可以由EDF算法在一个单处理器上进行合理的调度。
对于那些任务的时间限并不全等于其周期的情况，没有简答的调度性测试。
在这样的情况下，需要使用EDF算法生成一个时间表，来判断是不是在一个给定的时间区间内所有的时间限都被满足。
在这种情况下EDF的一个可调度性测试如下：定义，以及（这里的“lcm”表示最小公倍数）。
定义是任务集T中所有满足其时间限的绝对值小鱼t的任务执行时间之和。
一个由n个任务构成的集合不是可行的EDF的充分必要条件是：或存在某个使得（其中n为任务集中任务的数量；为任务的执行时间；为周期任务的周期；为任务的相对时间限；为在绝对时间不迟于t的任务集合T中，所有重复的任务执行时间和。
）三、实验仪器硬件：PC机；软件：Windows7，Visual Studio 2010集成开发环境四、实验步骤1）理解EDF调度算法的原理并通过实例用EDF算法判断多任务的调度顺序。
2）新建EDF.h 头文件，在其中定义变量，结构体，函数。
3）新建input.c文件，用input函数从键盘获取多个任务的名称、执行时间、周期和释放时间，将任务分成一个个时间片存在数组中，并输出数组和各时间片属性。
EDF调度算法概要
4、仿真实验
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内容要点
四、硬实时周期任务和偶发任务混合调度
1、空闲时间分布 2、可挪用时间
3、空闲挪用时间判定算法
4、仿真实验
五、资源访问控制
2 1)
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一、引入 2、国内外研究概况
当然，RM是基于这样一种比较理想的硬实时周期任务模型： i. 所有的任务都是周期任务 ii. 所有的任务都是不相关的，即它们没有共享资源 iii.所有任务都有一个固定的执行时间或最大执行时间 iv.所有任务的相对截止时间 都等于它们的周期 v. 所有任务都是可抢占的 vi.系统只有一个处理器 注：若iv不成立，则RM不是最优的固定优先级调度算法。这 事可采用另一种算法：时限单调(deadline monotonic)调度算 法DM，其按任务的相对时限来分配优先级：相对时限越短， 优先级越高。
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一、引入 2、国内外研究概况
软实时任务和偶发任务的调度 因为软实时任务允许运行时间错过截止期，所以其调度目标 是在保证满足硬实时周期任务的时限前提下，提高软实时任 务的响应时间。目前主要的调度算法有：
i. 后台运行法
ii. 轮询服务器法 iii. 挪用法
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一、引入 2、国内外研究概况
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一、引入 2、国内外研究概况
失控的优先级反转：
在上述的情况下，如果这时再出现一个优先级介于这两个 任务之间的实时任务，那么这个实时任务就会抢占低优先 级的任务运行，这也间接阻塞了前面所提到的那个高优先 级任务，即使这个任务与那个高优先级任务之间是没有资 源相关的，但如果频繁出现这种优先级介于低优先级和高 优先级之间的实时任务，那么这个阻塞时间将一直延长， 且其长短是无法预测的，这种情况被认为是 失控的优先级 反转。
最早期限优先调度算法(EDF)的特点和实现
最早截止期优先调度算法（EDF）的特点及实现1 引言随着计算机的发展，多道程序处理的出现需要强大的调度算法来对多任务进行调度，以确定多任务环境下任务的执行顺序以及占有CPU时间。
相对于静态、不可抢占的调度方法，EDF的出现使之凭借灵活性高、CPU占有率高很快成为最优的单处理器调度算法。
2 任务调度的基本概念在计算机发展的初期，需要使用计算机时，通常要集中在计算机所在的地方，人为的以作业的方式把工作内容一件一件的交给计算机处理，也就不存在调度的概念。
随后，出现了计算机的批处理方式，计算机把作业按照先来先服务的方式进行处理，体现了一种非常简单的调度概念。
随着多道程序处理方式的出现，调度逐渐变得重要和复杂起来。
在多任务的实时操作系统中，调度是一个非常重要的功能，用来确定多任务环境下任务执行的顺序和获得CPU资源后能够执行的时间长度。
操作系统通过一个调度程序看来实现调度功能，调度程序以函数的形式存在，用来实现操作系统的调度算法。
调度程序是影响系统性能（如吞吐率、延迟时间等）的重要部分。
在设计调度程序时，通常要综合考虑如下因素：CPU的使用率、输入、输出设备的吞吐率、响应时间、公平性和截止时间。
这些因素之间有一定的冲突性，在设计调度程序时需要优先考虑最重要的需求，然后再各种因素之间进行折中处理。
3 调度方法的分类对于大量的实时调度方法来说，主要存在以下几种划分方法：1、离线（off-line）和在线（on-line）调度根据获得调度信息的时机，调度算法可以分为离线调度和在线调度两类。
对于离线调度算法，运行过程中使用的调度信息在系统运行之前就确定了，如时间驱动的调度。
离线调度算法具有确定性，但缺乏灵活性，适用于特征能够预先确定，且不容易发生变化的应用。
在线调度算法的调度信息则在系统运行过程中动态获得，如优先级驱动的调度（如EDF,RMS等）。
在线调度算法在形成最佳调度决策上具有较大的灵活性。
2、抢占（preemptive）和非抢占（non-preemptive）调度根据任务在运行过程中能否被打断的处理情况。
实时系统中的实时操作系统调度策略比较(十)
实时系统中的实时操作系统调度策略比较实时系统是一类要求任务在严格的时限内进行相应的计算机系统。
这类系统广泛应用于航空、交通等领域，因此实时操作系统的调度策略对系统的性能至关重要。
本文将比较三种常见的实时操作系统调度策略：周期性调度、优先级调度和最早截止时间优先调度。
1. 周期性调度周期性调度是一种静态调度策略，即在任务开始之前，调度程序根据任务的周期和执行时间进行预处理。
这种调度策略适用于任务的周期比较固定，且执行时间相对稳定的情况。
在此调度策略下，任务按照其周期被周期性地调度执行，具有较好的实时性。
然而，周期性调度的缺点也显而易见。
首先，任务周期性调度后的执行时间固定，无法适应系统负载变化的情况。
其次，当任务数量较多时，调度程序需要维护大量的固定周期任务，消耗大量的系统资源。
因此，周期性调度在复杂实时系统中的适用性受到限制。
2. 优先级调度优先级调度是一种动态调度策略，即任务的优先级根据实时要求的紧急程度和系统负载的变化动态调整。
这种调度策略常用的算法有最早截止时间优先（EDF）和最高优先级优先（HPF）。
EDF调度算法在每个时间片中选择距离截止时间最近的任务进行调度，以保证尽可能多的任务能在截止时间前完成。
HPF调度算法则是根据任务的优先级高低决定调度顺序，优先级越高的任务被优先执行。
优先级调度可以适应系统负载的变化，提高实时性能。
然而，优先级调度也存在一些问题。
首先，优先级由开发者设置，可能存在设置不当的情况。
其次，优先级调度可能引发优先级反转问题，即优先级低的任务在优先级高的任务执行时无法得到及时响应。
3. 最早截止时间优先调度最早截止时间优先调度（EDF）是一种动态调度策略，将任务根据其最后截止时间的先后顺序进行调度。
在每个时间片中，EDF调度算法选择最接近截止时间的任务进行调度，以保证尽可能多的任务能在截止时间前完成。
EDF调度算法相对于优先级调度更加灵活，能够更好地适应系统负载的变化。
嵌入式系统中的实时任务调度算法研究
嵌入式系统中的实时任务调度算法研究近年来，随着科技的进步和计算机技术的不断发展，嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
嵌入式系统以其高效、稳定和低能耗等特点，广泛应用于工业自动化、智能家居、医疗设备等众多领域。
这些系统不仅要处理多个任务，还要保证实时性，因此任务调度算法的研究对于嵌入式系统的性能优化至关重要。
实时任务调度算法通过合理安排任务的执行顺序，充分利用处理器资源，确保系统能够在给定的时间限制内准时完成任务。
常见的实时任务调度算法包括最早截止时间优先调度算法（EDF）、最早期限优先调度算法（EDD）和最短剩余时间优先调度算法（SRPT）等。
最早截止时间优先调度算法（EDF）是一种基于截止时间的动态优先级调度算法。
该算法通过不断调整任务的优先级，使得具有较短截止时间的任务优先执行。
优先级的调整需要考虑任务的剩余执行时间，以确保整个系统的稳定性。
然而，EDF算法需要实时监控任务的状态，对系统的实时性要求较高。
最早期限优先调度算法（EDD）是一种基于任务期限的静态优先级调度算法。
任务的优先级是根据其期限提前度来确定的，期限越紧迫的任务优先级越高。
该算法通过预先计算任务的优先级，减少任务调度时的开销。
然而，EDD算法无法适应系统动态变化的情况，对任务提交时的准确期限要求较高。
最短剩余时间优先调度算法（SRPT）是一种基于任务剩余执行时间的动态优先级调度算法。
该算法通过不断调整任务的优先级，使得具有较短剩余执行时间的任务优先执行。
SRPT算法具有较高的灵活性和较低的开销，适应了系统动态变化的需求。
然而，SRPT算法无法保证任务的实时性，容易导致任务的延迟。
不同的实时任务调度算法适用于不同的应用场景。
在对任务响应时间要求较高的系统中，可以选择EDF算法；在对资源利用率要求较高的系统中，可以选择EDD算法；在对系统动态变化能力要求较高的系统中，可以选择SRPT算法。
此外，也有一些综合多种调度算法的混合调度算法被提出，如任务级和系统级的调度算法。
实时调度算法之EDF算法
实时调度算法之EDF算法实时调度算法之EDF算法(Earliest Deadline First)是一种常见的实时任务调度算法，其核心思想是根据任务的最早截止时间来进行任务的调度。
EDF算法首先将任务按照截止时间从小到大排序，然后优先调度具有最早截止时间的任务，以保证任务的截止时间得到满足。
EDF算法的主要步骤如下：1.初始化：将所有的实时任务按照截止时间从小到大排序，初始化系统时钟。
2.选择任务：选择具有最早截止时间的任务进行调度。
3.执行任务：执行所选任务，直到完成或者到达截止时间。
4.更新截止时间：如果任务未完成，则将其截止时间向后移动。
5.返回步骤2在EDF算法中，任务截止时间的选择是至关重要的。
如果存在截止时间无法满足的情况，则系统可能出现任务丢失，导致严重的系统错误。
因此，在设计实时任务系统时，需要合理设置任务的截止时间，以保证任务能够按时完成。
EDF算法的优点是能够满足任务的截止时间要求，具有较高的实时性，适用于对任务响应时间要求较高的场景。
另外，EDF算法可以充分利用系统资源，提高系统的利用率。
然而，EDF算法也存在一些限制和挑战。
首先，EDF算法对任务的截止时间要求较高，如果任务的截止时间无法准确设置，可能导致系统性能下降。
其次，EDF算法无法处理任务的优先级，无法保证低优先级任务的执行。
因此，EDF算法主要适用于任务优先级相同，或者任务的截止时间能够准确设置的场景。
在实际应用中，为了提高EDF算法的性能和可靠性，通常会采取一些优化措施。
例如，引入抢占式调度，通过中断等方式中断当前任务的执行，切换到具有更早截止时间的任务上。
此外，还可以根据任务的执行时间和截止时间间隔，动态调整任务的优先级，以提高系统的负载能力和资源利用率。
总之，EDF算法是一种基于最早截止时间的实时任务调度算法，能够保证任务截止时间的满足，具有较高的实时性和性能。
通过合理设置任务的截止时间和采取优化措施，可以进一步提高EDF算法的性能和可靠性。
容错最早时限优先调度
容错最早时限优先调度
陈宇;熊光泽
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2001(000)005
【摘要】最早时限优先调度(EDF)是最优的动态可抢占优先级实时调度算法,具有灵活、简单和高效的特点,但并没有考虑实时系统的容错要求.本文提出一种容错EDF算法,实现在规定时间段内的单个错误容错.本文详细分析了该算法的容错机制,证明了该算法的正确性,并给出了算法的可调度条件.
【总页数】5页(P58-62)
【作者】陈宇;熊光泽
【作者单位】电子科技大学计算机科学与工程学院;电子科技大学计算机科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP302.8
【相关文献】
1.最早截止期优先的网络控制系统动态调度研究 [J], 夏荣坤;蒋蓉蓉;胡天水
2.最早截止期优先的网络控制系统动态调度研究 [J], 夏荣坤;蒋蓉蓉;胡天水;
3.容错优先级可提升的抢占阈值容错调度算法 [J], 丁万夫;郭锐锋;秦承刚;刘娴;郭凤钊
4.基于累计价值的最早最终截止期优先调度策略 [J], 阚君满;秦俊;赵宏伟;曹文浩
5.基于资源回收的容错最早时限优先调度 [J], 陈宇;熊光泽
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最早截止期优先调度算法（EDF）的特点及实现
1 引言
随着计算机的发展，多道程序处理的出现需要强大的调度算法来对多任务进行调度，以确定多任务环境下任务的执行顺序以及占有CPU时间。
相对于静态、不可抢占的调度方法，EDF的出现使之凭借灵活性高、CPU占有率高很快成为最优的单处理器调度算法。
2 任务调度的基本概念
在计算机发展的初期，需要使用计算机时，通常要集中在计算机所在的地方，人为的以作业的方式把工作内容一件一件的交给计算机处理，也就不存在调度的概念。
随后，出现了计算机的批处理方式，计算机把作业按照先来先服务的方式进行处理，体现了一种非常简单的调度概念。
随着多道程序处理方式的出现，调度逐渐变得重要和复杂起来。
在多任务的实时操作系统中，调度是一个非常重要的功能，用来确定多任务环境下任务执行的顺序和获得CPU资源后能够执行的时间长度。
操作系统通过一个调度程序看来实现调度功能，调度程序以函数的形式存在，用来实现操作系统的调度算法。
调度程序是影响系统性能（如吞吐率、延迟时间等）的重要部分。
在设计调度程序时，通常要综合考虑如下因素：CPU的使用率、输入、输出设备的吞吐率、响应时间、公平性和截止时间。
这些因素之间有一定的冲突性，在设计调度程序时需要优先考虑最重要的需求，然后再各种因素之间进行折中处理。
3 调度方法的分类
对于大量的实时调度方法来说，主要存在以下几种划分方法：
1、离线（off-line）和在线（on-line）调度
根据获得调度信息的时机，调度算法可以分为离线调度和在线调度两类。
对于离线调度算法，运行过程中使用的调度信息在系统运行之前就确定了，如时间驱动的调度。
离线调度算法具有确定性，但缺乏灵活性，适用于特征能够预先确
定，且不容易发生变化的应用。
在线调度算法的调度信息则在系统运行过程中动态获得，如优先级驱动的调度（如EDF,RMS等）。
在线调度算法在形成最佳调度决策上具有较大的灵活性。
2、抢占（preemptive）和非抢占（non-preemptive）调度
根据任务在运行过程中能否被打断的处理情况。
调度算法分为抢占式调度和非抢占式调度两类。
在抢占式调度方法中，正在运行的任务可能被其他任务打断。
在非抢占式调度算法中，一旦任务开始运行，该任务只有在运行完成而主动放弃CPU资源，或是因为等待其他资源被阻塞的情况下才会停止运行。
实时内核大都采用了抢占式调度算法，使关键任务能够打断非关键任务执行，确保关键任务的截止时间能够得到满足。
相对来说，抢占式调度算法要更复杂些，且需要更多的资源，并可能在使用不当的情况下造成低优先级任务出现长时间得不到执行的情况。
非抢占式调度算法常用于那些任务需要按照预先确定的顺序执行，且只有当任务主动放弃CPU资源后，其他任务才能得到执行的情况。
3、静态（static）和动态（dynamic）调度
根据任务优先级的确定时机，调度算法分为静态调度和动态调度两类。
在静态调度算法中，所有任务的优先级在设计时已经确定下来，且在运行过程中不会发生变化（如RMS）。
在动态调度算法中，任务的优先级则在运行过程中确定，并可能不断发生变化（如EDF）。
静态调度算法适用于能够完全把握系统中所有任务及其时间约束（如截至时间、运行时间、优先顺序和运行过程中的到达时间）特性的情况。
静态调度比较简单，但缺乏灵活性，不利于系统扩展；动态调度有足够的灵活性来处理变化的系统情况，但需要消耗更多的系统资源。
4 最早截止期优先调度算法（EDF）理论分析
1、EDF算法的基本理解
最早截止期优先调度算法（EDF）是一种采用动态调度的优先级调度算法，任务的优先级根据任务的截止时间来确定。
任务的截止时间越近，任务的优先级越高；任务的截止时间越远，任务额优先级越低。
当有新的任务处于就绪状态时，任务的优先级就有可能需要进行调整。
现通过分析如下一系列任务来理解EDF算法：
任务名称到达时刻执行时间绝对时间限T10 10 30
T2 4 3 10
T3 5 10 25
当T1到达时，它是唯一等待运行的任务，因此立即开始执行。
T2在时刻4到达，因为d2<d1，它的优先级高于T1因而打断T1抢先开始运行。
T3在时刻5达到，由于d3>d2，因此T3的优先级低于T2，必须等待T2执行完毕。
当T2执行完（在时刻7）以后，T3开始执行（由于它的优先级高于T1）。
T3一直运行到时刻17，此时T1继续执行直到完成。
2、EDF算法的基本假设
EDF算法的分析是基于一系列假设的基础上的：
(1) 没有任务非抢先的区域，并且抢先的成本是极小的；
(2) 只有处理要求是显著的，内存、I/O和别的资源要求都可以忽略；
(3) 所有的任务都是独立的，没有优先约束。
这些假设都极大地简化了EDF的分析。
假设1表明，我们可以在任何时间抢占任何任务，此后还可以还原它，这个过程没有损失，一个任务被抢占的次数不改变处理器的总工作负荷。
从2可以得出，为了检查可行性，我们只需要保证足够的处理容量，以在时间期限的要求下执行任务，没有内存或者其他的约束条件而导致问题变得复杂。
3则表明不存在优先约束，意味着任务的释放时间不依赖于其他任务的结束时间。
但是对于部分系统不满足上述三条假设，则需要采用优先的和排斥的约束来解决相应问题。
EDF算法是最优的单处理器动态调度算法，其可调度上限为100%。
也就是说，如果EDF算法不能够在一个处理器上合理的调度一个任务集，那么其他所有的调度算法也不能做到。
3、EDF算法基本内容
如果所有的任务都是周期性的，并且对应的时间限等于它们的周期，对任务集的调度性的测试是非常简单的：如果任务集的总利用率不大于1，那么任务集就可以由EDF算法在一个单处理器上进行合理的调度。
对于那些任务的时间限
并不全等于其周期的情况，没有简答的调度性测试。
在这样的情况下，需要使用EDF 算法生成一个时间表，来判断是不是在一个给定的时间区间内所有的时间限都被满足。
在这种情况下EDF 的一个可调度性测试如下：
定义u =∑(e i /P i )n i=1，d max =max 1≤i≤n
{d i }以及P =lcm(P 1,…P n )（这里的“lcm”表示最小公倍数）。
定义ℎT (t)是任务集T 中所有满足其时间限的绝对值小鱼t 的任务执行时间之和。
一个由n 个任务构成的集合不是可行的EDF 的充分必要条件是：
u >1或存在某个t <min{P +d max ,
u 1−u max 1≤i≤n {P i −d i }}
使得ℎT (t )>t
（其中n 为任务集中任务的数量；e i 为任务T i 的执行时间；P i 为周期任务的周期；d i 为任务T i 的相对时间限；ℎT (t )为在绝对时间不迟于t 的任务集合T 中，所有重复的任务执行时间和。
）
四、EDF 算法的实现
在该程序中有两个周期性任务A 、B ，A 的周期时间为20ms ，每个周期的处理时间为10ms ；任务B 的周期时间为50ms ，每个周期的处理时间为25ms 。
程序运行结果如下：
在该程序中，定义了两个开关来判断两个任务是中断还是调度执行。
当t=0
时，A1和B1同时到达，由于A1的截止时间比B1早，故调度A1执行；在t=10时，A1完成，又调度B1执行；在t=20时，A2到达，由于A2的截止时间比B2早，B1被中断而调度A2执行；在t=30时，A2完成，又重新调度B1执行；在t=40时，A3到达，但B1的截止时间要比A3早，仍执行B1，在t=45时，B1执行完，再调度A3执行；在t=55时，A3完成，调度B2执行。
该实验将最早截止时间优先算法用于抢占调度方式。
六、总结
本文简单介绍并通过C语言在简单验证了最早期限优先调度算法（EDF）。
EDF作为最佳的单处理器调度算法，具有灵活性高、CPU利用率高的特点，但是同时也存在开销大、在临时过载情况下不能确定哪个任务的截止时间不能得到满足的缺点。
参考文献
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[4] 翟鸿鸣．单处理器系统的实时调度算法研究[J ] ．微机发展,2003 .99 - 101．。