随着异构计算的兴起，实时异构系统已被广泛应用在航空航天、工业控制、 电讯行业、图像处理以及Internet应用等诸多领域。本文对实时异构系统的集 成动态调度算法进行了深人的研究，提出了一种新的实时异构系统的智能动态 调度框架─FIDSH框架，并在此基础上，提出了一种新的实时异构系统的 可适应性集成动态调度算法─IADSH算法。 在FIDSH框架中，我们提出了一种新的实时异构系统的统一任务模型（简 称统一任务模型）。该模型利用了非精确计算模型，引入了任务重要性和价值 这两个参数，并充分体现了实时构系统的异构性，从而不仅可以采用统一形式 描述实时异构系统中的硬、软实时任务，而且还为提高调度成功率和优化调度 所获系统效益创造了条件。同时，FIDSH框架还通过智能调度器首次将智能 控制的思想引入了实时异构系统的动态调度中。 在FIDSH框架的基础上，我们提出了一种新的实时异构系统的可适应性 集成动态调度算法─IADSH算法。该算法算法包括了基本调度和智能控制 两大部分。基本调度部分的核心是一种新的实时异构系统的硬、软实时任务集 成动态调度方法─IDS算法。该算法以启发式搜索为基础，采用统一形式完 成了实时异构系统的集成动态调度。同时，IDS算法一方面通过引入新的任务 分配策略和软实时任务服务质量（Quality of Service，Qos）降级策略提高了调 度成功率：另一方面通过引入新的指标─任务α指标，综合考虑了任务截止 期和任务重要性对调度决策的影响，从而在保证调度成功率的前提下，优化了 调度所获系统效益。 ． 为了使实时异构系统的集成动态调度获得稳定的调度性能，我们又在基本调度部分─IDS算法的基础上引入了智能控制部分，从而形成了完整的 IADSH算法。在智能控制部分中，我们以反馈控制原理为基础，将反馈控制 与实时异构系统的动态调度进行了映射，并提出了相应的智能控制策略以及任 务流调节策略和参数调节策略，从而使IADSH算法具有了可适应性和稳定的 调度性能。 1一 为了验证IADSH算法的有效性及评估其调度性能，我们从调度成功率、调度所获系统效益和调度稳定性三个方面对IADSH算法进行了大量的模拟研究。 模拟结果表明，IADSH算法不仅成功地解决了实时异构系统中硬、软实i时任务的集成动态调度问题，而且还极大地提高了调度成功率，在与其它相关．Z算法，如传统近视算法的比较中具有明显优势；同时，IADSH算法还在保证调度成功率的前提下，优化了调度所获系统效益，通过在调度中考虑任务重要性对调度决策的影响，将系统效益提高了23倍；此外，IADSH算法的截止期错过率不会随着系统负载的变化而出现大的波动，其调度性能具有较好的稳定性。