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随着实时系统越来越多的被应用在多核处理器环境下,人们也越来越重视对多核处理器上实时任务调度问题的研究。当前问题研究的重点是如何保证任务的可调度性、系统的实时性、系统的效率以及如何节省处理器核资源和减少处理器能耗。本文将重点研究任务调度算法来提高系统的资源利用效率。实时程序在多核处理器上以资源预留的方式运行,可将其划分为多个任务,并将各个任务部署到处理器核上。为了节省计算资源占用和减少处理器能耗,在部署时应该使用尽量少的处理器核。本文提出了使用装箱问题(Bin Packing)建模多核处理器实时系统资源预留方法中任务部署问题。为了解决此问题,提出了基于随机种群更换遗传算法(I_GA)实现对基本算法(Genetic Algorithm,下面简称GA)的改进和基于鱼群入侵模式的鱼群算法(I_AFSA)实现对鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,下面简称AFSA)的改进。文章最后利用Matlab软件实现了一个实时调度集成仿真平台。论文主要工作为:(1)第一章主要介绍了实时系统的应用背景,接着介绍了当前实时系统的国内外发展与研究现状,最后对论文的主要内容及其组织结构安排进行了归纳。(2)第二章主要介绍了实时系统的相关理论知识,包括实时系统的相关知识、实时调度、实时系统模型等知识.(3)第三章对多核实时系统中任务映射问题进行了分析与研究。提出了使用一维装箱问题建模多核处理器实时系统资源预留方法中任务部署问题。同时提出了任务调度的模型以及对实时任务调度算法进行了一些研究。(4)第四章提出了基于随机种群更换遗传算法(I_GA)来解决多核实时系统任务调度问题。本章在遗传算法(GA)的基础上提出了基于随机种群更换的优化算子的改进算法(I_GA)。然后从多个方面对比GA算法和I_GA算法的性能。实验结果显示,I_GA算法在节省处理器核资源、提高算法性能和收敛速度等方面优于GA算法,同时在一定程度上满足了实时性的要求。(5)第五章提出了基于鱼群入侵模式鱼群算法(I_AFSA)来解决多核实时系统任务调度问题。本章在人工鱼群算法(AFSA)的基础上提出了基于鱼群入侵模式鱼群算法(I_AFSA)。然后从多个方面对比了AFSA算法和I_AFSA算法。实验结果表明,I_AFSA算法在节省处理器核资源、提高算法效率和收敛速度等方面优于AFSA,同时在一定程度上满足了实时性的要求。(6)第六章设计了一个实时任务调度集成仿真平台。该仿真平台目前集成了GA算法、I_GA算法、AFSA算法和I_AFSA算法。通过此集成仿真平台,可以得到迭代次数与适应值/优化值的关系,还可以得到算法占用的处理器核数量和算法优化所用的时间。为了验证I_GA算法、I_AFSA算法的性能,本文在MATLAB R2012b软件中从算法的效率、节省处理器资源以及初始参数的选择对算法结果影响等角度对比了这两种改进的算法与未改进算法。最后通过实验结果表明,本文提出I_GA算法、I_AFSA算法能够有效解决此问题且使用更少的处理器核资源,并且,在搜索最优解的效率与精度方面都高于未改进的算法。