随着计算机的不断发展,人们对计算机的性能提出了更高的要求,除了要有更快的处理速度之外,还要有更高的服务质量,保障系统的长期平稳运行。为了满足人们的需要,弱实时性任务被广泛地应用。弱实时任务是具有一定容错率的任务,包括感知和控制在内的许多信息物理系统应用都会有一定程度的时间容错,在不影响服务质量的情况下,允许一小部分任务执行时间超过一定期限,其中容错率是要有一定限制的,否则会失去实时任务的意义。因此实现具有更高可调度比例的基于弱实时的调度策略具有重要的现实与理论意义。现有的弱实时任务调度算法中,通过设置阈值和统计连续超时实例的方法并不能精确的反映任务的当前情况。为了将每个任务的紧迫程度更加精确地向系统反馈,减少不必要的任务抢占。现在提出了一种新的基于紧迫度的灵活调度算法FTBS（Flexible Tensity-based scheduler）。在该算法下,每个任务实例都是有自己的实例等级,实例等级是通过弱实时任务的限制条件以及之前实例的运行情况计算得出,根据不同等级的实例分配优先级。新的弱实时任务调度算法的工作包括:（1）根据任务模型参数确定每个任务的实例等级数目,根据之前一定时间内的实例运行状况,确定下一个实例的等级;（2）不同实例等级之间的比较以及相同等级的实例比较,确定每个实例的优先级;（3）通过大量的数据测试,测试FTBS算法与原有算法的可调度比例,更好的分析系统。新的算法改善了弱实时系统的任务决策精度,提高了系统性能。设计提出新的调度算法,分析算法的时间复杂度,并在相同条件下进行了大量的模拟实验,与原有的弱实时调度算法进行比较,基于紧迫度的灵活调度算法FTBS能够实现更高的可调度比例,平均提高40%左右。