基于核密度估计的软实时任务QoS控制

发布时间：2018-07-04 10:10

  本文选题：核密度估计 + 软实时任务　； 参考：《计算机应用研究》2013年11期

【摘要】：针对软实时任务的服务质量(QoS)控制问题,提出一种采用核密度估计预测控制的资源自适应调整方法。该方法首先结合资源预留策略建立软实时任务的服务质量模型,并采用核密度估计方法,在无法预知和假设具体作业执行时间分布的前提下通过滑动窗口样本预测当前作业的执行时间概率分布,反馈控制器基于预测值和上一个作业完成时获得的服务质量动态调整资源以保证当前作业服务质量。仿真实验结果表明,采用核密度估计的预测控制能有效保证任务服务质量,在大的系统扰动下能稳定收敛。
[Abstract]:In order to solve the quality of service (QoS) control problem of soft real-time tasks, a resource adaptive adjustment method based on kernel density estimation predictive control is proposed. In this method, the QoS model of soft real-time task is established with resource reservation strategy, and the kernel density estimation method is used. The probability distribution of the execution time of the current job can be predicted by sliding window samples on the premise that it is impossible to predict and assume the specific job execution time distribution. The feedback controller dynamically adjusts the resource based on the prediction value and the quality of service obtained when the last job is completed to ensure the current job quality of service. The simulation results show that the predictive control based on kernel density estimation can effectively guarantee the quality of service of the task and can converge stably under the large disturbance of the system.
【作者单位】： 中国科学院大学;中国科学院声学研究所
【基金】：国家“863”计划重点资助项目(2011AA01A102) 国家科技支撑计划资助项目(2011BAH16B03) 中国科学院战略性先导科技专项资助项目(XDA06010302)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2095723