通信竞争的混合关键级系统多DAG动态调度策略
本文选题:通信竞争 + 混合关键级系统 ; 参考:《计算机研究与发展》2015年11期
【摘要】:以多DAG模型研究通信竞争的混合关键级系统(mixed-criticality systems)的调度问题是适应现代汽车电子系统异构化和分布式的需要.首先实现通信竞争环境下"向上排序值(upward rank value)"和"最早完成时间(earliest finish time)"中时间的精确分析,以适应系统中计算与网络均异构,且任务与消息的同步特征.接着提出公平策略的多DAG动态任务与消息调度F_MDDTMS算法,以降低系统的调度长度;提出关键级策略的多DAG动态任务与消息调度C_MDDTMS算法,以确保高关键级应用的实时性;结合F_MDDTMS算法和C_MDDTMS算法,提出混合关键级策略的多DAG动态任务与消息调度MC_MDDTMS算法,既确保混合关键级系统中高关键级应用的实时性,又使得低关键级应用得到积极的处理.实例分析和实验结果验证了提出的算法在调度长度、不公平性、最差响应时间和实时性上的优越性.
[Abstract]:The scheduling problem of mixed-criticality systems for communication competition based on multi-DAG model is suitable for the isomerization and distribution of modern automotive electronic systems. First, the accurate analysis of the time in "upward rank value" and "earliest complete finish time" in communication competition environment is realized to adapt to the isomerism of computing and network in the system, and the synchronous characteristics of tasks and messages. Then, a fair policy multi-DAG dynamic task and message scheduling F_MDDTMS algorithm is proposed to reduce the scheduling length of the system, and a key-level policy multi-DAG dynamic task and message scheduling C_MDDTMS algorithm is proposed to ensure the real-time performance of high critical level applications. Combined with F_MDDTMS algorithm and C_MDDTMS algorithm, this paper proposes a hybrid key-level multi-level dynamic task and message scheduling MC_MDDTMS algorithm, which not only ensures the real-time performance of high critical level applications in hybrid key-level systems, but also makes the low-critical level applications actively processed. The example analysis and experimental results show the superiority of the proposed algorithm in scheduling length, unfairness, worst response time and real-time performance.
【作者单位】: 湖南大学信息科学与工程学院;湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室;湖南省发展和改革委员会;厦门理工学院计算机与信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61173036,61202102,61300039,61300037,61502405) 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA01A301-01)
【分类号】:U463.6;TP368.1
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 PADUA Divid;;Communication contention in APN list scheduling algorithm[J];Science in China(Series F:Information Sciences);2009年01期
2 谢勇;李仁发;阮华斌;彭鑫;;最优的FlexRay静态段配置算法[J];通信学报;2012年11期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 王樱;彭景斌;王静;;经济模式下基于有向无环图的优化调度算法设计[J];福建电脑;2011年07期
2 王跃飞;张纯鹏;张利;张本宏;;基于最小时间碎片的汽车FlexRay网络设计[J];电子测量与仪器学报;2014年03期
3 王跃飞;曹三峰;毕翔;吴晔;;一种基于时隙动态分配的FlexRay系统通信机制[J];电子测量与仪器学报;2015年02期
4 NEZAN Jean-Franc噻ois;RAULET Mickaёl;COUSIN Jean-Gabriel;;Advanced list scheduling heuristic for task scheduling with communication contention for parallel embedded systems[J];Science China(Information Sciences);2010年11期
5 徐达宇;杨善林;罗贺;;云计算环境下多源信息资源管理方法[J];计算机集成制造系统;2012年09期
6 谢国琪;李仁发;刘琳;杨帆;;异构分布式系统DAG可靠性模型与容错算法[J];计算机学报;2013年10期
7 黄亚龙;季爱明;;FlexRay网络静态段参数设计优化[J];测控技术;2015年10期
8 穆鹏程;NEZAN Jean-Fran噻ois;RAULET Mickaёl;COUSIN Jean-Gabriel;;并行嵌入式系统中具有通信竞争任务调度问题的高级列表调度方法[J];中国科学:信息科学;2011年03期
9 谢国琪;李仁发;杨帆;黄卫红;;异构网络化汽车电子系统中多DAG离线任务调度[J];通信学报;2013年12期
10 王跃飞;殷健力;张利;王涛;;基于时间约束的汽车FlexRay网络动态段参数设计[J];中国机械工程;2014年15期
相关博士学位论文 前1条
1 徐达宇;云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究[D];合肥工业大学;2014年
相关硕士学位论文 前8条
1 梁秋实;面向地震灾变模拟的网格调度系统研究[D];湖南大学;2010年
2 李晓宇;电动汽车电池管理系统测试平台的研制[D];哈尔滨工业大学;2013年
3 朱晔;基于消息调度的FlexRay车载网络可靠性研究[D];湖南大学;2013年
4 杜广宇;虚拟化环境下任务调度策略研究[D];山东大学;2014年
5 殷健力;汽车FlexRay网络动态段调度及优化配置研究[D];合肥工业大学;2014年
6 张纯鹏;汽车FlexRay网络静态段调度及其参数设计研究[D];合肥工业大学;2014年
7 吴祥;汽车FlexRay网络中AUTOSAR网络管理机制的研究[D];合肥工业大学;2015年
8 曹三峰;汽车FlexRay总线静态段调度方法及其实现研究[D];合肥工业大学;2015年
【二级参考文献】
相关期刊论文 前1条
1 赵睿;秦贵和;范铁虎;;FlexRay通信协议的总线周期优化[J];计算机应用研究;2010年10期
【相似文献】
相关期刊论文 前1条
1 刘炀;熊俊西;程晨;彭骏;;基于改进GA的柔性作业车间分批调度优化[J];北京汽车;2013年06期
相关硕士学位论文 前2条
1 王旭;面向入厂物流的可重用资源调度建模与优化算法[D];上海交通大学;2013年
2 包s,
本文编号:1948322
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/1948322.html