多核实时系统资源预留映射与仿真研究

发布时间：2017-09-05 22:02

  本文关键词：多核实时系统资源预留映射与仿真研究

  更多相关文章： 多核处理器 实时任务调度 遗传算法 鱼群算法 集成仿真平台

【摘要】：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。
【关键词】：多核处理器 实时任务调度 遗传算法 鱼群算法 集成仿真平台
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP332;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究背景、目的与意义11-12
• 1.1.1 实时系统应用背景11
• 1.1.2 研究目的与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13
• 1.3 论文主要内容及其组织结构安排13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 第二章 实时系统中任务调度相关理论15-20
• 2.1 实时系统15-16
• 2.1.1 实时系统的特征15
• 2.1.2 实时系统的分类15-16
• 2.1.3 实时任务16
• 2.2 实时调度16-18
• 2.2.1 实时调度分类17
• 2.2.2 实时调度方法17-18
• 2.3 实时系统模型18-19
• 2.3.1 基本概念18
• 2.3.2 模型调度18
• 2.3.3 基本假设18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 多核实时系统中映射与调度问题的分析20-23
• 3.1 多核实时系统中映射问题分析20
• 3.2 多核实时系统中任务调度算法的研究20-22
• 3.2.1 多核实时系统中任务调度过程20-21
• 3.2.2 多核实时系统中任务调度算法21-22
• 3.3 多核实时系统任务调度模型22
• 3.4 本章小结22-23
• 第四章 基于随机种群更换遗传算法(I_GA)的多核实时系统任务调度23-35
• 4.1 遗传算法的概述及其应用23-27
• 4.1.1 遗传算法的基本思想23
• 4.1.2 遗传操作23-24
• 4.1.3 遗传算法的基本流程及其分析24-27
• 4.2 基于随机种群更换遗传算法(I_GA)27-30
• 4.2.1 遗传算法改进综述27-28
• 4.2.2 基于随机种群更换的优化算子改进策略28-30
• 4.3 实验结果及算法对比30-34
• 4.4 本章小结34-35
• 第五章 基于鱼群入侵模式鱼群算法(I_AFSA)的多核实时系统任务调度35-48
• 5.1 人工鱼群算法的概述及其应用35-40
• 5.1.1 人工鱼的一些定义35-36
• 5.1.2 人工鱼基本行为描述36-38
• 5.1.3 算法全局收敛的基础38
• 5.1.4 算法的描述及其流程图38-40
• 5.2 基于鱼群入侵模式的鱼群算法(I_AFSA)40-42
• 5.2.1 鱼群算法改进综述40-41
• 5.2.2 基于鱼群入侵模式的改进策略41
• 5.2.3 基于鱼群算法聚群和追尾行为的改进策略41-42
• 5.3 实验结果及算法对比42-46
• 5.4 本章小结46-48
• 第六章 实时调度集成仿真平台的设计与实现48-56
• 6.1 集成仿真平台的概述48
• 6.2 实时调度集成仿真平台的需求48-49
• 6.3 实时任务调度仿真与分析49-54
• 6.4 本章小结54-56
• 第七章 总结和期望56-58
• 7.1 研究总结56-57
• 7.2 研究展望57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-64
• 附录64-65
• 详细摘要65-67

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本文编号：800407