导读:本文包含了可信感知调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云资源调度,可靠性需求,并行任务,遗传智能
可信感知调度论文文献综述
齐平,王福成,王必晴[1]（2018）在《云环境下基于任务执行行为感知的可信资源调度算法》一文中研究指出云计算环境下任务执行的可靠性是当前云资源调度算法研究的热点问题.针对现有可信云资源调度算法的局限性,提出了一种基于任务执行行为感知的可信云资源调度算法.首先,根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型;其次,提出了一种基于遗传智能的可信云资源调度算法,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的局部最优匹配问题转化为考虑并行任务整体可靠性需求的全局调度优化问题.仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低任务的平均调度长度.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年04期）
江维[2]（2009）在《任务关键实时系统的可信感知调度研究》一文中研究指出任务关键实时系统(Mission-Critical Real-time System, MCRTS)已广泛应用于航天航空、武器装备、核电控制、工业控制、汽车电子、金融政务、电力网格等诸多国家关键信息领域。高可信是确保MCRTS成功运行的必要需求,因为不可信的MCRTS必然对国家和人类社会生活带来严重的威胁,甚至危及生命财产和破坏生存环境。随着任务关键实时应用的不断扩展,能量有效、可靠、安全等可信因素已成为制约MCRTS发展的重要因素,设计高可信实时系统已经成为实时系统发展的必然趋势。实时调度算法是保障MCRTS的实时性和可信性的最重要手段之一,是当前实时系统的研究热点。通过将既有实时调度方法和任务可信性增强机制相结合的系统级调度,无疑将是可信实时系统优化设计的有效策略。本文以设计实时任务调度算法为导向,对当前实时调度算法进行了系统、全面的分析,指出增强任务关键系统可信性的实时调度研究还没有得到足够重视,并且没有系统整体行为级的统一调度观念。本文分析了当前增强任务可信性的措施,提出了实时调度层面的可信感知调度框架。在此基础上,面向低能耗、高可靠、高安全的任务关键实时应用,设计了不同的解决方案,重点解决了四个调度问题：能量感知的单机实时任务调度,分布式独立任务的可靠性感知能量有效调度,安全感知单机实时任务的风险驱动调度和能量受限的安全感知分布式协作任务的映射和调度。本文的主要贡献和创新之处在于：(1)在全面地分析、总结当前实时调度算法和任务可信性增强机制的基础上,提出了系统级的可信感知应用架构DAAA,并在DAAA的任务管理核心层设计了全新的可信感知实时任务调度框架DARTSF。DAAA从系统层面将任务关键应用和嵌入式系统运行平台紧密地连接起来,而DARTSF则是一种灵活通用的调度框架,将实时、能量有效、可靠和安全的任务调度有效的融为一体。(2)针对简单但广泛存在的单机实时应用,提出了一种能量消耗最少的实时任务调度算法。建立了有限时间内服务多个用户的实时系统应用模型,设计了多项式时间复杂度的懒惰调度机制,并证明了该调度算法的最优性。(3)面向任务关键分布式系统,提出了一种可靠感知和能量感知的实时任务调度算法。基于动态电压调整、任务重复执行和完美接纳控制机制,该算法能够在不牺牲任务的可靠性和实时约束前提下,在线最小化系统到达任务的能量消耗。结合局部松驰回收机制,该算法在维持任务可靠性目标的情况下,可进一步降低系统能耗、任务拒绝率等性能指标。(4)为支撑安全关键的单机实时应用,提出了一种安全风险驱动的任务调度方案。建立了基于安全风险的任务安全质量模型,并在分析实时任务可调度性的基础上,分别设计了基于处理器利用率的、系统安全风险最小的周期任务调度算法ASRMA和非周期任务在线调度算法RSTS。所提算法均是基于动态规划的近似算法,在不违背任务的实时约束和安全约束的前提下,可在全多项式时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。(5)针对安全关键异构分布式系统,提出了一种安全感知和能量感知的实时任务映射调度算法SEATMS。建立了面对多类安全威胁的任务安全风险模型,并基于Bottom Up策略,设计了一种具有多项式时间复杂度的叁阶段启发式映射调度机制。SEATMS能够在满足安全关键分布式协作任务的实时约束和能耗约束的前提下,尽可能地降低系统的安全风险。与其他算法相比,SEATMS在低安全风险、实时确保和能量预算确保方面具有明显优势。目前,国内外对可信计算的研究正在如火如荼地进行着,然而在任务调度层次提高实时系统可信性的研究还处于发展初期。本文对可信感知实时任务模型与调度算法进行了深入的研究和探索,为增强MCRTS可信性做出了有益的贡献。(本文来源于《电子科技大学》期刊2009-09-01）
可信感知调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
任务关键实时系统(Mission-Critical Real-time System, MCRTS)已广泛应用于航天航空、武器装备、核电控制、工业控制、汽车电子、金融政务、电力网格等诸多国家关键信息领域。高可信是确保MCRTS成功运行的必要需求,因为不可信的MCRTS必然对国家和人类社会生活带来严重的威胁,甚至危及生命财产和破坏生存环境。随着任务关键实时应用的不断扩展,能量有效、可靠、安全等可信因素已成为制约MCRTS发展的重要因素,设计高可信实时系统已经成为实时系统发展的必然趋势。实时调度算法是保障MCRTS的实时性和可信性的最重要手段之一,是当前实时系统的研究热点。通过将既有实时调度方法和任务可信性增强机制相结合的系统级调度,无疑将是可信实时系统优化设计的有效策略。本文以设计实时任务调度算法为导向,对当前实时调度算法进行了系统、全面的分析,指出增强任务关键系统可信性的实时调度研究还没有得到足够重视,并且没有系统整体行为级的统一调度观念。本文分析了当前增强任务可信性的措施,提出了实时调度层面的可信感知调度框架。在此基础上,面向低能耗、高可靠、高安全的任务关键实时应用,设计了不同的解决方案,重点解决了四个调度问题：能量感知的单机实时任务调度,分布式独立任务的可靠性感知能量有效调度,安全感知单机实时任务的风险驱动调度和能量受限的安全感知分布式协作任务的映射和调度。本文的主要贡献和创新之处在于：(1)在全面地分析、总结当前实时调度算法和任务可信性增强机制的基础上,提出了系统级的可信感知应用架构DAAA,并在DAAA的任务管理核心层设计了全新的可信感知实时任务调度框架DARTSF。DAAA从系统层面将任务关键应用和嵌入式系统运行平台紧密地连接起来,而DARTSF则是一种灵活通用的调度框架,将实时、能量有效、可靠和安全的任务调度有效的融为一体。(2)针对简单但广泛存在的单机实时应用,提出了一种能量消耗最少的实时任务调度算法。建立了有限时间内服务多个用户的实时系统应用模型,设计了多项式时间复杂度的懒惰调度机制,并证明了该调度算法的最优性。(3)面向任务关键分布式系统,提出了一种可靠感知和能量感知的实时任务调度算法。基于动态电压调整、任务重复执行和完美接纳控制机制,该算法能够在不牺牲任务的可靠性和实时约束前提下,在线最小化系统到达任务的能量消耗。结合局部松驰回收机制,该算法在维持任务可靠性目标的情况下,可进一步降低系统能耗、任务拒绝率等性能指标。(4)为支撑安全关键的单机实时应用,提出了一种安全风险驱动的任务调度方案。建立了基于安全风险的任务安全质量模型,并在分析实时任务可调度性的基础上,分别设计了基于处理器利用率的、系统安全风险最小的周期任务调度算法ASRMA和非周期任务在线调度算法RSTS。所提算法均是基于动态规划的近似算法,在不违背任务的实时约束和安全约束的前提下,可在全多项式时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。(5)针对安全关键异构分布式系统,提出了一种安全感知和能量感知的实时任务映射调度算法SEATMS。建立了面对多类安全威胁的任务安全风险模型,并基于Bottom Up策略,设计了一种具有多项式时间复杂度的叁阶段启发式映射调度机制。SEATMS能够在满足安全关键分布式协作任务的实时约束和能耗约束的前提下,尽可能地降低系统的安全风险。与其他算法相比,SEATMS在低安全风险、实时确保和能量预算确保方面具有明显优势。目前,国内外对可信计算的研究正在如火如荼地进行着,然而在任务调度层次提高实时系统可信性的研究还处于发展初期。本文对可信感知实时任务模型与调度算法进行了深入的研究和探索,为增强MCRTS可信性做出了有益的贡献。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可信感知调度论文参考文献
[1].齐平,王福成,王必晴.云环境下基于任务执行行为感知的可信资源调度算法[J].小型微型计算机系统.2018
[2].江维.任务关键实时系统的可信感知调度研究[D].电子科技大学.2009