导读:本文包含了动态任务优先级论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:μC,OS-Ⅱ,动态任务优先级,调整机制
动态任务优先级论文文献综述
李子跃,宋丽华,徐冬璐[1]（2018）在《μC/OS-Ⅱ动态任务优先级调整机制初探》一文中研究指出动态任务优先级调整机制可让嵌入式系统运行时灵活切换工作模式,对μC/OS-Ⅱ动态调整任务优先级的任务管理机制进行了深入探讨,并基于PC机Win/XP系统下的DOS命令窗口(cmd)模式给出了应用实例,接着对实例的运行结果进行了测试与分析,最后对该机制可能的应用场景进行了初步探讨,拓宽了μC/OS-Ⅱ内核的应用领域。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年12期）
王雄伟,陈春良,曹艳华,陈伟龙,吴同晗[2]（2018）在《考虑优先级的维修任务动态调度方法》一文中研究指出为解决目前维修任务动态调度方法研究中存在方法复杂、考虑调度规则少、实用性不强等问题,对维修任务动态调度方法进行优化研究。综合考虑维修时间、维修前等待时间、受敌威胁程度和装备重要程度等调度规则,运用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)确定各维修任务的优先级。通过实时更新关键时间点的维修任务静态调度方案实现对维修任务的动态调度,构建考虑优先级的维修任务动态调度模型,并通过示例分析进行验证。验证结果表明:新模型能用相对简单的方法解决复杂问题,为装备保障指挥员确定维修任务调度方案提供参考。(本文来源于《兵工自动化》期刊2018年06期）
张腾飞[3]（2018）在《基于动态优先级的海洋计量检定任务分组调度研究》一文中研究指出海洋计量检定工作是海洋事业的一项重要基础性工作,也是支撑海洋科研、海洋调查、海洋监测的重要手段和保障。随着海洋事业的发展,海洋计量检定任务愈加繁忙而复杂,针对大规模、复杂的海洋计量检定任务,如何对其进行合理的调度,是保障海洋计量检定工作正确、高效执行的前提。因此,对海洋计量检定任务的调度研究意义重大。目前,海洋计量检定任务调度面临着两大难题:(1)检定人员在执行海洋计量检定任务的过程中,由于忽视任务的重要性差异和截止期因素,导致任务的错失率较高。(2)检定人员在面对大规模海洋计量检定任务时,由于任务庞杂无序导致执行效率低和人力资源利用率低。因此,本文在满足海洋计量检定任务的最晚截止期和重要性的约束下,对任务进行动态优先级划分,并以最小化任务总完成时间和最小化执行能力总空间浪费为优化目标,探索海洋计量检定任务调度的最优方案。本文研究内容包括以下叁个方面:(1)提出海洋计量检定任务DFTEDF动态优先级调度算法针对海洋计量检定任务调度过程中存在的错失率高的问题,提出基于动态模糊阈值的最早截止期优先调度算法—DFTEDF(Dynamic Fuzzy Threshold Earliest Deadline First,DFTEDF)。选取任务的剩余时间和重要性两个属性作为模糊输入,根据模糊规则输出当前任务的动态模糊阈值系数,在允许范围内虚拟的延长当前任务的绝对截止期。对待处理任务进行动态优先级划分,剩余时间越少、重要性越高的任务,其优先级越高。通过仿真实验分析,验证了提出的DFTEDF调度算法的可行性,证明了该算法能够有效地降低任务的错失率,极大地提高重要任务的完成率。(2)提出基于动态优先级的海洋计量检定任务分组优化调度算法针对海洋计量检定任务中存在的执行效率低、人力资源利用率低的问题,提出基于动态优先级的海洋计量检定任务蚁群分组优化调度算法,在对任务进行动态优先级排序的基础上,生成I、II、III、IV、V,5个等级的任务集,每一等级的任务按照检定类型分组调度,通过改进蚁群算法—PACO(Pareto-Based Ant Colony Optimization)构建其可行解,引入任务完成时间和执行能力空间浪费的概念来设计启发式信息素,并设计最小化任务总完成时间和执行能力总空间浪费的目标函数优化调度算法,最终将任务分配给合适的执行者执行。最后以国家海洋局东海分局标准计量中心的实际检定任务实例进行实验,证明了该分组优化调度算法可以有效地降低任务完成时间和减小执行能力空间的浪费,提高了检定任务的执行效率和人力资源的利用率。(3)研发了一款海洋计量检定任务调度系统通过对海洋计量检定任务调度问题的分析,构建了基于动态优先级的海洋计量检定任务分组调度模型,并对模型算法求解,在此基础上开发一款面向海洋计量检定任务的调度系统,该系统已经在国家海洋局东海分局标准计量中心进行业务化运行使用,并取得良好的效果。综上所述,针对大规模、复杂的海洋计量检定任务,通过分析检定任务的特点,首先确定任务的优先级顺序,然后构建适合于海洋计量检定的分组调度算法,提高海洋计量检定任务实施的正确性与高效性,保障我国海洋观测事业的顺利开展。此外,通过对国家海洋局东海计量技术中心的计量检定任务的调度,本文提出的分组调度算法极大地降低了计量检定任务的错失率,提高了任务的执行效率和人力资源的利用率,验证了方法的有效性。(本文来源于《上海海洋大学》期刊2018-05-01）
马晨,肖智斌,张晶,范洪博,车国霖[4]（2016）在《实时嵌入式异构环境下多优先级混合任务调度动态策略》一文中研究指出针对现有异构环境下的调度策略,引入迫切密度和剩余价值密度,分析迫切密度和剩余价值密度调节任务执行紧急程度的影响、对优先级制定,通过构建单有向无环图(DAG)系统模型实现了混合任务的动态调度。仿真实验结果表明:该调度策略在系统负载较高的情况下,仍有较优的任务执行效能和避免颠簸现象。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2016年10期）
叶波,葛维春,刘文娟[5]（2016）在《基于动态优先级和调度决策的云计算任务调度算法》一文中研究指出针对当前云计算环境中任务调度的大规模、复杂化的发展趋势,传统任务优先级调度算法难以保证系统负载均衡,提出一种基于动态优先级和调度决策的云计算任务调度算法(TS-DPSD),该算法根据任务价值度与任务紧急度计算任务动态优先级。同时模仿萤火虫行为,以吸引度(用户期望最早完成时间)、荧光亮度(任务处理时间约束)和负载均衡度得出任务调度决策变量,再按任务优先级大小将任务调度到最大决策变量值所对应的可行计算节点上。实验结果表明,该算法可有效提高云计算资源调度性能,缩短总任务的完成时间,并且实现了良好的负载均衡性,尤其当任务数与节点规模较大时,优势更为明显。(本文来源于《2016智能电网发展研讨会论文集》期刊2016-06-25）
李梦盈[6]（2016）在《基于动态优先级的云计算任务调度研究》一文中研究指出云计算通过虚拟化技术将各种实体资源整合在一个共享的IT资源池中,用户只需支付相应的费用便可获得各项服务。然而目前用于求解云任务调度的算法目标较为单一,很难适用于各类服务需求。因此,如何兼顾用户和云服务提供商两种角度,满足各类服务需求成为本文亟需解决的主要问题。本文选取具有截止日期的任务作为调度对象,对其特点进行分析并在此基础上建立基于动态优先级的任务调度模型,主要工作如下：(1)分析云计算的相关技术、服务模式、体系结构以及基本特征。(2)从两种角度提出调度目标,在减少任务完成时间的同时提高任务完成率以及云服务提供商的价值收益,另外尽可能最大化计算资源的使用率。(3)针对现有的一些调度算法只将任务单方面的特征作为优先级参数,综合考虑任务价值和执行紧迫度两种属性,提出一种基于动态优先级的任务调度策略,使任务集按照最佳顺序调度,确保任务尽可能在最佳调度时间内执行。(4)将蚁群算法(ant colony algorithm, ACO)与轮盘赌算法结合提出一种负载均衡优化算法ACO-LB(Load balancing optimization algorithm based on ant colony algorithm),调整信息素更新方式保证虚拟机上的信息素实时更新,通过蚂蚁的协作性延续较优分配方案,另外引入负载调节参数对启发信息进行调整。(5)针对非抢占式任务调度导致高优先级陷入较长等待期的问题,提出一种基于动态优先级的抢占式调度方案(Preemptive scheduling algorithm based on Dynamic Priority, DPP),保证高优先级任务被优先处理。为防止任务频繁抢占,分析抢占任务的松弛时间和被抢占任务剩余执行时间之间的关系并给出相应的调度策略,尽可能减少不必要的抢占并提高任务成功完成率和价值收益。(6)使用开源云仿真器Cloudsim作为实验平台,通过其对ACO-LB算法和DPP算法进行模拟实验。实验结果表明ACO-LB算法可以保证任务尽快完成、虚拟机负载相对均衡；而通过DPP算法对虚拟机队列进行优化不仅可以保证紧迫度较高的任务按时完成还能尽可能提高云服务提供商的价值收益。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2016-06-01）
丁超,唐力伟,邓士杰[7]（2016）在《基于动态优先级的测试任务抢占调度算法》一文中研究指出基于部队现有装备保障模式,难以满足日趋复杂的测试需求,存在着测试效率偏低、测试周期过长的现象。因此综合考虑任务的时间属性和价值属性,定量分析任务的执行紧迫性、价值密度和资源负载均衡性等因素,提出了应用于任务执行初始时刻的动态优先级分派策略(dynamic priority assignment,DPA)和任务执行过程中的抢占调度策略(task preemption,TP),即基于动态优先级的测试任务抢占调度算法(test task preemptive scheduling algorithm based on dynamic priority,TTPSADP),实现了针对现有自动测试系统(automatic test system,ATS)价值收益、任务执行成功率和资源负载均衡的综合优化。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2016年09期）
李锴,孙鹏,孙昱,胡诗骏[8]（2015）在《基于动态优先级的任务计划建模及方法》一文中研究指出在任务-平台关系设计问题中,所选择的任务平台(组)和作战任务合理匹配。针对以往在多维动态列表调度算法(Multi-dimensional Dynamic List Scheduling,MDLS)中采用平台的静态优先级进行平台(组)的选择的不足,设计了一种平台动态优先级计算方法。上述方法在进行任务-平台匹配过程中,根据任务需求资源的变化对平台的优先级进行动态变化,最后通过联合作战的战役特定算例,验证了所提方法的优越性和适用性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2015年09期）
陈红,宋长军[9]（2014）在《优先级融合动态电压频率调节的云计算任务调度算法研究》一文中研究指出为了在云计算任务调度过程中保证云设备效率的同时提高资源利用率,提出了一种基于优先级和动态电压频率调节的调度算法。首先,为调度算法定义了问题模型以规范异构服务器的性能;然后,利用优先级为任务提供可行的组合或调度;最后,利用动态电压频率调节为服务器提供适当的电压和频率供应,并且向虚拟机管理器发送分配结果。利用可扩展的模拟工具Cloud Sim进行实验评估了本文方法的能耗和调度时间,结果表明,本文方法的执行时间与MMF-DFVS方法相当,而能耗比MMF-DFVS降低了5%-25%。(本文来源于《激光杂志》期刊2014年12期）
刘亚秋,赵青华,景维鹏[10]（2015）在《基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法》一文中研究指出针对云环境下优先级任务调度容易出现的负载失衡问题,提出一种基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法(TS-PFB)。该算法根据任务价值密度与执行紧迫性计算出动态优先级;模拟萤火虫行为,结合吸引度(ECT)和荧光亮度(负载约束)给出决策变量ρ;再按优先级高低依次将任务调度到最大ρ值所对应的可行VM上。实验结果表明,相比于Min-Min、Max-Min、HBB-LB算法,该算法减少了总任务的完成时间,均衡了VM的负载,降低了任务截止期错失率。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年04期）
动态任务优先级论文开题报告
（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：
为解决目前维修任务动态调度方法研究中存在方法复杂、考虑调度规则少、实用性不强等问题,对维修任务动态调度方法进行优化研究。综合考虑维修时间、维修前等待时间、受敌威胁程度和装备重要程度等调度规则,运用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)确定各维修任务的优先级。通过实时更新关键时间点的维修任务静态调度方案实现对维修任务的动态调度,构建考虑优先级的维修任务动态调度模型,并通过示例分析进行验证。验证结果表明:新模型能用相对简单的方法解决复杂问题,为装备保障指挥员确定维修任务调度方案提供参考。
（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。
动态任务优先级论文参考文献
[1].李子跃,宋丽华,徐冬璐.μC/OS-Ⅱ动态任务优先级调整机制初探[J].工业控制计算机.2018
[2].王雄伟,陈春良,曹艳华,陈伟龙,吴同晗.考虑优先级的维修任务动态调度方法[J].兵工自动化.2018
[3].张腾飞.基于动态优先级的海洋计量检定任务分组调度研究[D].上海海洋大学.2018
[4].马晨,肖智斌,张晶,范洪博,车国霖.实时嵌入式异构环境下多优先级混合任务调度动态策略[J].传感器与微系统.2016
[5].叶波,葛维春,刘文娟.基于动态优先级和调度决策的云计算任务调度算法[C].2016智能电网发展研讨会论文集.2016
[6].李梦盈.基于动态优先级的云计算任务调度研究[D].南京信息工程大学.2016
[7].丁超,唐力伟,邓士杰.基于动态优先级的测试任务抢占调度算法[J].系统工程与电子技术.2016
[8].李锴,孙鹏,孙昱,胡诗骏.基于动态优先级的任务计划建模及方法[J].计算机仿真.2015
[9].陈红,宋长军.优先级融合动态电压频率调节的云计算任务调度算法研究[J].激光杂志.2014
[10].刘亚秋,赵青华,景维鹏.基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法[J].计算机应用研究.2015