云计算在大规模海洋地形数据处理中的应用

首先阐述进行大规模海洋地形数据处理时,为提高运行效率,需要将获取的数据进行分层分块,对分好的面片进行希尔伯特编码;然后利用实验验证云计算构建云影像金字塔模型的有效性,并且在云计算下进行任务调度,实现海量数据的分布并行计算;最后通过实验验证本文算法收敛性和自适应能力强,提高系统对任务的调度和处理能力。     

校园网格智能代理的最大响应比任务调度算法

智能代理帮助用户快速查找可用的计算服务资源,提高校园网格的使用效率．在校园网格体系结构中构建智能代理层,由其负责管理和维护网格资源,通过CPU利用率、网络延迟、价格要求和信誉度四个典型参数计算节点的最大响应比,据此提供最优的可用服务资源．实验表明此方法在确定服务资源方面快捷高效．     

洋山港四期自动化码头任务调度系统优化

为了满足洋山港四期自动化集装箱码头对任务调度系统稳定可靠、低延迟、高并发、高吞吐量等方面的需求,在分析其应用现状存在不足的基础上,对任务调度系统服务采用服务化架构设计,通过服务应用集群、数据缓存集群、数据存储集群实现架构性能高效性、高可用性.从调度系统的应用服务、工作站的负载均衡策略等方面对系统进行性能优化,实现任务调...     

非专用分布式系统中任务调度的性能预测模型的研究

提出一种同构非专用分布式系统中的性能预测模型，并考虑到了工作站的利用率、服务率等诸多因素，文中用数学分析方法建立模型，进而推导出任务完成时间的概率分布，然后用模拟实验来确定本地任务执行时问的近似分布函数，并着重分析了几个重要的系统参数对任务完成时间的影响．     

海上搜救系统中的云计算平台处理效率研究

基于云平台的海上搜救系统在遇险船舶搜寻、人员救助和搜救力量管理等方面发挥着越来越重要的作用。本文深入研究了遗传算法和蚁群优化算法的优缺点,在此基础上,提出了基于遗传和蚁群优化算法的任务调度策略,有效结合了遗传算法在全局搜索方面和蚁群算法在求解精度方面的优势,有效提高了云计算平台的处理效率。     

分布式实时计算环境下安全任务调度技术研究

当前许多面向分布式计算环境的应用对实时系统提出了安全要求,研究安全的实时任务调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时任务的安全调度算法,该算法以提高实时任务的安全性和可调度性为目标,一方面按照任务的不同安全需求为其提供不同级别的安全服务,另一方面采用启发式实时调度技术,在多个处理机上有效分配并运行实时任务。仿真实验的结果表明,文章所提出的算法相对于其他算法而言,在不降低任务可调度性的前提下,有效提高了实时任务的安全性。     

基于遗传算法的网格任务调度方法研究

任务调度是网格计算的关键技术之一,研究网格任务调度方法对于网格系统建设具有重要意义.本文在分析比较典型网格任务调度方法的基础上,根据军事网格资源的特点,建立军事网格任务调度问题的数学模型.给出其形式化定义.设计并提出了一种军事网格环境下的任务调度HJGA算法,通过仿真实验,验证了HJGA算法在军事网格任务调度问题上优于其他调度算法.     

微型RTOS uSmartX及其在AVR中的应用

uSmartX是—个非先占式、多任务、基于优先级的实时操作系统,介绍了uSmartX的特点和各个模块的功能及其任务调度策略,并在此基础上实现了uSmartX在AVR上的应用。     

面向系统级能耗优化的无线实时网络系统任务调度机制

传统的能耗优化方法通常利用CPU的DVFS协议以及射频通信休眠调度来减少耗能。却很少有工作在对系统任务负载的调度和运行模式分配的同时考虑计算/通信两个子系统对能耗的综合优化。此外,传统的能耗优化机制通常只考虑系统的总能耗最优,而忽略了系统中个别节点能源耗尽对网络连通性所产生的影响。提出一种以系统寿命最大化为目标的任务调度和工作模式分配机制。该机制根据任务的实时性约束条件和节点的剩余能量调度任务,通过控制DVFS协议给子任务设定工作频率,同时利用射频休眠调度来实现系统能耗和寿命的折中平衡。仿真实验的结果表明,任务调度与分配算法在无线嵌入式网络系统的能耗和寿命表现上优于传统的方法。     

Energy-Efficient Deterministic Fault-Tolerant Scheduling for Embedded Real-Time Systems

By combining fault-tolerance with power management, this paper developed a new method for aperiodic task set for the problem of task scheduling and voltage allocation in embedded real-time systems. The schedulability of the system was analyzed through checkpointing and the energy saving was considered via dynamic voltage and frequency scaling. Simulation results showed that the proposed algorithm had better performance compared with the existing voltage allocation techniques. The proposed technique saves 51.5% energy over FT-Only and 19.9% over FT+EC on average. Therefore, the proposed method was more appropriate for aperiodic tasks in embedded real-time systems.