摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 课题来源 | 第10页 |
1.2 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-12页 |
1.3 解决实时任务分配问题的国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.3.1 无副本的实时任务分配的国内外研究现状 | 第12-13页 |
1.3.2 带有副本的实时任务分配的国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.4 本文的主要研究工作 | 第15页 |
1.5 本文的结构 | 第15-17页 |
第2章 任务调度方式以及进化算法 | 第17-29页 |
2.1 任务调度方式 | 第17-22页 |
2.1.1 单调速率调度算法 | 第17-19页 |
2.1.2 最低松弛度优先调度算法以及截止时间单调调度算法 | 第19-20页 |
2.1.3 最早截止期限优先算法 | 第20-21页 |
2.1.4 局部调度和全局调度算法 | 第21-22页 |
2.2 进化算法介绍 | 第22-28页 |
2.2.1 遗传算法 | 第23-24页 |
2.2.2 文化基因算法 | 第24-25页 |
2.2.3 粒子群算法 | 第25页 |
2.2.4 蚁群最优化算法 | 第25-27页 |
2.2.5 蛙跳算法 | 第27-28页 |
2.3 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 实时任务中基于粒子群算法的能耗感知调度算法 | 第29-39页 |
3.1 模型介绍和问题描述 | 第29-31页 |
3.1.1 异构环境下实时任务处理问题 | 第29页 |
3.1.2 异步多处理机平台 | 第29页 |
3.1.3 周期任务分布 | 第29-30页 |
3.1.4 任务调度和利用率以及能耗 | 第30页 |
3.1.5 约束条件模型 | 第30页 |
3.1.6 适应度函数的计算 | 第30-31页 |
3.1.7 基于能耗的异构处理器平台中的实时任务调度问题 | 第31页 |
3.2 PSO 算法的详细介绍 | 第31-33页 |
3.2.1 PSO 算法来源和介绍 | 第31页 |
3.2.2 PSO 算法的优势 | 第31-32页 |
3.2.3 PSO 算法参数介绍 | 第32-33页 |
3.3 应用 PSO 算法求解 RTSP 问题 | 第33-38页 |
3.3.1 构建能量利用矩阵和时间消耗矩阵 | 第33-34页 |
3.3.2 粒子的速度和位置以及惯性权重的更新 | 第34页 |
3.3.3 算法的收敛控制和避免早熟 | 第34-35页 |
3.3.4 能耗的优化方法 | 第35-38页 |
3.4 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 异构处理器环境下基于复制的实时任务调度 | 第39-50页 |
4.1 模型介绍和问题描述 | 第39-42页 |
4.1.1 异步多处理机平台 | 第39页 |
4.1.2 周期任务分布 | 第39页 |
4.1.3 任务调度和利用率 | 第39-40页 |
4.1.4 任务的独立性 | 第40页 |
4.1.5 划分执行 | 第40页 |
4.1.6 副本 | 第40-41页 |
4.1.7 无信息沟通 | 第41页 |
4.1.8 调度模型 | 第41页 |
4.1.9 问题描述 | 第41-42页 |
4.2 整数规划方法 | 第42-44页 |
4.2.1 整数规划公式 | 第42-43页 |
4.2.2 线性规划松弛 | 第43-44页 |
4.3 动态规划方法 | 第44-46页 |
4.4 多项式时间复杂度算法 | 第46-49页 |
4.5 本章小结 | 第49-50页 |
第5章 系统测试及结果分析 | 第50-62页 |
5.1 实验环境 | 第50页 |
5.2 实验测试步骤 | 第50-52页 |
5.2.1 异构处理器环境下实时任务的分配问题实验的测试步骤 | 第50-51页 |
5.2.2 异构处理器环境下带有副本的实时任务分配问题实验的测试步骤 | 第51-52页 |
5.3 实验结果及分析 | 第52-60页 |
5.3.1 PSO 算法的参数确定 | 第52-53页 |
5.3.2 PSO 与 GA 和 SFLA 算法在 RTSP 问题上的性能比较的实验结果 | 第53-58页 |
5.3.3 异构处理器环境下带有副本的实时任务分配问题的实验结果 | 第58-60页 |
5.4 本章小结 | 第60-62页 |
结论 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-68页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-70页 |
致谢 | 第70页 |