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实时信息采集任务的服务质量保证技术研究

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

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