论文题目: 实时系统的自适应进程调度方法研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 计算机软件与理论
作者: 童立靖
导师: 李明树
关键词: 实时调度,自适应,模糊推理,遗传算法,参数回归
文献来源: 中国科学院研究生院（软件研究所）
发表年度: 2005
论文摘要: 随着多媒体技术、嵌入式系统、移动计算、普适计算等计算机新兴科学与技术的发展,实时系统越来越需要面对动态变化或不可预测的环境。如何在这种环境下,力求在规定的时间内完成事件的处理,并能够控制所有实时设备和实时任务的协调运行,给实时系统带来了前所未有的挑战。本文研究动态坏境下实时调度的自适应方法,以提升实时系统的性能。 本文对动态环境下的实时调度的已有成果进行分析,在闭环反馈调度方法的基础上,提出一种自适应调度框架模型,及基于这一模型的三种自适应调度方法,研究成果包括: (1)给出自适应调度的形式化定义,并提出一种自适应调度框架模型。 首先分析闭环反馈调度方法的不足,提出使用自适应调度方法的必要性。为了将自适应调度和闭环反馈调度从方法上严格的区分开来,本文分别给出它们的形式化定义,并依据定义提出一种自适应调度框架模型。 (2)提出一种基于模糊推理和遗传算法的自适应调度方法。 在基于模糊推理和遗传算法的自适应进程调度(Fuzzy Inference and Genctic Algorithm Based Adaptive Process Scheduling-FuGAPS)方法中,系统资源由比例—积分—微分控制器根据系统的调度误差进行闭环分配。比例—积分—微分控制器的参数由模糊控制器根据系统的当前状态给出。模糊控制器的模糊规则由遗传算法给定。FuGAPS方法适用于难以建立数学模型的系统,但需要系统具备离线遗传搜索环境。 (3)提出一种基于线性回归的自适应调度方法。 在基于线性回归的自适应进程调度(Linear Regression Based Adaptive Process Scheduling-LiRAPS)方法中,系统资源由反馈控制器根据系统的调度误差进行闭环分配。反馈控制器的参数根据多元线性回归模型在线给定。LiRAPS方法适用于系统模型是线性的情况。LiRAPS可以在线进行自适应。在经过在线自适应后,进程调度器参数立刻发生改变,使得实时系统有着较快的自适应响应。 (4)提出一种基于可化为线性回归的自适应调度方法。 在基于可化为线性回归的曲线回归的自适应进程调度(Linear Regression Transform Enabled Curvilinear Regression Based Adaptive Process Scheduling-LiCAPS)方法中,系统资源由反馈控制器根据系统的调度误差进行闭环分配。反馈控制器的参数根据多元曲线回归模型在线给定。LiCAPS方法适用于系统模型是可以转化为线性的曲线模型的情况。LiCAPS可以在线进行自适应。在经过在线自适应后,进程调度器参数立刻发生改变,使得实时系统有着较快的自适应响应。 针对FuGAPS方法,本文给出一个研究实例——Web服务的响应延时控制。在此实例中,Web服务进程根据响应延时的要求被划分为若干进程等级队列。对这些进程等级队列中的进程,根据FuGAPS方法,进行进程调度。实验数据表明
论文目录:
摘要
Abstract
目录
第一章 引言
1.1 研究背景
1.1.1 实时系统的基本问题
1.1.2 自适应调度的重要意义
1.2 主要工作
1.3 组织结构
第二章 自适应调度的理论与方法
2.1 基本概念和相关术语
2.1.1 实时系统和实时调度
2.1.1.1 实时系统
2.1.1.2 实时调度
2.1.2 自适应与自适应系统
2.1.2.1 自适应的定义
2.1.2.2 自适应系统
2.2 研究现状与发展趋势分析
2.2.1 研究现状分析
2.2.1.1 基于CPU资源控制的方法
2.2.1.2 基于准入控制的方法
2.2.1.3 基于QoS控制的方法
2.2.2 发展趋势
2.2.2.1 调度器复杂化
2.2.2.2 向其它领域的拓展
2.3 已有研究成果面临的挑战
2.3.1 反馈进程调度的不足
2.3.2 自适应进程调度的确切含义
2.3.3 自适应进程调度的框架
2.3.4 相关工作比较
2.4 本章小节
第三章 基于模糊推理和遗传算法的自适应调度
3.1 调度的体系结构
3.2 进程调度方法
3.3 调度器参数的模糊求解
3.3.1 使用的模糊变量
3.3.2 模糊变量的隶属函数
3.3.3 参数求解的模糊规则
3.4 寻求模糊规则的遗传算法
3.4.1 稳态遗传算法的求解过程
3.4.2 寻找模糊规则的稳态遗传算法
3.4.2.1 基因与染色体
3.4.2.2 选择过程
3.4.2.3 杂交过程
3.4.2.4 变异过程
3.4.2.5 适应度函数
3.5 本章小结
第四章 基于线性回归的自适应调度
4.1 调度的体系结构
4.2 多元线性回归模型
4.3 基于线性回归的调度方法
4.4 系统稳定性分析
4.4.1 结构框图的导出
4.4.2 稳定性条件及其证明
4.4.3 稳态误差分析
4.5 本章小结
第五章 基于可化为线性回归的自适应调度
5.1 调度的体系结构
5.2 多元曲线回归模型
5.3 基于曲线回归的调度方法
5.4 系统稳定性分析
5.4.1 结构框图的导出
5.4.2 稳定性条件及其证明
5.4.3 稳态误差分析
5.5 三种自适应调度方法的比较
5.6 本章小结
第六章 基于模糊推理和遗传算法的实例研究
6.1 背景介绍
6.2 进程调度方法的设计与实现
6.2.1 调度的体系结构
6.2.2 原先的Linux进程调度
6.2.3 基于模糊推理和遗传算法的调度
6.3 实验数据分析
6.4 本章小结
第七章 基于参数回归的实例研究
7.1 背景介绍
7.2 进程调度方法的设计与实现
7.2.1 进程的服务等级设计
7.2.2 闭环的进程调度
7.2.3 基于曲线回归的调度
7.3 实验数据分析
7.4 本章小结
第八章 总结及进一步的工作
8.1 工作总结
8.2 进一步的工作
参考文献
攻读博士学位期间发表及录用的论文
攻读博士学位期间参加项目情况
致谢
发布时间: 2005-07-08
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