浅析RM与EDF实时调度算法
1 引言
与非实时系统相比，嵌入式实时系统因其所控制物理过程的动态性，要求运行于其中的单个任务必须满足其时限要求，以确保整个系统的正确性和安全性[1]。在航空航天、电信、制造、国防等领域，对实时系统有着强烈的应用需求。实时处理和实时系统的研究和应用工作已经有了相当长的历史，在实时任务调度理论、实时操作系统、实时通信等方面取得了大量成果。
实时任务调度理论是实时处理技术的核心和关键[2]。这是因为，实时任务具有时限要求，在一个或多个处理器之间调度实时任务，需要判断是否每个任务的执行都能在其截止期限内完成。如果每个任务的执行都能在其截止期限内完成，则称该调度是可行。可调度性判定就是判定给定的n个实时任务在应用某种调度算法的前提下能否产生一个可行的调度。调度算法的设计要尽可能满足任务可调度性的要求[3]。
2 实时调度分类
由于实时系统的侧重点不同，实时调度亦有多种分类方式。常见的分类有，根据任务实时性要求的重要程度，分为硬实时调度和软实时调度——在硬实时调度中任务必须在其截止期限内执行完毕，否则将产生严重后果。而对于软实时任务，当系统负载过重的时候，允许发生错过截止期限的情况，根据任务是在一个或多个处理器上运行，分为单处理器实时调度和多处理器实时调度，多处理器实时调度又可分为集中式调度和分布式调度；根据调度算法和可调度性判定是在任务运行之前还是运行期间进行的，分为静态调度、动态调度和混合调度；根据被调度的任务是否可以互相抢占，分为抢占式调度和非抢占式调度；根据任务请求到达的情况不同。分为周期性任务调度和非周期性任务调度。不同调度方式具有各自的优缺点，适用于不同类型的实时系统。
3 RM与EDF调度算法简介
1973年，Liu 和Layland 提出了一种适用于可抢占的硬实时周期性任务调度的静态优先级调度算法——速率单调（Rate Monotonic ，简称RM ）调度算法，并对其可调度性判定问题进行了研究。RM 算法是一种静态分配优先级算法，它根据任务的周期来分配优先级，周期越小，任务的优先级越高。Liu 和Layland 在文献[4]中证明了RM 算法是最优的，即对于在任何其他静态优先级算法下可调度的任务集合，在RM 算法下也是可调度的。RM 算法基于建立在一系列理想假设基础上的理想调度模型，而在应用中，考虑到各种因素的影响，需要对这些假设进行修正[5]，目前已有大量关于RM 算法及其各种扩展情况下的调度算法以及实时任务在这些下的可调度性判定研究的文献。
最早截止期优先（Earliest Deadline First ，简称EDF ）调度算法是一种动态优先级任务调度算法，它按照当前作业的绝对截止期为其分配优先级，作业的绝对截止期越短，其优先级别越高，相反，作业的绝对截止期越长，其优先级别越低。在EDF 调度算法中，具有最高优先级别的作业总是最先得到执行。如果当前有其他较低优先级作业正在执行，则该较低优先级作业被抢占，让位给具有最高优先级的作业执行那个，直至就绪队列中没有高于该作业优先级的作业时，该作业恢复执行。
Liu 和Layland 已经证明，EDF 调度算法的可调度利用率等于1，EDF 调度算法也是一种最优的调度算法。尽管EDF 调度算法在处理器利用率小于等于1的情况下能够实现最优调度，但是，当系统超载时，任务调度成功率降低，切换次数增多，系统的调度性能下降。
4 相关工作
首先对于一些符号、概念、术语进行如下定义：
i T ——第i 个实时任务；
n ——任务集合中任务的数量；
i e ——任务i T 的执行时间；
i p ——任务i T 的周期；
t ——系统运行的时间，0t ；
i r ——任务i T 的释放时间；
i d ——任务i T 的相对时间限（相对于释放时间）；
i D ——任务i T 的绝对时间限。
任务的释放时间是指所有用来开始执行任务的资源都可用的时间，即任务开始执行的时间。任务的绝对时间限是指任务必须完成的时间。任务的相对时间限是指绝对时间限减去释放时间。
RM 、EDF 调度算法基于如下假设条件：
(1) 高优先级的任务可以抢占低优先级的任务；
(2) 没有任务有非抢先的部分，并且抢先的成本可以忽略；
(3) 只有处理器资源是竞争的，内存、I/O 和其他资源是足够的，即无需竞争；
(4) 所有任务都是无关的，不存在先后次序的约束；
(5) 任务集合中的所有任务都是周期性的；
(6) 任务的相对时间限等于它的周期。
这些假设是RM 和EDF 算法的基础，是对理想情况的研究，在实际实时系统项目中会考虑各种因素的影响。本文提到的混合算法也是基于以上假设。
5 RM 、EDF 及混合调度算法分析
在RM 调度算法中，任务的优先级与它的周期反向相关，如果i T 任务j T 比的周期小，则i T 比j T 的优先级高。处理器总是优先执行当前处于就绪状态的优先级最大的任务，并且任务的优先级固定。
RM 调度算法对于给定周期性任务集可调度性的充分条件是：
1/1(21)n n i i i
e n p =≤-∑ (1) 在EDF 调度算法中，任务的优先级与它的绝对时间限相关，处理器总是优先执行当前处于就绪状态的绝对时间限最早的任务，任务优先级并不固定，随着它们的绝对时间限的接近程度而变化。
EDF 调度算法对于给定周期性任务集可调度性的充分必要条件是：
1
1n i i i
e p =≤∑ (2) 式(1)和(2)中1
/n i i i e p =∑是指任务集的工作负载。由于1/(21)n n -随着值的增加
单调递减，所以当1n ≥时，1/(21)1n n -≤。这说明RM 调度算法比EDF 调度算法能承受的工作负载要低。RM 算法虽然承受的工作负载要低，但性能稳定。EDF 算法可以承受较高的工作负载，但是一旦过载，其性能急剧下降。
另外，RM 属于静态调度算法，适合于问题要求比较明确的系统，额外开销小，可预测性好。但是，由于静态调度算法一旦做出调度决定后，在整个运行期间就无法再进行更改，因此，它的灵活性不如动态调度算法，不适合不可预测环境的调度。EDF 是一种动态调度算法，需要在变化的环境中做出反应，这类算法应用 比较灵活，适合于任务不断生成的动态实时系统中。但是动态调度算法的可预测性差并且运行开销较大。
关于混合调度算法的研究，Liu 和Layland 在文献[4]中提出了一种方案。对于一个任务集而言，其中任务1,2,,k ，这k 个任务是具有最短周期的任务，采用固定分配优先级的RM 算法调度执行，而余下的任务1,2,,k k m ++ 则采用EDF 调度算法执行。这种调度算法只是简单的将任务分为两组，每组分别采用不同的调度算法，并没有很好的将RM 与EDF 调度算法相结合。
5 RM 和EDF 算法的理论发展与实际应用
对RM 及其扩展可调度性的研究，一方面要从理论上研究更好的最小上界算法，找更优化的确切和构造性算法。另一方面也要对这些算法的性能进行测试、分析和比较。但迄今为止，对这些算法的性能分析都是基于理论上的定性分析或者只是少数几种算法之间的简单比较，这不利于实时系统的开发[5]。
此外，由于RM 算法作为代表固定优先级调度的经典实时调度算法，可被应用于实时操作系统(RTOS)的嵌入式实时系统，而任务的上下文切换开销对此类应用的性能有很大的负面影响。目前所建立的理想化调度理论基本上都忽略了在
非理想资源上调度一个任务集所产生的实现开销，因此实时调度理论与其在特定硬件平台上操作系统内核中的实现存在着很大的差距。
EDF调度算法是一种抢占式调度算法，为了适应不可抢占任务的需要，Jeffay 等人在1991年提出了非抢占式EDF调度算法(Non-Preemptive Earliest Deadline First，NPEDF)。NPEDF中一个任务一旦执行就要执行完成。调度程序只是在一个任务执行完成后才决定下一个要执行的任务，这与抢占式方案在每个时钟单位选择要执行的任务不同[6]。
在国防、金融、电信、航空等重要应用领域中，往往要求分布式系统具有实时性。现有对端到端实时任务调度模型的研究成果集中在固定优先级的周期性端到端实时任务调度。而将动态优先级算法（主要是EDF调度策略）用于实现端到端时延保证的研究，主要集中在实时通信领域[7]。虽然在现有的大多数实时操作系统中，内核仅支持固定优先级调度，在此基础上实现EDF调度的代价过高。但最新研究表明，如果在操作系统内核为作业提供绝对截止期表示机制，在内核中实现的EDF调度器的复杂度与固定优先级调度器相当，而由于抢占引起的作业切换次数要小得多，在作业延迟抖动等方面具有与固定优先级调度器相当或更佳的性能。目前正在兴起的开放源码实时操作系统也为修改核心以支持动态优先级调度机制提供了可能性。可以预计将有更多的实时操作系统支持内核级的EDF 调度算法。
参考文献
[1] 罗玎玎，赵海，孙佩刚等．RM的运行时开销研究与算法改进[J] ．通信学报,2008,29(2) ．
[2] 王济勇，赵海，林涛等．计算机学报[J],2005,28(2)．
[3] 王永吉，陈秋萍．单调速率及其扩展算法的可调度性判定[J] ．软件学报,2004,15(6)．
[4] Liu CL , Layland JW . Scheduling algorithms for multiprogramming in a hard-real-time environment. Journal of ACM [J].1973,20(1):174-189.
[5] 邢建生，刘军祥，王永吉．计算机研究与发展[J],2005,42(11) ．
[6] 王济勇，林涛，王金东．EDF调度算法抢占行为的研究及改进．电子学报[J],2004,32(1) ．
[7] 萧伟，冯怡宝，应启．改进型EDF调度算法的研究与实现[J] ．计算机工程,2009,35(18) ．
一、先来先服务算法 1．程序简介 先来先服务算法按照作业进入系统后备作业队列的先后次序挑选作业,先进入系统的作业将优先被挑选进入主存,创建用户进程,分配所需资源,然后,移入就绪队列.这是一种非剥夺式调度算法,易于实现,但效率不高.只顾及作业的等候时间,未考虑作业要求服务时间的长短,不利于短作业而优待长作业,不利于I/O繁忙型作业而有利于CPU繁忙型作业.有时为了等待场作业执行结束,短作业的周转时间和带全周转时间将变得很大,从而若干作业的平均周转时间和平均带权周转时间也变得很大。 2．分析 1．先定义一个数组代表各作业运行的时间，再定义一个数组代表各作业到达系统的时间，注意到达系统的时间以第一个作业为0基础（注意：若各程序都同时到达系统，则到达系统时间都为0）。 2．输入作业数。 3．然后运用循环结构累积作业周转时间和带权周转时间。 4．最后，作业周转时间和带权周转时间分别除以作业数即可得到平均作业周转时间和平均带权周转时间。 3．详细设计 源程序如下： #include
数据结构课程设计报告 贪心算法：任务调度问题的设计 专业 学生姓名 班级 学 号 指导教师 完成日期
贪心算法：任务调度问题的设计 目录 1设计内容 (1) 2）输入要求 (1) 3）输出要求 (1) 2设计分析 (1) 2.1排序（将数组按照从小到大排序）的设计 (1) 2.2多个测试案例的处理方法的设计 (2) 2.3 for循环设计 (2) 2.4系统流程图 (2) 3设计实践 (2) 3.1希尔排序模块设计 (2) 3.2 多个测试案例的处理方法的模块设计 (3) 4测试方法 (4) 5程序运行效果 (4) 6设计心得 (6) 7附录 (6)
数据结构课程设计报告（2017） 贪心算法：任务调度问题的设计 1设计内容 有n项任务，要求按顺序执行，并设定第I项任务需要t[i]单位时间。如果任务完成的顺序为1，2，…，n，那么第I项任务完成的时间为c[i]=t[1]+…+t[i]，平均完成时间（ACT）即为（c[1]+..+c[n]）/n。本题要求找到最小的任务平均完成时间。 2）输入要求 输入数据中包含n个测试案例。每一个案例的第一行给出一个不大于2000000的整数n，接着下面一行开始列出n各非负整数t（t≤1000000000），每个数之间用空格相互隔开，以一个负数来结束输入。 3）输出要求 对每一个测试案例，打印它的最小平均完成时间，并精确到0.01。每个案例对应的输出结果都占一行。若输入某一个案例中任务数目n=0，则对应输出一个空行。 2 设计分析 这个题目属于贪心算法应用中的任务调度问题。要得到所有任务的平均完成时间，只需要将各个任务完成时间从小到大排序，任务实际完成需要的时间等于它等待的时间与自身执行需要的时间之和。这样给出的调度是按照最短作业优先进行来安排的。贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。在许多可以用贪心算法求解的问题中一般具有两个重要的性质：贪心选择性质和最有子结构性质。所谓贪心选择性只是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到，这是贪心算法可行的第一基本要素。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所做的贪心选择最终将会得到问题的一个整体最优解。首先考察问题的一个整体最优解，并证明可修改这个最优解，使其以贪心选择开始。而且做了贪心选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步做贪心选择，最终可得到问题的一个整体最优解。其中，证明贪心选择后问题简化为规模更小的类似子问题的关键在于利用该问题的最优子结构性质。当一个问题的最优解包含着它的子问题最优解时，称此问题具有最优子结构性质，这个性质是该问题可用贪心算法求解的一个关键特征。 2.1排序（将数组按照从小到大排序）的设计 排序的方法有很多，如：冒泡排序、希尔排序、堆排序等，这些排序的方法都可以使用。这里采用希尔排序来实现。 它的基本思想是：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量；这里选取n的一半作为第一个增量（increment=n》1），把数组的全部元素分成d1个组。所有距
华北科技学院计算机学院综合性实验实验报告 课程名称《计算机操作系统》 实验学期2015 至2016 学年第一学期学生所在系部计算机系 年级2013 专业班级计科B133 学生姓名谢培旗学号201307014319 任课教师王祥仲 实验成绩
计算机学院制 华北科技学院计算机学院综合性实验报告 》课程综合性实验报告《计算机操作系统年 12 月 4 日 2015 基础二开课实验室：
页1 第 华北科技学院计算机学院综合性实验报告 （5）分析程序运行的结果，谈一下自己的认识。
四、实验结果及分析 本实验设计到三个进程调度，分别是：先来先服务调度算法，非抢占式短进程调度算法，最高响应比优先调度算法。以下为本次实验结果截图及分析： 程序运行界面截图： 先来先服务调度算法1.
页2 第 华北科技学院计算机学院综合性实验报告 分析： 当在进程调度中采用FCFS算法时，每次调度是从就绪的进程队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后，进程调度才将处理机分配给其它进程。 程序计算结果如图，设有5个进程：a、b、c、d、e在不同时间到达，按其到达时间排序则为：a->b->c->d->e，即调用先来先服务算法以后进程运行的顺序是：a->b->c->d->e。 2.非抢占式短进程调度算法 算法是以作业的长短来计算优先级，作业越短，其优先级越高。作业的长短是以作业所SJF算法可以分别用于作业调度和进程调度。在把短作业优先调度算SJF要求的运行时间来衡量的。优先将法用于作业调度时，它将从外存的作业后备队列中选择若干个估计运行时间最短的作业，它们调入内存运行。在不同时间到达，按其所需服务时间长ed、ca程序计算结果如图，设有5个进程：、b、、，即调用非抢占式短进程优先调度算法以后进程运行的顺序是：短排序则为： a->b->e->c->d 。a->b->e->c->d 页3 第
操作系统实验报告(进程调度算法)
实验1 进程调度算法 一、实验内容 按优先数调度算法实现处理器调度。 二、实验目的 在采用多道程序设计的系统中，往往有若干个进程同时处于就绪状态。当就绪进程个数大于处理器数时，就必须依照某种策略来决定哪些进程优先占用处理器。本实验模拟在单处理器情况下的处理器调度，帮助学生加深了解处理器调度的工作。 三、实验原理 设计一个按优先数调度算法实现处理器调度的程序。 (1) 假定系统有五个进程，每一个进程用一个进程控制块PCB来代表，进程控制块的格式为： 进程名 指针 要求运行时 间 优先数
状态 其中，进程名——作为进程的标识，假设五个进程的进程名分别为P1，P2，P3，P4，P5。 指针——按优先数的大小把五个进程连成队列，用指针指出下一个进程的进程控制块的首地址，最后一个进程中的指针为“0”。 要求运行时间——假设进程需要运行的单位时间数。 优先数——赋予进程的优先数，调度时总是选取优先数大的进程先执行。 状态——可假设有两种状态，“就绪”状态和“结束”状态。五个进程的初始状态都为“就绪”，用“R”表示，当一个进程运行结束后，它的状态为“结束”，用“E”表示。 (2) 在每次运行你所设计的处理器调度程序之前，为每个进程任意确定它的“优先数”和“要求运行时间”。 (3) 为了调度方便，把五个进程按给定的优先数从大到小连成队列。用一单元指出队首进程，用指针指出队列的连接情况。例： 队首标志 K2
1P1 K 2 P2 K 3 P3 K 4 P4 K 5 P5 0 K4K5K3K1 2 3 1 2 4 1 5 3 4 2 R R R R R PC B1 PC B2 PC B3 PC B4 PC B5 (4) 处理器调度总是选队首进程运行。采用动态改变优先数的办法，进程每运行一次优先数就减“1”。由于本实验是模拟处理器调度，所以，对被选中的进程并不实际的启动运行，而是执行： 优先数-1 要求运行时间-1 来模拟进程的一次运行。 提醒注意的是：在实际的系统中，当一个进程被选中运行时，必须恢复进程的现场，让它占有处理器运行，直到出现等待事件或运行结束。在这里省去了这些工作。
1、问题描述： n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上，一个最优调度应使机器M1没有空闲时间，且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下，机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1，2，…，n}。S是N的作业子集。在一般情况下，机器M1开始加工S中作业时，机器M2还在加工其他作业，要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度，它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时，安排作业 π(2)，…，π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)}，则有T’=T(S,bπ(1))。 证明：事实上，由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1))，设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。
则π(1)，π'(2)，…，π'(n)是N的一个调度，且该调度所需的时间为 aπ(1)+T(S,bπ(1)) 浅析RM与EDF实时调度算法 1 引言 与非实时系统相比，嵌入式实时系统因其所控制物理过程的动态性，要求运行于其中的单个任务必须满足其时限要求，以确保整个系统的正确性和安全性[1]。在航空航天、电信、制造、国防等领域，对实时系统有着强烈的应用需求。实时处理和实时系统的研究和应用工作已经有了相当长的历史，在实时任务调度理论、实时操作系统、实时通信等方面取得了大量成果。 实时任务调度理论是实时处理技术的核心和关键[2]。这是因为，实时任务具有时限要求，在一个或多个处理器之间调度实时任务，需要判断是否每个任务的执行都能在其截止期限内完成。如果每个任务的执行都能在其截止期限内完成，则称该调度是可行。可调度性判定就是判定给定的n个实时任务在应用某种调度算法的前提下能否产生一个可行的调度。调度算法的设计要尽可能满足任务可调度性的要求[3]。 2 实时调度分类 由于实时系统的侧重点不同，实时调度亦有多种分类方式。常见的分类有，根据任务实时性要求的重要程度，分为硬实时调度和软实时调度——在硬实时调度中任务必须在其截止期限内执行完毕，否则将产生严重后果。而对于软实时任务，当系统负载过重的时候，允许发生错过截止期限的情况，根据任务是在一个或多个处理器上运行，分为单处理器实时调度和多处理器实时调度，多处理器实时调度又可分为集中式调度和分布式调度；根据调度算法和可调度性判定是在任务运行之前还是运行期间进行的，分为静态调度、动态调度和混合调度；根据被调度的任务是否可以互相抢占，分为抢占式调度和非抢占式调度；根据任务请求到达的情况不同。分为周期性任务调度和非周期性任务调度。不同调度方式具有各自的优缺点，适用于不同类型的实时系统。 3 RM与EDF调度算法简介 华北科技学院计算机系综合性实验 实验报告 课程名称操作系统C 实验学期 2012 至 2013 学年第 2 学期学生所在系部计算机学院 年级 10级专业班级网络B102 学生姓名刘状学号 201007024205 任课教师杜杏菁 实验成绩 计算机系制 《操作系统C》课程综合性实验报告 开课实验室：基础六机房2013年6月3日 实验题目进程调度算法模拟 一、实验目的 通过对进程调度算法的模拟，进一步理解进程的基本概念，加深对进程运行状态和进程调度过程、调度算法的理解。 二、设备与环境 1. 硬件设备：PC机一台 2. 软件环境：安装Windows操作系统或者Linux操作系统，并安装相关的程序开发环境，如C \C++\Java 等编程语言环境。 三、实验内容 （1）用C语言（或其它语言，如Java）实现对N个进程采用某种进程调度算法（如动态优先权调度）的调度。 （2）每个用来标识进程的进程控制块PCB可用结构来描述，包括以下字段： ?进程标识数ID。 ?进程优先数PRIORITY，并规定优先数越大的进程，其优先权越高。 ?进程已占用CPU时间CPUTIME。 ?进程还需占用的CPU时间ALLTIME。当进程运行完毕时，ALLTIME变为0。 ?进程的阻塞时间STARTBLOCK，表示当进程再运行STARTBLOCK个时间片后，进程将进 入阻塞状态。 ?进程被阻塞的时间BLOCKTIME，表示已阻塞的进程再等待BLOCKTIME个时间片后，将 转换成就绪状态。 ?进程状态STATE。 ?队列指针NEXT，用来将PCB排成队列。 （3）优先数改变的原则： ?进程在就绪队列中呆一个时间片，优先数增加1。 ?进程每运行一个时间片，优先数减3。 （4）为了清楚地观察每个进程的调度过程，程序应将每个时间片内的进程的情况显示出来，包括正在运行的进程，处于就绪队列中的进程和处于阻塞队列中的进程。 （5）分析程序运行的结果，谈一下自己的认识。 算法之多机调度问题 用贪心法解决多机调度问题 （1）问题的描述 设有n个独立的作业{1, 2,…, n}，由m台相同的机器{M1, M2,…, Mm}进行加工处理，作业i所需的处理时间为ti（1≤i≤n），每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但不可间断、拆分。多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。 （2）算法设计思想 解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间作业优先，即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，这样可以保证处理时间长的作业优先处理，从而在整体上获得尽可能短的处理时间。 （3）数据及解题过程 设7个独立作业{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}由3台机器{M1, M2, M3}加工处理，各作业所需的处理时间分别为{2, 14, 4, 16, 6, 5, 3}。贪心法产生的作业调度如下： （4）程序使用C++运行测试 （5）代码如下： #include for (i=1;i<=n;i++) { for (j=1;j<=n-i;j++) { if (t[j] 课程设计 采用短作业优先调度算法调度程序 学号： 姓名： 专业： 指导老师： 日期： 目录 一、实验题目 (3) 二、课程设计的目的 (3) 三、设计内容 (3) 四、设计要求 (3) 五、主要数据结构及其说明 (4) 六、程序运行结果 (5) 七、流程图 (7) 八、源程序文件 (9) 九、实验体会 (13) 十、参考文献 (13) 摘要 在多道程序环境下，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法，动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源，提高处理机的利用率及改善系统性能（吞吐量、响应时间），在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏，因而，处理机调度便成为操作系统设计的中心问题之一。 在多道程序系统中，一个作业被提交后必须经过处理机调度后，方能获得处理机执行。对于批量型作业而言，通常需要经历作业调度和进程调度两个过程后方能获得处理机。作业调度是对成批进入系统的用户作业，根据作业控制块的信息，按一定的策略选取若干个作业使它们可以去获得处理器运行的一项工作。而对每个用户来说总希望自己的作业的周转时间是最小的，短作业优先（SJF）便是其中一种调度方法。本次课程设计主要是模拟短作业优先(SJF)调度算法。 一、实验题目 采用短作业优先算法的的进程调度程序 二、课程设计的目的 操作系统课程设计是计算机专业重要的教学环节，它为学生提供了一个既动手又动脑，将课本上的理论知识和实际有机的结合一起，独立分析和解决实际问题的机会。 进一步巩固和复习操作系统的基础知识。 培养学生结构化程序、模块化程序设计的方法和能力。 提高学生调试程序的技巧和软件设计的能力。 提高学生分析问题、解决问题以及综合利用C语言进行程序设计的能力。 三、设计内容 设计并实现一个采用短作业优先算的进程调度算法演示程序 四、设计要求 1. 每一个进程有一个PCB，其内容可以根据具体情况设定。 2. 进程数、进入内存时间、要求服务时间、优先级等均可以在界面上设定 3. 可读取样例数据（要求存放在外部文件中）进行进程数、进入内存时间、时间片长度、进程优先级的初始化 4. 可以在运行中显示各进程的状态：就绪、执行（由于不要求设置互斥资源与进程间同步关系，故只有两种状态） 5. 采用可视化界面，可在进程调度过程中随时暂停调度，查看当前进程的状态以及相应的阻塞队列 嵌入式实时操作系统中实时调度算法综述 摘要：实时调度是指在有限的系统资源下，为一系列任务决定何时运行，并分配任务运 行除CPU之外的资源，以保证其时间约束、时序约束和资源约束得到满足。一个实时系统可以由单处理器系统来实现，也可以用多处理器系统来实现。实时调度算法是保障实时系统时限性和高可靠性的最重要手段之一。 关键词：嵌入式；实时操作系统；实时调度算法；RTOS；RMS 引言 嵌入式系统在当今的生产和生活中得到了广泛的应用,鉴于嵌入式实时系统的特点,要求任务调度等实时内核功能精简和高效。综合了EDF 和RM调度策略的CSD 调度策略,更加适合嵌入式系统的特点,满足其内核的要求。任务调度策略是实时系统内核的关键部分,如何进行任务调度,使得各个任务能在其期限之内得以完成是实时操作系统的一个重要的研究领域。它的精简和高效,对提高低处理能力,小内存系统整体性能具有重大的意义。 RTOS概述 RTOS，即：实时系统（Real-time operating system），实时系统能够在指定或者确定的时间内完成系统功能和外部或内部、同步或异步时间做出响应的系统。它的正确性不仅依赖系统计算的逻辑结果，还依赖于产生这个结果的时间。因此实时系统应该在事先先定义的时间范围内识别和处理离散事件的能力；系统能够处理和储存控制系统所需要的大量数据。对一般的程序来说，大多数是考虑指令执行的逻辑顺序，指令何时执行并不重要。而对实时应用系统的程序就不一样，当外部某激励出现时，系统必须以一定的方式和在限定的时间内响应它，如果已超时，那怕执行结果是正确的，系统也认为是失效的。实时操作系统通常被分为软实时操作系统和硬实时操作系统。前者意味着偶尔错过时限是可以容忍的；后者意味着执行过程不但必须正确而且必须准时。在实时操作系统中，系统将程序分成许多任务(或进程)，而每个任务的行为都预先可知，或者是有明确的功能，系统根据一定的调度原则，决定谁可取得执行权，这就是RTOS的核心所在。 实时调度算法 实时调度算法可以分为4类：单处理器静态调度算法、多处理器静态调度算法、单处理器动态调度算法、多处理器动态调度算法。下面分别分析嵌入式操作系统中采用的各种调度方法，以及这些调度方法是如何满足实时性应用的实时要求的。 1 速率单调算法 速率单调算法是一个经典的算法，它是针对那些响应和处理周期性事件的实时任务的，它事先为每个这样的实时任务分配一个与事件频率成正比的优先级。 实现时，就绪队列中的所有任务按照优先级Priority排队，优先级最高的任务排在队首，当处于运行态的任务，由于某种原因挂起时，只要把就绪队列的首元素从就绪队列中取下，使运行任务指针pRunTask指向该元素即可，如果是处于其他状态的任务变为就绪状态，而挂 目录 目录 ........................................................ 错误!未定义书签。1．课程设计目的.............................................. 错误!未定义书签。 编写目的................................................. 错误!未定义书签。2．课程设计内容.............................................. 错误!未定义书签。 设计内容................................................. 错误!未定义书签。3．课程设计方案.............................................. 错误!未定义书签。 模块划分................................................. 错误!未定义书签。 模块调用关系图........................................... 错误!未定义书签。 子模块程序流程图......................................... 错误!未定义书签。4．测试数据和结果............................................ 错误!未定义书签。 测试数据................................................. 错误!未定义书签。 测试结果................................................. 错误!未定义书签。 测试抓图................................................. 错误!未定义书签。5．参考文献.................................................. 错误!未定义书签。6．总结...................................................... 错误!未定义书签。 设计体会................................................. 错误!未定义书签。 结束语................................................... 错误!未定义书签。7．程序使用说明书............................................ 错误!未定义书签。8．程序源代码................................................ 错误!未定义书签。 一种改进的关键工序算法 刘智勇 徐昕 江苏科技大学经济管理学院，江苏 镇江 212003 摘要：针对max ///n m p F 问题，改进了关键工序法法，该算法同时注重关键工件与关键工序，通过对关键工件与非关键工件在关键工序前后的加工时间计算、比较来获得各工件加工的先后顺序，缩短最长流程时间。并将该启发式算法与关键工序法进行了对比分析，最后利用仿真的方法来验证所提出的方法的可行性。 关键词：Flow-shop 关键工件 关键工序 启发式算法 最长流程时间 0引言 Flow-shop 调度问题（flow shop scheduling problem,FSP ）是许多实际流水线生产调度问题的简化模型，它无论是在离散制造工业还是在流程工业中都具有广泛的应用，因此其研究具有重要的理论意义和工程价值。n/m/p/F max 问题是Flow-shop 调度问题中的一种特殊情况，即所有工件在各台机器上的加工顺序都相同，也称流水作业排列排序问题或同顺序排序问题。其求解方法有精确方法 [1]（分支定界法、穷举法等）、智能搜索法 [2,3,4]（神经网络法、遗传算法、蚁群算法等）、启发式算法[4,5,6,7]（Palmer 算法、C-D-S 法、关键工序法、最小排序系数法等）等等。由于Flow-shop 调度问题一般都属于NP 难题(nondeterministic polynomial)。精确方法只能求解小规模问题，对于大规模问题几乎被认为是无效算法，智能搜索法在求解上虽比启发式算法更接近最有解，但由于设计针对具体问题的智能搜索法对于许多人来说比较困难，特别是对于实际工程人员更是如此。所以启发式算法仍是用的很多的方法。主要的启发式算法有Palmer 算法、关键工序法和最小排序系数法等。其中，关键工序法贯穿着当前先进的管理思想，能够很好的对现实情况进行解释和分析。然而关键工序法所求的可行解很可能与最优解相差甚远，鉴于此，本文对其进行了改进。 1 max ///n m p F 问题描述 max ///n m p F 问题可以描述为：有n 个工件在m 台机器上加工，各工件有完全相 同的工艺路线，每一台机器上加工工件的先后顺序也完全相同；一个工件不能同时在不同的机器上加工；每台机器同时只能加工一个工件；各工件在加工完后立即送下一道工序；工件在机器上开始加工，必须一直进行到该工序完工，中途不允许停下来插入其它工件；所有工件在0时刻已准备就绪，机器调整时间包括在加工时间内； [编辑本段]常用的分组调度算法 对于调度算法有两个重要的设计参数：一个是吞吐量，另一个是公平性。调度算法是数据业务系统的一个特色，目的是充分利用信道的时变特性，得到多用户分集增益，提高系统的吞吐量。吞吐量一般用小区单位时间内传输的数据量来衡量。公平性指小区所有用户是否都获得一定的服务机会，最公平的算法是所有用户享有相同的服务机会。奸的调度算法应该兼顾吞吐量和公平性，根据算法的特点，调度算法主要可分为：轮询(Round Robin， RR)算法；最大C／I算法(MaxC／1)；正比公平(Proportional Fair，PP)算法。 (1)轮询算法 在考虑公平性时，一般都把循环调度算法作为衡量的标准。这种算法循环地调用每个用户，即从调度概率上说，每个用户都以同样的概率占用服务资源(时隙、功率等)。循环调度算法每次调度时，与最大C／I算法相同，并不考虑用户以往被服务的情况，即是无记忆性方式。循环调度算法是最公平的算法，但算法的资源利用率不高，因为当某些用户的信道条件非常恶劣时也可能会得到服务，因此系统的吞吐量比较低。 图7-35给出了以时分方式使用高速下行共享信道(High Speed Downlink Share CHannel， HS-DSCH)信道的一种可能的资源分配方式。从图中可以看出，尽管UEl和UE2的信道环境不同(与基站的距离不同)，但是分配了相同的信道使用时间给UEl和UE2。 (2)最大C／I算法 最大C／I算法在选择传输用户时，只选择最大载干比C／I的用户，即让信道条件最好的用户占用资源传输数据，当该用户信道变差后，再选择其他信道最好的用户。基站始终为该传输时刻信道条件最好的用户服务。 最大C／I算法获取的吞吐量是吞吐量的极限值，但在移动通信中，用户所处的位置不同，其所接收的信号强度不一样，最大C／I算法必然照顾了离基站近、信道好的用户，而其他离基站较远的用户则无法得到服务，基站的服务覆盖范围非常小。这种调度算法是最不公平的。 图7-36给出了以时分方式使用HS-DSCH信道的一种可能的资源分配方式。该图假定了服务过程中UEl的信道条件始终好于UE2。从图中可以看出，只有当信道条件较好的UEI缓冲区数据全部传输完毕，系统才调度UE2服务。 负载调度算法 负载均衡（Load Balance），又称为负载分担，就是将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价又有效的方法来扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 在调度器的实现技术中，IP负载均衡技术是效率最高的。在已有的IP负载均衡技术中有通过网络地址转换（Network Address Translation）将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器，称之为VS/NAT技术。在分析VS/NAT 的缺点和网络服务的非对称性的基础上，提出通过IP隧道实现虚拟服务器的方法VS/TUN，和通过直接路由实现虚拟服务器的方法VS/DR，它们可以极大地提高系统的伸缩性。 在内核中的连接调度算法上，IPVS实现了以下几种调度算法： 1 轮叫调度 1.1 轮叫调度含义 轮叫调度（Round Robin Scheduling）算法就是以轮叫的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。 轮叫是基站为终端分配带宽的一种处理流程，这种分配可以是针对单个终端或是一组终端的。为单个终端和一组终端连接分配带宽，实际上是定义带宽请求竞争机制，这种分配不是使用一个单独的消息，而是上行链路映射消息中包含的一系列分配机制。 1.2 轮叫调度算法流程 轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器，从1开始，直到N（内部服务器个数），然后重新开始循环。在系统实现时，我们引入了一个额外条件，即当服务器的权值为零时，表示该服务器不可用而不被调度。这样做的目的是将服务器切出服务（如屏蔽服务器故障和系统维护），同时与其他加权算法保持一致。所以，算法要作相应的改动，它的算法流程如下：假设有一组服务器S = {S0, S1, …, Sn-1}，一个指示变量i表示上一次选择的服务器，W(Si)表示服务器Si的权值。变量i被初始化为n-1，其中n > 0。 j = i; do { j = (j + 1) mod n; 保证调度算法 基本思想:向用户做出明确的性能保证,然后去实现它.如你工作时有n个用户的登录,则你将获得cpu处理能力的1/n 算法实现:跟踪计算各个进程已经使用的cpu时间和应该获得的cpu时间,调度将转向两者之比最低的进程 五,保证调度算法 思想:向用户做出明确的性能保证,然后去实现它. 算法:容易实现的一种保证是:当工作时己有n个用户登录在系统,则将获得CPU处理能力的1/n.类似的,如果在一个有n个进程运行的用户系统中,每个进程将获得CPU处理能力的1/n. 实现方法:OS应记录及计算,各个进程在一定时间段内,已经使用的CPU时间和应该得到的CPU时间,二者之比小者优先级高. 5. 保证调度 一种完全不同的调度算法是向用户作出明确的性能保证，然后去实现它。一种很实际并很容易实现的保证是：若用户工作时有n个用户登录，则用户将获得CPU处理能力的1/n。类似地，在一个有n个进程运行的单用户系统中，若所有的进程都等价，则每个进程将获得1/n的CPU时间。看上去足够公平了。 为了实现所做的保证，系统必须跟踪各个进程自创建以来已使用了多少CPU时间。然后它计算各个进程应获得的CPU时间，即自创建以来的时间除以n。由于各个进程实际获得的CPU时间是已知的，所以很容易计算出真正获得的CPU时间和应获得的CPU时间之比。比率为0.5说明一个进程只获得了应得时间的一半，而比率为2.0则说明它获得了应得时间的2倍。于是该算法随后转向比率最低的进程，直到该进程的比率超过它的最接近竞争者为止。 彩票调度算法 基本思想:为进程发放针对系统各种资源(如cpu时间)的彩票;当调度程序需要做出决策时,随机选择一张彩票,持有该彩票的进程将获得系统资源 合作进程之间的彩票交换 六,彩票调度算法 彩票调度算法: 为进程发放针对各种资源(如CPU时间)的彩票.调度程序随机选择一张彩票,持有该彩票的进程获得系统资源. 彩票调度算法的特点: 平等且体现优先级:进程都是平等的,有相同的运行机会.如果某些进程需要更多的机会,可被给予更多彩票,增加其中奖机会. 易计算CPU的占有几率:某进程占用CPU的几率,与所持有的彩票数成正比例.该算法可实现各进程占用CPU的几率. 响应迅速 各个进程可以合作,相互交换彩票. 容易实现按比例分配如图象传输率,10帧/s,15帧/s,25帧/s 生产调度问题及其优化算法（采用遗传算法与MATLAB编程） 信息014 孙卓明 二零零三年八月十四日 生产调度问题及其优化算法 背景及摘要 这是一个典型的Job-Shop动态排序问题。目前调度问题的理论研究成果主要集中在以Job-Shop问题为代表的基于最小化完工时间的调度问题上。一个复杂的制造系统不仅可能涉及到成千上万道车间调度工序，而且工序的变更又可能导致相当大的调度规模。解空间容量巨大，N个工件、M台机器的问题包含M ( N)! 种排列。由于问题的连环嵌套性，使得用图解方法也变得不切实际。传统的运筹学方法，即便在单目标优化的静态调度问题中也难以有效应用。 本文给出三个模型。首先通过贪婪法手工求得本问题最优解，既而通过编解码程序随机模拟优化方案得出最优解。最后采用现代进化算法中有代表性发展优势的遗传算法。文章有针对性地选取遗传算法关键环节的适宜方法，采用MATLAB 软件实现算法模拟，得出优化方案，并与计算机随机模拟结果加以比较显示出遗传算法之优化效果。对车间调度系列问题的有效解决具有一定参考和借鉴价值。 一．问题重述 某重型机械厂产品都是单件性的，其中有一车间共有A，B，C，D四种不同设备，现接受6件产品的加工任务，每件产品接受的程序在指定的设备上加工， 条件：1、每件产品必须按规定的工序加工，不得颠倒； 2、每台设备在同一时间只能担任一项任务。 （每件产品的每个工序为一个任务） 问题：做出生产安排，希望在尽可能短的时间里，完成所接受的全部任务。 要求：给出每台设备承担任务的时间表。 注：在上面，机器 A，B，C，D 即为机器 1，2，3，4，程序中以数字1，2，3，4表示，说明时则用A，B，C，D 2015年10月21日 实验一 进程调度 1.实验目的： 通过对进程调度算法的模拟，进一步理解进程的基本概念，加深对进程运行状态和进程调度过程、调度算法的理解。 2.实验内容： （1）用C 语言（或其它语言，如Java ）实现对N 个进程采用某种进程调度算法（如先来先服务调度、短作业优先调度、优先权调度、时间片轮转调度、多级反馈队列调度）的调度。 （2）为了清楚地观察每个进程的调度过程，程序应将每个进程的被调度情况显示出来。 （3）分析程序运行的结果，谈一下自己的收获。 3.设计实现： 1）流程图 主流程图： choice!=1&&choice!=2 c hoice==2 c hoice==1 Y N 开 始 初始化参数 输入函数 输入chioce FCFS SJF 输入有误，请重新输入！ 是否继续？ 结束 输入函数流程图： 请输入进程个数：Num N Y i=0 N i=0 N 先来先服务流程图： i=0 N Y N Y 开始 Num>0&&Num<=100 i 短作业优先算法流程图： i =0 N i = 0 开始 计算第一次NowTime 和第一个进程的完成时间 输出 i 操作系统之调度算法和死锁中的银行家算法习题答案 1. 有三个批处理作业，第一个作业 10:00 到达，需要执行 2 小时；第二个作业在 10:10 到达，需要执行 1 小时；第三个作业在 10:25 到达，需要执行 25 分钟。分别采用先来先服务，短作业优先和最高响应比优先三种调度算法，各自的平均周转时间是多少？ 解： 先来先服务： （结束时间=上一个作业的结束时间+执行时间周转时间=结束时间-到达时间=等待时间+执行时间） 按到达先后，执行顺序：1->2->3 作业到达 时间 结束 时间 等待 时间 执行 时间 周转 时间 平均周 转时间 1 10:00 12:00 0m 120m 120m 156．7m 2 10:10 13:00 110m 60m 170m 3 10:25 13:25 155m 25m 180m 短作业优先： 1)初始只有作业1，所以先执行作业1，结束时 间是12:00，此时有作业2和3； 2)作业3需要时间短，所以先执行； 3)最后执行作业2 作业到达 时间 结束 时间 等待 时间 执行 时间 周转 时间 平均周 转时间 1 10:00 12:00 0m 120m 120m 145m 3 10:25 12:25 95m 25m 120m 2 10:10 13:25 135m 60m 195m 最高响应比优先： 高响应比优先调度算法既考虑作业的执行时间也考虑作业的等待时间，综合了先来先服务和最短作业优先两种算法的特点。 1)10:00只有作业1到达，所以先执行作业1； 2)12:00时有作业2和3， 作业2：等待时间=12:00-10:10=110m;响应比=1+110/60=2.8； 作业3：等待时间=12:00-10:25=95m，响应比=1+95/25=4.8； 所以先执行作业3 3)执行作业2 作业到达 时间 结束 时间 等待 时间 执行 时间 周转 时间 平均周 转时间 1 10:00 12:00 0m 120m 120m 0018算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson 法则 1、问题描述： n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业 在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上，一个最优调度应使机器M1没有空闲时间，且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下，机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1，2，…，n}。S是N的作业子集。在一般情况下，机器M1开始加工S中作业时，机器M2还在加工其他作业，要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度，它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时，安排作业π(2)，…，π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)}，则有T’=T(S,bπ(1))。 证明：事实上，由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1))，设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。则π(1)，π'(2)，…，π'(n)是N的一个调度，且该调度所需的时间为 aπ(1)+T(S,bπ(1))浅析RM与EDF实时调度算法
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