EDF调度算法概要

车间调度算法是指为了优化车间生产调度而设计的算法。

下面介绍几种常见的车间调度算法：先来先服务（First-Come, First-Served，FCFS）算法：
工作按照到达顺序排队执行，先到先服务。

缺点是没有考虑工作的执行时间和紧急程度，可能导致长作业时间和低效率。

最短作业优先（Shortest Job Next，SJN）算法：
按照工作的执行时间进行排序，选择执行时间最短的工作优先执行。

可以最大程度地减少平均等待时间和周转时间，但可能导致长作业等待时间过长。

最高优先级优先（Highest Priority First，HPF）算法：
给每个工作分配一个优先级，优先级高的工作优先执行。

可以根据工作的紧急程度进行调度，但可能导致低优先级工作长时间等待。

轮转法（Round Robin，RR）算法：
将时间划分为时间片，每个工作在一个时间片内执行一定的时间，然后切换到下一个工作。

公平地分配处理器时间，避免长作业占用时间过长，但可能导致响应时间较长。

最早截止时间优先（Earliest Deadline First，EDF）算法：
按照工作的截止时间进行排序，选择最早截止时间的工作优先执行。

可以确保紧急工作及时完成，但需要准确估计截止时间。

启发式算法：
基于经验和启发规则进行调度决策，如遗传算法、模拟退火算法等。

可以根据具体问题的特点和需求进行调度，但可能不保证获得最优解。

不同的车间调度算法适用于不同的生产环境和问题需求。

选择适合的算法需要考虑生产特点、工作性质、优先级和调度目标等因素，并综合考虑平均等待时间、周转时间、资源利用率、紧急程度等指标。

实验报告实验名称：最早期限优先调度算法（EDF）实验一、实验目的1）了解实时调度，了解最早截止期优先算法（EDF算法）；2）使用C语言实现最早截止期优先算法（EDF算法）；3）计算多个任务的调度顺序。

二、实验原理最早截止期优先算法（EDF），也称为最早死限调度算法（DDS），是一种采用动态调度的优先级调度算法，任务的优先级根据任务的截止时间来确定。

任务的截止时间越近，任务的优先级越高；任务的截止时间越远，任务额优先级越低。

当有新的任务处于就绪状态时，任务的优先级就有可能需要进行调整。

EDF算法的测试如果所有的任务都是周期性的，并且对应的时间限等于它们的周期，对任务集的调度性的测试是非常简单的：如果任务集的总利用率不大于1，那么任务集就可以由EDF算法在一个单处理器上进行合理的调度。

对于那些任务的时间限并不全等于其周期的情况，没有简答的调度性测试。

在这样的情况下，需要使用EDF算法生成一个时间表，来判断是不是在一个给定的时间区间内所有的时间限都被满足。

在这种情况下EDF的一个可调度性测试如下：定义，以及（这里的“lcm”表示最小公倍数）。

定义是任务集T中所有满足其时间限的绝对值小鱼t的任务执行时间之和。

一个由n个任务构成的集合不是可行的EDF的充分必要条件是：或存在某个使得（其中n为任务集中任务的数量；为任务的执行时间；为周期任务的周期；为任务的相对时间限；为在绝对时间不迟于t的任务集合T中，所有重复的任务执行时间和。

）三、实验仪器硬件：PC机；软件：Windows7，Visual Studio 2010集成开发环境四、实验步骤1）理解EDF调度算法的原理并通过实例用EDF算法判断多任务的调度顺序。

2）新建EDF.h 头文件，在其中定义变量，结构体，函数。

3）新建input.c文件，用input函数从键盘获取多个任务的名称、执行时间、周期和释放时间，将任务分成一个个时间片存在数组中，并输出数组和各时间片属性。

实验报告实验名称：最早期限优先调度算法（EDF ）实验一、 实验目的1） 了解实时调度，了解最早截止期优先算法（EDF 算法）；2） 使用C 语言实现最早截止期优先算法（EDF 算法）； 3） 计算多个任务的调度顺序。

二、 实验原理最早截止期优先算法（EDF ），也称为最早死限调度算法（DDS ），是一种采用动态调度的优先级调度算法，任务的优先级根据任务的截止时间来确定。

任务的截止时间越近，任务的优先级越高；任务的截止时间越远，任务额优先级越低。

当有新的任务处于就绪状态时，任务的优先级就有可能需要进行调整。

EDF 算法的测试如果所有的任务都是周期性的，并且对应的时间限等于它们的周期，对任务集的调度性的测试是非常简单的：如果任务集的总利用率不大于1，那么任务集就可以由EDF 算法在一个单处理器上进行合理的调度。

对于那些任务的时间限并不全等于其周期的情况，没有简答的调度性测试。

在这样的情况下，需要使用EDF 算法生成一个时间表，来判断是不是在一个给定的时间区间所有的时间限都被满足。

在这种情况下EDF 的一个可调度性测试如下：定义u =∑(e i /P i )n i=1，d max =max 1≤i≤n{d i }以及P =lcm(P 1,…Pn )（这里的“lcm ”表示最小公倍数）。

定义ℎT (t)是任务集T 中所有满足其时间限的绝对值小鱼t 的任务执行时间之和。

一个由n 个任务构成的集合不是可行的EDF 的充分必要条件是：u >1或存在某个t <min{P +d max ,u1−u max 1≤i≤n{P i −d i }} 使得ℎT (t )>t（其中n 为任务集中任务的数量；e i 为任务T i 的执行时间；P i 为周期任务的周期；d i 为任务T i 的相对时间限；ℎT (t )为在绝对时间不迟于t 的任务集合T 中，所有重复的任务执行时间和。

）三、 实验仪器硬件：PC 机；软件：Windows7，Visual Studio 2010集成开发环境四、实验步骤1）理解EDF调度算法的原理并通过实例用EDF算法判断多任务的调度顺序。

实验报告实验名称：最早期限优先调度算法（EDF ）实验一、 实验目的1） 了解实时调度，了解最早截止期优先算法（EDF 算法）；2） 使用C 语言实现最早截止期优先算法（EDF 算法）； 3） 计算多个任务的调度顺序。

二、 实验原理最早截止期优先算法（EDF ），也称为最早死限调度算法（DDS ），是一种采用动态调度的优先级调度算法，任务的优先级根据任务的截止时间来确定。

任务的截止时间越近，任务的优先级越高；任务的截止时间越远，任务额优先级越低。

当有新的任务处于就绪状态时，任务的优先级就有可能需要进行调整。

EDF 算法的测试如果所有的任务都是周期性的，并且对应的时间限等于它们的周期，对任务集的调度性的测试是非常简单的：如果任务集的总利用率不大于1，那么任务集就可以由EDF 算法在一个单处理器上进行合理的调度。

对于那些任务的时间限并不全等于其周期的情况，没有简答的调度性测试。

在这样的情况下，需要使用EDF 算法生成一个时间表，来判断是不是在一个给定的时间区间内所有的时间限都被满足。

在这种情况下EDF 的一个可调度性测试如下：定义u =∑(e i /P i )n i=1，d max =max 1≤i≤n{d i }以及P =lcm(P 1,…Pn )（这里的“lcm ”表示最小公倍数）。

定义ℎT (t)是任务集T 中所有满足其时间限的绝对值小鱼t 的任务执行时间之和。

一个由n 个任务构成的集合不是可行的EDF 的充分必要条件是：u >1或存在某个t <min{P +d max ,u1−u max 1≤i≤n{P i −d i }} 使得ℎT (t )>t（其中n 为任务集中任务的数量；e i 为任务T i 的执行时间；P i 为周期任务的周期；d i 为任务T i 的相对时间限；ℎT (t )为在绝对时间不迟于t 的任务集合T 中，所有重复的任务执行时间和。

）三、 实验仪器硬件：PC 机；软件：Windows7，Visual Studio 2010集成开发环境四、实验步骤1）理解EDF调度算法的原理并通过实例用EDF算法判断多任务的调度顺序。

实验报告实验名称：最早期限优先调度算法（EDF）实验一、实验目的1）了解实时调度，了解最早截止期优先算法（EDF算法）；2）使用C语言实现最早截止期优先算法（EDF算法）；3）计算多个任务的调度顺序。

二、实验原理最早截止期优先算法（EDF），也称为最早死限调度算法（DDS），是一种采用动态调度的优先级调度算法，任务的优先级根据任务的截止时间来确定。

任务的截止时间越近，任务的优先级越高；任务的截止时间越远，任务额优先级越低。

当有新的任务处于就绪状态时，任务的优先级就有可能需要进行调整。

EDF算法的测试如果所有的任务都是周期性的，并且对应的时间限等于它们的周期，对任务集的调度性的测试是非常简单的：如果任务集的总利用率不大于1，那么任务集就可以由EDF算法在一个单处理器上进行合理的调度。

对于那些任务的时间限并不全等于其周期的情况，没有简答的调度性测试。

在这样的情况下，需要使用EDF算法生成一个时间表，来判断是不是在一个给定的时间区间内所有的时间限都被满足。

在这种情况下EDF的一个可调度性测试如下：定义，以及（这里的“lcm”表示最小公倍数）。

定义是任务集T中所有满足其时间限的绝对值小鱼t的任务执行时间之和。

一个由n个任务构成的集合不是可行的EDF的充分必要条件是：或存在某个使得（其中n为任务集中任务的数量；为任务的执行时间；为周期任务的周期；为任务的相对时间限；为在绝对时间不迟于t的任务集合T中，所有重复的任务执行时间和。

）三、实验仪器硬件：PC机；软件：Windows7，Visual Studio 2010集成开发环境四、实验步骤1）理解EDF调度算法的原理并通过实例用EDF算法判断多任务的调度顺序。

2）新建EDF.h 头文件，在其中定义变量，结构体，函数。

3）新建input.c文件，用input函数从键盘获取多个任务的名称、执行时间、周期和释放时间，将任务分成一个个时间片存在数组中，并输出数组和各时间片属性。

高性能计算中的任务调度算法技术综述随着科技的飞速发展，高性能计算在科学研究、工程设计以及产业创新中扮演着举足轻重的角色。

高性能计算的效率和性能取决于任务调度算法的设计和优化，因此任务调度算法技术的研究变得尤为重要。

一、任务调度算法的重要性任务调度算法是高性能计算中的核心问题之一。

它涉及到如何将待执行的任务分配给计算节点以达到最优性能的问题。

优秀的任务调度算法能够合理地分配计算资源，提高计算集群的利用率，并且最大限度地减少任务的执行时间，从而达到高性能计算的目标。

二、任务调度算法的分类根据任务执行顺序的不同，可以将任务调度算法分为静态调度和动态调度两类。

静态调度算法在任务开始执行前就决定任务执行的顺序，适用于信息量不大且具有确定性的问题。

而动态调度算法则根据任务的执行情况来动态决定任务的执行顺序，适用于信息量大或者任务执行时间难以预测的问题。

三、任务调度算法的常用方法1. EDF算法最早出现的任务调度算法之一是最早截止时间（EDF）算法。

该算法根据任务的截止时间来决定任务的执行顺序。

对于每个任务，选择截止时间最早的任务先执行，通过动态调度来实现最优性能。

EDF算法具有简单、容易实现的优点，但是对于长任务队列和资源限制时，该算法可能导致任务错过截止时间。

2. SJF算法短作业优先（SJF）算法是一种静态调度算法，它将任务按照执行时间的长短进行排序，选择执行时间最短的任务先执行。

SJF算法在任务执行时间可预测的情况下能够保证最短的平均等待时间，但是当任务的执行时间难以预测时，可能会导致长任务等待时间过长。

3. 基于遗传算法的任务调度遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

在任务调度中，可以使用遗传算法来进行任务分配和调度。

首先，将待执行的任务表示为个体，通过交叉、变异等操作生成下一代任务分配方案，并通过适应度函数来评估任务调度的优劣。

逐步演化，直到找到最优的任务调度方案。

基于遗传算法的任务调度算法可以较好地解决复杂的任务分配问题，但是计算复杂度较高。

最早截止期优先调度算法（EDF）的特点及实现1 引言随着计算机的发展，多道程序处理的出现需要强大的调度算法来对多任务进行调度，以确定多任务环境下任务的执行顺序以及占有CPU时间。

相对于静态、不可抢占的调度方法，EDF的出现使之凭借灵活性高、CPU占有率高很快成为最优的单处理器调度算法。

2 任务调度的基本概念在计算机发展的初期，需要使用计算机时，通常要集中在计算机所在的地方，人为的以作业的方式把工作内容一件一件的交给计算机处理，也就不存在调度的概念。

随后，出现了计算机的批处理方式，计算机把作业按照先来先服务的方式进行处理，体现了一种非常简单的调度概念。

随着多道程序处理方式的出现，调度逐渐变得重要和复杂起来。

在多任务的实时操作系统中，调度是一个非常重要的功能，用来确定多任务环境下任务执行的顺序和获得CPU资源后能够执行的时间长度。

操作系统通过一个调度程序看来实现调度功能，调度程序以函数的形式存在，用来实现操作系统的调度算法。

调度程序是影响系统性能（如吞吐率、延迟时间等）的重要部分。

在设计调度程序时，通常要综合考虑如下因素：CPU的使用率、输入、输出设备的吞吐率、响应时间、公平性和截止时间。

这些因素之间有一定的冲突性，在设计调度程序时需要优先考虑最重要的需求，然后再各种因素之间进行折中处理。

3 调度方法的分类对于大量的实时调度方法来说，主要存在以下几种划分方法：1、离线（off-line）和在线（on-line）调度根据获得调度信息的时机，调度算法可以分为离线调度和在线调度两类。

对于离线调度算法，运行过程中使用的调度信息在系统运行之前就确定了，如时间驱动的调度。

离线调度算法具有确定性，但缺乏灵活性，适用于特征能够预先确定，且不容易发生变化的应用。

在线调度算法的调度信息则在系统运行过程中动态获得，如优先级驱动的调度（如EDF,RMS等）。

在线调度算法在形成最佳调度决策上具有较大的灵活性。

2、抢占（preemptive）和非抢占（non-preemptive）调度根据任务在运行过程中能否被打断的处理情况。

嵌入式系统中的实时任务调度算法研究近年来，随着科技的进步和计算机技术的不断发展，嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

嵌入式系统以其高效、稳定和低能耗等特点，广泛应用于工业自动化、智能家居、医疗设备等众多领域。

这些系统不仅要处理多个任务，还要保证实时性，因此任务调度算法的研究对于嵌入式系统的性能优化至关重要。

实时任务调度算法通过合理安排任务的执行顺序，充分利用处理器资源，确保系统能够在给定的时间限制内准时完成任务。

常见的实时任务调度算法包括最早截止时间优先调度算法（EDF）、最早期限优先调度算法（EDD）和最短剩余时间优先调度算法（SRPT）等。

最早截止时间优先调度算法（EDF）是一种基于截止时间的动态优先级调度算法。

该算法通过不断调整任务的优先级，使得具有较短截止时间的任务优先执行。

优先级的调整需要考虑任务的剩余执行时间，以确保整个系统的稳定性。

然而，EDF算法需要实时监控任务的状态，对系统的实时性要求较高。

最早期限优先调度算法（EDD）是一种基于任务期限的静态优先级调度算法。

任务的优先级是根据其期限提前度来确定的，期限越紧迫的任务优先级越高。

该算法通过预先计算任务的优先级，减少任务调度时的开销。

然而，EDD算法无法适应系统动态变化的情况，对任务提交时的准确期限要求较高。

最短剩余时间优先调度算法（SRPT）是一种基于任务剩余执行时间的动态优先级调度算法。

该算法通过不断调整任务的优先级，使得具有较短剩余执行时间的任务优先执行。

SRPT算法具有较高的灵活性和较低的开销，适应了系统动态变化的需求。

然而，SRPT算法无法保证任务的实时性，容易导致任务的延迟。

不同的实时任务调度算法适用于不同的应用场景。

在对任务响应时间要求较高的系统中，可以选择EDF算法；在对资源利用率要求较高的系统中，可以选择EDD算法；在对系统动态变化能力要求较高的系统中，可以选择SRPT算法。

此外，也有一些综合多种调度算法的混合调度算法被提出，如任务级和系统级的调度算法。

实时调度算法之EDF算法实时调度算法之EDF算法(Earliest Deadline First)是一种常见的实时任务调度算法，其核心思想是根据任务的最早截止时间来进行任务的调度。

EDF算法首先将任务按照截止时间从小到大排序，然后优先调度具有最早截止时间的任务，以保证任务的截止时间得到满足。

EDF算法的主要步骤如下：1.初始化：将所有的实时任务按照截止时间从小到大排序，初始化系统时钟。

2.选择任务：选择具有最早截止时间的任务进行调度。

3.执行任务：执行所选任务，直到完成或者到达截止时间。

4.更新截止时间：如果任务未完成，则将其截止时间向后移动。

5.返回步骤2在EDF算法中，任务截止时间的选择是至关重要的。

如果存在截止时间无法满足的情况，则系统可能出现任务丢失，导致严重的系统错误。

因此，在设计实时任务系统时，需要合理设置任务的截止时间，以保证任务能够按时完成。

EDF算法的优点是能够满足任务的截止时间要求，具有较高的实时性，适用于对任务响应时间要求较高的场景。

另外，EDF算法可以充分利用系统资源，提高系统的利用率。

然而，EDF算法也存在一些限制和挑战。

首先，EDF算法对任务的截止时间要求较高，如果任务的截止时间无法准确设置，可能导致系统性能下降。

其次，EDF算法无法处理任务的优先级，无法保证低优先级任务的执行。

因此，EDF算法主要适用于任务优先级相同，或者任务的截止时间能够准确设置的场景。

在实际应用中，为了提高EDF算法的性能和可靠性，通常会采取一些优化措施。

例如，引入抢占式调度，通过中断等方式中断当前任务的执行，切换到具有更早截止时间的任务上。

此外，还可以根据任务的执行时间和截止时间间隔，动态调整任务的优先级，以提高系统的负载能力和资源利用率。

总之，EDF算法是一种基于最早截止时间的实时任务调度算法，能够保证任务截止时间的满足，具有较高的实时性和性能。

通过合理设置任务的截止时间和采取优化措施，可以进一步提高EDF算法的性能和可靠性。

吉林⼤学操作系统上机（实验⼆：处理机调度——实时调度算法EDF和RMS）每做⼀个实验都不禁感叹奇妙⾮常，以下仅为学习记录，不⾜出错欢迎指出实验⼆处理机调度——实时调度算法EDF和RMS实验⽬的深⼊理解处理机调度算法，了解硬实时概念，掌握周期性实时任务调度算法EDF(Earliest Deadline First)和RMS(Rate Monotonic Scheduling)的可调度条件，并能在可调度情况下给出具体调度结果。

实验内容在Linux环境中采⽤⽤户级线程模拟实现EDF和RMS两种实时调度算法。

给定⼀组实时任务，按照EDF算法和RMS算法分别判断是否可调度，在可调度的情况下，创建⼀组⽤户级线程，分别代表各个实时任务，并按算法确定的调度次序安排各个线程运⾏，运⾏时在终端上画出其Gantt图。

为避免图形绘制冲淡算法，Gantt图可⽤字符表⽰。

实验准备EDF算法和RMS算法的可调度条件及调度原则。

在Linux环境中创建⽤户级线程的函数。

EDF算法和RMS的可调度条件及调度原则EDF(Earliest Deadline First)为可抢先式调度算法，其调度条件为sum(Ci/Ti)≤1；该算法是根据任务的开始截⽌时间来确定任务的优先级。

截⽌时间愈早，其优先级愈⾼。

该算法要求在系统中保持⼀个实时任务就绪队列，具有最早截⽌时间的任务排在队列的最前⾯。

调度程序在选择任务时，总是选择就绪队列中的第⼀个任务，为之分配处理机，使之投⼊运⾏。

最早截⽌时间优先算法既可⽤于抢占式调度，也可⽤于⾮抢占式调度⽅式中。

RMS算法为不可抢先调度算法，其调度条件为sum(Ci/Ti)≤n(exp(ln(2)/n)-1)。

任务按单调速率优先级分配（RMPA）的调度算法，称为单调速率调度（RMS）。

RMPA是指任务的优先级按任务周期T来分配。

它根据任务的执⾏周期的长短来决定调度优先级，那些具有⼩的执⾏周期的任务具有较⾼的优先级，周期长的任务优先级低。

实时系统中的实时任务调度与实时优先级规划算法评估研究引言实时系统是指对时间敏感的任务和应用程序的计算机系统，广泛应用于各个领域。

为了保证实时任务能够按照预定的截止时间完成，实时任务调度与实时优先级规划算法成为关键问题。

本文将讨论实时系统中的实时任务调度和实时优先级规划算法，特别是针对其评估研究。

一、实时任务调度实时任务调度是指根据任务的截止时间和优先级，合理分配处理器资源，使得任务能够满足实时性要求。

常见的实时任务调度算法包括最早截止时间优先（EDF）算法和最佳适应优先（BFP）算法。

EDF算法最早截止时间优先（Earliest Deadline First，EDF）算法是一种经典的实时任务调度算法。

该算法根据任务的截止时间，选择截止时间最早的任务进行调度。

EDF算法具有较低的算法复杂度，可以满足实时任务的截止时间要求，但是可能导致实时任务的频繁抢占，增加系统开销。

BFP算法最佳适应优先（Best Fit Priorioty，BFP）算法是一种基于优先级的实时任务调度算法。

该算法根据任务的优先级，选择优先级最高的任务进行调度。

BFP算法相比于EDF算法，能够减少实时任务的抢占次数，降低系统开销，但是可能导致严重的资源劫持问题。

二、实时优先级规划算法实时优先级规划算法是指根据任务的实时属性和性能需求，为每个任务分配合适的优先级。

常见的实时优先级规划算法包括RM算法和DM算法。

RM算法RM算法是一种基于周期的实时优先级规划算法，即较短周期的任务具有较高的优先级。

该算法适用于周期性任务，根据任务的周期选择合适的优先级。

RM算法具有较低的算法复杂度，但对于非周期性任务效果不好。

DM算法DM算法是一种基于截止时间的实时优先级规划算法，即较早截止时间的任务具有较高的优先级。

该算法适用于非周期性任务，根据任务的截止时间选择合适的优先级。

DM算法可以保证任务的截止时间，但是可能会导致资源浪费。

三、实时任务调度与实时优先级规划算法评估研究实时任务调度与实时优先级规划算法的评估是衡量其性能和可用性的关键环节。

RM和EDF算法原论文翻译RM和EDF——硬实时环境下多线程的调度算法摘要：单处理器的多线程调度问题的研究范围已经从它本身的特征拓展到程序运行的可靠性。

研究表明最佳固定优先级调度在大型任务序列集的情况下的最大调度利用率仅为70%。

此外，根据当前任务序列截止期动态分配优先级可以使调度率利用率等于1。

本文还讨论了将两种调度方法结合起来的算法。

1 引言近年来，运用计算机来控制和监测工业生产过程已得到广泛应用和不断扩展，并且在未来很可能得到更大的拓展。

此类应用的多数情况下，计算机由一定数目的时限监控程序和一批非时限任务流所共用。

然而，在其他的应用中，非时限作业不存在且计算机的有效利用只能通过谨慎调度时限监测程序来达到。

后者被称为“纯过程控制”且为本文呈现的组合调度分析提供了理论背景。

本文研究了此类程序设计中的两种调度算法，这两种均为可抢断优先级驱动算法，这意味着正在处理的任务可被任何高优先级任务中断。

第一个算法用一个固定优先级分配能使处理器利用率到达约70%甚至更大。

第二个算法通过动态分配优先级可以达到处理器的全利用。

此外，本文还讨论了两个算法的结合。

2 背景一个程序控制计算机执行一个或更多的监控程序。

追踪航天器运行轨迹的天线尖端就是此类监控程序的一个例子。

每个程序与一系列任务序列集相联且共同被执行。

此类任务中的一些任务是为了响应计算机监控的设备所发生的事件。

这些任务不能先于事件执行。

每个任务都必须在事件按要求释放后的固定时间内执行完毕。

在此时间段内的服务都需确保稳定性。

将运行环境分类为“硬实时”[1]是为了在可接受的响应时间统计分布上与“软实时”相对应。

多数现有多程序设计文献是针对商业分时系统的统计数据分析（文献[2]包含了详细的参考书目）。

也有文献针对更有意思的方面，比如调度批量处理设备或是混合批量分时设备，这些调度通常是在如文献[3]-[8]中多处理器配置环境下。

仅有少数论文直接讨论如何攻克“硬实时”程序设计的难关。

实时系统是一种对时间敏感的计算机系统，它的主要特点是对任务响应时间要求非常高。

在实时系统中，实时任务调度和实时负载均衡调度是非常重要的两个环节。

本文将对实时系统中的实时任务调度和实时负载均衡调度策略进行比较评估，旨在提供对这两个关键问题的深入理解。

一、实时任务调度策略比较评估实时任务调度是指根据任务的优先级、截止时间等约束条件，将任务分配给处理器以满足任务的时间要求的过程。

目前常用的实时任务调度策略有最早截止时间优先（EDF）调度和最大限度剩余算力优先（LLF）调度。

1. 最早截止时间优先（EDF）调度EDF调度策略是将任务按照截止时间从早到晚进行排序，然后按照顺序分配给可用的处理器。

这种策略的好处是能够最大程度上保证任务的截止时间得到满足。

然而，EDF调度策略存在一个问题，即如果任务的截止时间非常接近，可能会导致任务的错过。

2. 最大限度剩余算力优先（LLF）调度LLF调度策略是将任务按照剩余计算量从大到小进行排序，然后按照顺序分配给可用的处理器。

这种策略的好处是能够最大程度上利用处理器的剩余算力，提高系统的处理能力。

然而，LLF调度策略存在一个问题，即如果任务的计算量非常接近，可能会导致一些任务长时间得不到执行。

针对EDF和LLF调度策略的不足之处，研究学者提出了一些改进的调度策略，如基于混合优先级的调度策略、基于回溯技术的调度策略等。

这些策略在一定程度上克服了EDF和LLF调度策略的缺点，提高了任务的执行效率和系统的可靠性。

二、实时负载均衡调度策略比较评估实时负载均衡调度是指在多处理器实时系统中，根据系统的负载情况，将任务合理地分配给处理器，以实现任务的均衡执行。

常用的实时负载均衡调度策略有基于任务迁移的动态负载均衡策略和基于任务复制的静态负载均衡策略。

1. 基于任务迁移的动态负载均衡策略动态负载均衡策略通过监控系统的负载情况，当某个处理器的负载过高时，将一部分任务迁移到负载较轻的处理器上执行，以平衡系统的负载。