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CBS算法的RTAI內(nèi)核調(diào)度器設計

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Hadoop中任務調(diào)度算法的改進

針對Hadoop0.20.0中任務調(diào)度算法存在的不足,提出一種基于改進遺傳算法(IGA)的任務調(diào)度算法。IGA算法對初始化種群、交叉和變異操作進行了一些改進,并引入了最優(yōu)保留策略和加速進
2012-12-17 10:57:000

uCOS-III的任務調(diào)度算法研究

uCOS-III的任務調(diào)度算法研究。需要可以看下.
2016-01-13 10:34:004

基于改進蟻群算法的服務集群資源調(diào)度研究

基于改進蟻群算法的服務集群資源調(diào)度研究_劉萬軍
2017-01-03 17:41:320

基于改進粒子群算法的云計算任務調(diào)度算法

基于改進粒子群算法的云計算任務調(diào)度算法_婁建峰
2017-01-07 19:08:430

基于DSP的實時多任務調(diào)度內(nèi)核設計

基于DSP的實時多任務調(diào)度內(nèi)核設計
2017-10-19 15:30:507

動態(tài)車間調(diào)度問題的改進微粒群算法

為了對生產(chǎn)車間調(diào)度過程中發(fā)生的動態(tài)事件進行快速、有效的處理,提出了一種將微粒群算法與遺傳算法(CA)、模擬退火算法(SA)相結(jié)合的混合微粒群算法(CSPSO)。通過用標準車間調(diào)度問題對該算法的性能
2017-11-07 17:26:460

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務繁忙時間是云計算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑,而現(xiàn)有基于繁忙時間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價,無法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時間
2017-11-23 17:39:241

云任務閾值調(diào)度算法

,構(gòu)建基于滾動窗口的密碼任務調(diào)度模型和吞吐量分析模型,用于獲得實時的吞吐量數(shù)據(jù);最后,為滿足云租戶對高速密碼服務的客觀需求,提出吞吐量閾值調(diào)度算法,從而根據(jù)實時吞吐量相對于吞吐量閾值的變化情況實時遷移虛
2017-11-24 17:08:045

一種多處理平臺上的傳感事務調(diào)度算法

如何有效地調(diào)度傳感事務以維護數(shù)據(jù)的時態(tài)一致性是信息物理融合系統(tǒng)研究中的一個重要問題。已有的調(diào)度算法基本上都是針對單處理平臺來設計的。提出一種多處理平臺上的傳感事務調(diào)度算法,算法通過合理地分配
2017-11-27 10:37:590

基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度

間長等缺陷。借助于人工蜂群算法的自組織性強、收斂速度快的優(yōu)勢,設計并實現(xiàn)了能實時檢測Hadoop內(nèi)部資源使用情況的資源感知調(diào)度。相比于原有的作業(yè)調(diào)度,該調(diào)度器具有參數(shù)設置少、啟動速度快等優(yōu)勢?;鶞蕼y試結(jié)果表明,該調(diào)度在異構(gòu)集群
2017-11-27 11:09:060

基于Spark的資源調(diào)度算法研究

Spark作為流行的分布式數(shù)據(jù)處理框架,其資源的調(diào)度方式和資源的利用率直接關(guān)系到集群計算處理的效率和速度。針對Spark資源調(diào)度問題,在Spark自身考慮的資源因素內(nèi)存和空余核數(shù)下,提出新的調(diào)度算法
2017-11-27 15:52:290

基于多尺度量子諧振算法的任務調(diào)度

合理地分配虛擬計算資源以進行有效的任務調(diào)度是云計算中的一個核心問題。為了更好地利用虛擬計算資源,高效地完成服務需求,提出了一種基于多尺度量子諧振子算法( MQHOA)的任務調(diào)度算法。首先,該算法
2017-11-30 15:17:250

基于改進蜂群算法的多維QoS云計算任務調(diào)度算法

針對云計算環(huán)境下用戶日益多樣化的QoS需求和高效的資源調(diào)度要求,提出了基于改進蜂群算法的多維QoS云計算任務調(diào)度算法,其中包括構(gòu)建任務模型、云資源模型和用戶QoS模型。為了獲得高效的調(diào)度,引入蜂群
2017-12-01 16:11:500

基于云計算遺傳算法的多任務調(diào)度算法

任務調(diào)度是云計算中的一個關(guān)鍵問題,遺傳算法是一種能較好解決優(yōu)化問題的算法。本論文針對遺傳算法在任務調(diào)度過程中隨著任務調(diào)度問題復雜度增加,算法的性能出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,引入K-means聚類算法,提出一種
2017-12-07 15:16:100

基于改進GEP的局部云任務調(diào)度算法

針對云計算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進化算法的動態(tài)云任務調(diào)度算法計算量較大,計算時間成本較高的現(xiàn)象,提出了一種基于改進基因表達式編程(GEP)和資源改變量的局部云任務調(diào)度算法.首先結(jié)合云任務調(diào)度
2018-01-18 13:50:440

GPP平臺內(nèi)核調(diào)度算法研究

Linux內(nèi)核調(diào)度算法直接影響基于通用處理 (GPP)平臺的通信系統(tǒng)傳輸性能。文中分析了Linux內(nèi)核基于截止時間算法 (DEADIINE)和先進先出算法 (FIFO)的原理,及DEADLINE
2018-02-02 15:59:280

異構(gòu)多核處理任務調(diào)度算法

在異構(gòu)多核處理條件下,Min-Min算法調(diào)度性能較好但在系統(tǒng)實時響應方面存在不足。最小空閑時間優(yōu)先調(diào)度算法( LSF)、最早截止時間優(yōu)先調(diào)度算法(EDF)和最大價值優(yōu)先調(diào)度算法(HVF)雖然在系統(tǒng)
2018-02-07 11:07:432

基于組合指派編碼模型的節(jié)點調(diào)度算法

針對感知半徑異構(gòu)無線傳感網(wǎng)絡(WSN)中的節(jié)點調(diào)度問題,提出了一種基于組合指派編碼模型的分布式節(jié)點調(diào)度算法。首先確定最大可能的組個數(shù);然后基于兩跳簇概念進行分布式分簇;最后對每個簇中的節(jié)點采用組合
2018-02-09 14:59:190

異構(gòu)系統(tǒng)多副本容錯調(diào)度算法

針對異構(gòu)系統(tǒng)中基于多副本機制的容錯調(diào)度方法忽略調(diào)度make span、任務問依賴與系統(tǒng)鏈路失效及嚴格調(diào)度方式調(diào)度makespan較長問題,首先提出通用調(diào)度方式下同時考慮節(jié)點和鏈路失效的可靠性計算方法
2018-03-13 10:56:150

無線傳感網(wǎng)絡節(jié)點調(diào)度算法

在無線傳感網(wǎng)絡中,設計合理的節(jié)點調(diào)度算法是提高網(wǎng)絡感知能力、降低系統(tǒng)能耗的關(guān)鍵。在分析節(jié)點能耗模型的基礎上,針對移動目標跟蹤型網(wǎng)絡應用,提出一種高能效的無線傳感網(wǎng)絡自適應節(jié)點調(diào)度算法ANSTT
2018-03-19 10:59:374

Linux內(nèi)核的DL調(diào)度的細節(jié)和怎么樣使用DL調(diào)度

Linux內(nèi)核的DL調(diào)度是一個全局EDF調(diào)度,它主要針對有deadline限制的sporadic任務。注意:這些術(shù)語已經(jīng)在本系列文章的第一部分中說明了,這里不再贅述。在這本文中,我們將一起
2018-07-16 10:54:466302

Linux內(nèi)核的發(fā)展簡史與系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)

進程管理還包括處理活動進程之間共享 CPU 的需求。內(nèi)核實現(xiàn)了一種新型的調(diào)度算法,不管有多少個線程在競爭 CPU,這種算法都可以在固定時間內(nèi)進行操作。這種算法就稱為 O(1) 調(diào)度程序,這個名字
2018-08-22 14:14:317754

Linux調(diào)度中的PELT(Per-Entity Load Tracking)

完美的調(diào)度算法需要一個能夠預知未來的水晶球:只有當內(nèi)核準確地推測出每個進程對系統(tǒng)的需求,她才能最佳地完成調(diào)度任務。不幸的是,硬件制造商推出各種性能強勁的處理,但從來也不考慮預測進程負載的需求。
2019-05-27 17:26:445014

淺談鴻蒙內(nèi)核代碼調(diào)度隊列

鴻蒙內(nèi)核代碼中有兩個源文件是關(guān)于隊列的,一個是用于調(diào)度的隊列,另一個是用于線程間通訊的IPC隊列。
2020-10-23 11:00:282692

鴻蒙內(nèi)核源碼:誰來觸發(fā)調(diào)度工作?

鴻蒙的內(nèi)核中 Task 和 線程 在廣義上可以理解為是一個東西,但狹義上肯定會有區(qū)別,區(qū)別在于管理體系的不同,Task是調(diào)度層面的概念,線程是進程層面概念。
2021-04-24 10:50:352222

鴻蒙內(nèi)核源碼分析:task是內(nèi)核調(diào)度的單元

從系統(tǒng)的角度看,線程是競爭系統(tǒng)資源的最小運行單元。線程可以使用或等待CPU、使用內(nèi)存空間等系統(tǒng)資源,并獨立于其它線程運行。 鴻蒙內(nèi)核每個進程內(nèi)的線程獨立運行、獨立調(diào)度,當前進程內(nèi)線程的調(diào)度不受其它
2020-11-23 15:51:3322

電梯調(diào)度算法有哪些?

1、傳統(tǒng)電梯調(diào)度算法 1.1先來先服務算法(FCFS) 先來先服務(FCFS-First Come First Serve)算法,是一種隨即服務算法,它不僅僅沒有對尋找樓層進行優(yōu)化,也沒有實時性
2020-12-31 11:29:476713

可反映用戶偏好的多目標任務調(diào)度算法

針對云制造環(huán)境下的多目標任務調(diào)度問題,改進非支配排序生物地理優(yōu)化算法,提出一種反映用戶偏好的任務調(diào)度算法( UPTSA)。通過基于權(quán)重均勻分配策略定義的用戶偏好度來評估制造任務調(diào)度方案的質(zhì)量,使
2021-05-25 14:05:343

面向Web服務的隨機種子調(diào)度算法

調(diào)度是擬態(tài)構(gòu)造Web服務的重要機制,現(xiàn)有的調(diào)度算法多數(shù)缺乏對擬態(tài)構(gòu)造Web服務異構(gòu)性和Web服務質(zhì)量的考慮,不能解決調(diào)度機制帶來的安全性和Web服務質(zhì)量不穩(wěn)定的問題。為此,提出基于最大異構(gòu)性
2021-06-09 14:23:0811

帶大家看看Linux內(nèi)核如何調(diào)度進程的

部分,打開調(diào)度的黑匣子,來看看Linux內(nèi)核如何調(diào)度進程的。實際上,進程調(diào)度主要做兩件事:選擇下一個進程,然后進行上下文切換。 而何時調(diào)用主調(diào)度調(diào)度進程那是調(diào)度時機所關(guān)注的問題,而調(diào)度時機在之前的內(nèi)核搶占文章已經(jīng)做了詳細講解,在此不在贅述,而本文關(guān)注的調(diào)度時機是真正調(diào)用主調(diào)度的時機
2021-07-26 15:14:572544

linux嵌入式系統(tǒng)算法,嵌入式Linux操作系統(tǒng)調(diào)度算法研究

的改造。主要的方法有:對內(nèi)核的改造,如雙內(nèi)核途徑和搶占內(nèi)核途徑,細化內(nèi)核的時鐘粒度。另一種改造的主要途徑是內(nèi)核調(diào)度策略。進程調(diào)度算法優(yōu)劣決定系統(tǒng)的實時性。本文就是通過改善Linux的調(diào)度算法來提升Lin...
2021-11-02 10:36:0615

多種處理調(diào)度過程及調(diào)度算法

即按照一定的的調(diào)度算法從就緒隊列中選擇進程,把CPU使用權(quán)交給被選中進程。
2022-05-10 20:06:431696

當沒有進程可調(diào)度內(nèi)核在做什么呢?

內(nèi)核的主要職責是進程調(diào)度,比如當一個進程阻塞時,它會調(diào)度另外一個進程來執(zhí)行。
2023-05-08 10:02:29883

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