本文關(guān)鍵詞：多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)資源預(yù)留映射與仿真研究

  更多相關(guān)文章： 多核處理器 實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度 遺傳算法 魚群算法 集成仿真平臺(tái)

【摘要】：隨著實(shí)時(shí)系統(tǒng)越來越多的被應(yīng)用在多核處理器環(huán)境下,人們也越來越重視對(duì)多核處理器上實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度問題的研究。當(dāng)前問題研究的重點(diǎn)是如何保證任務(wù)的可調(diào)度性、系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、系統(tǒng)的效率以及如何節(jié)省處理器核資源和減少處理器能耗。本文將重點(diǎn)研究任務(wù)調(diào)度算法來提高系統(tǒng)的資源利用效率。實(shí)時(shí)程序在多核處理器上以資源預(yù)留的方式運(yùn)行,可將其劃分為多個(gè)任務(wù),并將各個(gè)任務(wù)部署到處理器核上。為了節(jié)省計(jì)算資源占用和減少處理器能耗,在部署時(shí)應(yīng)該使用盡量少的處理器核。本文提出了使用裝箱問題(Bin Packing)建模多核處理器實(shí)時(shí)系統(tǒng)資源預(yù)留方法中任務(wù)部署問題。為了解決此問題,提出了基于隨機(jī)種群更換遺傳算法(I_GA)實(shí)現(xiàn)對(duì)基本算法(Genetic Algorithm,下面簡(jiǎn)稱GA)的改進(jìn)和基于魚群入侵模式的魚群算法(I_AFSA)實(shí)現(xiàn)對(duì)魚群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,下面簡(jiǎn)稱AFSA)的改進(jìn)。文章最后利用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)時(shí)調(diào)度集成仿真平臺(tái)。論文主要工作為:(1)第一章主要介紹了實(shí)時(shí)系統(tǒng)的應(yīng)用背景,接著介紹了當(dāng)前實(shí)時(shí)系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展與研究現(xiàn)狀,最后對(duì)論文的主要內(nèi)容及其組織結(jié)構(gòu)安排進(jìn)行了歸納。(2)第二章主要介紹了實(shí)時(shí)系統(tǒng)的相關(guān)理論知識(shí),包括實(shí)時(shí)系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)、實(shí)時(shí)調(diào)度、實(shí)時(shí)系統(tǒng)模型等知識(shí).(3)第三章對(duì)多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)中任務(wù)映射問題進(jìn)行了分析與研究。提出了使用一維裝箱問題建模多核處理器實(shí)時(shí)系統(tǒng)資源預(yù)留方法中任務(wù)部署問題。同時(shí)提出了任務(wù)調(diào)度的模型以及對(duì)實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行了一些研究。(4)第四章提出了基于隨機(jī)種群更換遺傳算法(I_GA)來解決多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問題。本章在遺傳算法(GA)的基礎(chǔ)上提出了基于隨機(jī)種群更換的優(yōu)化算子的改進(jìn)算法(I_GA)。然后從多個(gè)方面對(duì)比GA算法和I_GA算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,I_GA算法在節(jié)省處理器核資源、提高算法性能和收斂速度等方面優(yōu)于GA算法,同時(shí)在一定程度上滿足了實(shí)時(shí)性的要求。(5)第五章提出了基于魚群入侵模式魚群算法(I_AFSA)來解決多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問題。本章在人工魚群算法(AFSA)的基礎(chǔ)上提出了基于魚群入侵模式魚群算法(I_AFSA)。然后從多個(gè)方面對(duì)比了AFSA算法和I_AFSA算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,I_AFSA算法在節(jié)省處理器核資源、提高算法效率和收斂速度等方面優(yōu)于AFSA,同時(shí)在一定程度上滿足了實(shí)時(shí)性的要求。(6)第六章設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度集成仿真平臺(tái)。該仿真平臺(tái)目前集成了GA算法、I_GA算法、AFSA算法和I_AFSA算法。通過此集成仿真平臺(tái),可以得到迭代次數(shù)與適應(yīng)值/優(yōu)化值的關(guān)系,還可以得到算法占用的處理器核數(shù)量和算法優(yōu)化所用的時(shí)間。為了驗(yàn)證I_GA算法、I_AFSA算法的性能,本文在MATLAB R2012b軟件中從算法的效率、節(jié)省處理器資源以及初始參數(shù)的選擇對(duì)算法結(jié)果影響等角度對(duì)比了這兩種改進(jìn)的算法與未改進(jìn)算法。最后通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出I_GA算法、I_AFSA算法能夠有效解決此問題且使用更少的處理器核資源,并且,在搜索最優(yōu)解的效率與精度方面都高于未改進(jìn)的算法。
【關(guān)鍵詞】：多核處理器 實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度 遺傳算法 魚群算法 集成仿真平臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP332;TP18
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景、目的與意義11-12
• 1.1.1 實(shí)時(shí)系統(tǒng)應(yīng)用背景11
• 1.1.2 研究目的與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 論文主要內(nèi)容及其組織結(jié)構(gòu)安排13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第二章 實(shí)時(shí)系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度相關(guān)理論15-20
• 2.1 實(shí)時(shí)系統(tǒng)15-16
• 2.1.1 實(shí)時(shí)系統(tǒng)的特征15
• 2.1.2 實(shí)時(shí)系統(tǒng)的分類15-16
• 2.1.3 實(shí)時(shí)任務(wù)16
• 2.2 實(shí)時(shí)調(diào)度16-18
• 2.2.1 實(shí)時(shí)調(diào)度分類17
• 2.2.2 實(shí)時(shí)調(diào)度方法17-18
• 2.3 實(shí)時(shí)系統(tǒng)模型18-19
• 2.3.1 基本概念18
• 2.3.2 模型調(diào)度18
• 2.3.3 基本假設(shè)18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第三章 多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)中映射與調(diào)度問題的分析20-23
• 3.1 多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)中映射問題分析20
• 3.2 多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度算法的研究20-22
• 3.2.1 多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度過程20-21
• 3.2.2 多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度算法21-22
• 3.3 多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度模型22
• 3.4 本章小結(jié)22-23
• 第四章 基于隨機(jī)種群更換遺傳算法(I_GA)的多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度23-35
• 4.1 遺傳算法的概述及其應(yīng)用23-27
• 4.1.1 遺傳算法的基本思想23
• 4.1.2 遺傳操作23-24
• 4.1.3 遺傳算法的基本流程及其分析24-27
• 4.2 基于隨機(jī)種群更換遺傳算法(I_GA)27-30
• 4.2.1 遺傳算法改進(jìn)綜述27-28
• 4.2.2 基于隨機(jī)種群更換的優(yōu)化算子改進(jìn)策略28-30
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及算法對(duì)比30-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 第五章 基于魚群入侵模式魚群算法(I_AFSA)的多核實(shí)時(shí)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度35-48
• 5.1 人工魚群算法的概述及其應(yīng)用35-40
• 5.1.1 人工魚的一些定義35-36
• 5.1.2 人工魚基本行為描述36-38
• 5.1.3 算法全局收斂的基礎(chǔ)38
• 5.1.4 算法的描述及其流程圖38-40
• 5.2 基于魚群入侵模式的魚群算法(I_AFSA)40-42
• 5.2.1 魚群算法改進(jìn)綜述40-41
• 5.2.2 基于魚群入侵模式的改進(jìn)策略41
• 5.2.3 基于魚群算法聚群和追尾行為的改進(jìn)策略41-42
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及算法對(duì)比42-46
• 5.4 本章小結(jié)46-48
• 第六章 實(shí)時(shí)調(diào)度集成仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-56
• 6.1 集成仿真平臺(tái)的概述48
• 6.2 實(shí)時(shí)調(diào)度集成仿真平臺(tái)的需求48-49
• 6.3 實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度仿真與分析49-54
• 6.4 本章小結(jié)54-56
• 第七章 總結(jié)和期望56-58
• 7.1 研究總結(jié)56-57
• 7.2 研究展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 附錄64-65
• 詳細(xì)摘要65-67

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本文編號(hào)：800407