本發(fā)明涉及實(shí)時(shí)系統(tǒng)與混合關(guān)鍵性系統(tǒng)，尤其涉及了一種面向混合關(guān)鍵性實(shí)時(shí)系統(tǒng)的容錯(cuò)性任務(wù)調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

在通用硬件平臺(tái)上整合不同認(rèn)證要求的安全關(guān)鍵性任務(wù)已經(jīng)成為實(shí)時(shí)和嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，過(guò)去十年中，在解決任務(wù)最壞執(zhí)行時(shí)間的不確定性問(wèn)題上，以及混合關(guān)鍵性系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量和可調(diào)度性問(wèn)題上，學(xué)術(shù)界已經(jīng)付出巨大努力。

本領(lǐng)域的研究人員提出了混合關(guān)鍵調(diào)度問(wèn)題和一種固定優(yōu)先級(jí)搶占式調(diào)度算法，它被證明在預(yù)先固定優(yōu)先級(jí)的算法中是最佳算法；該領(lǐng)域的研究人員研究了在單處理器混合關(guān)鍵系統(tǒng)上的固定優(yōu)先級(jí)調(diào)度問(wèn)題，提出了一種新的優(yōu)先級(jí)分配方案，并提供了一個(gè)充分的響應(yīng)時(shí)間分析；除此之外，混合關(guān)鍵性系統(tǒng)非固定優(yōu)先級(jí)算法也引起了廣泛探討。為解決傳統(tǒng)混合關(guān)鍵調(diào)度算法中低關(guān)鍵性任務(wù)服務(wù)的突發(fā)問(wèn)題，該領(lǐng)域的研究人員研究了一種彈性混合關(guān)鍵任務(wù)模型，特別允許低關(guān)鍵性任務(wù)有可變周期。此外，他們還提出了用提前釋放EDF調(diào)度算法來(lái)提高低關(guān)鍵性任務(wù)的執(zhí)行頻率，避免違反高優(yōu)先級(jí)任務(wù)的時(shí)間約束。然而，這些研究都存在容錯(cuò)問(wèn)題。

對(duì)于安全關(guān)鍵的嵌入式系統(tǒng)，系統(tǒng)的各種功能都必須確保能適應(yīng)外界的各種壓力，如硬件/軟件下保證(HW/SW)誤差和電力短缺。而容錯(cuò)是系統(tǒng)設(shè)計(jì)中特別必要的，因?yàn)樗芊乐節(jié)撛诘墓收希詫?shí)現(xiàn)高的安全性和可靠性。

現(xiàn)在已經(jīng)有了很多容錯(cuò)技術(shù)，如雙/三模冗余，重新執(zhí)行和檢查點(diǎn)回滾，它們被廣泛用于處理故障的發(fā)生。最近的一些研究已經(jīng)集中于解決存在瞬時(shí)故障的混合關(guān)鍵性系統(tǒng)中容錯(cuò)任務(wù)映射與調(diào)度問(wèn)題。該領(lǐng)域的研究人員提出了一種可同時(shí)滿足混合關(guān)鍵性系統(tǒng)的安全需求和可調(diào)度要求的方法。他們還根據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)不同關(guān)鍵性級(jí)別的安全要求進(jìn)行明確建模；該領(lǐng)域的研究人員還提出了一種混合關(guān)鍵性程序在異構(gòu)多處理器系統(tǒng)上的靜態(tài)最優(yōu)映射方案，該方案能保證混合關(guān)鍵性程序在最壞情況下也可運(yùn)行；該領(lǐng)域的研究人員對(duì)混合關(guān)鍵性系統(tǒng)的容錯(cuò)機(jī)制建模，提出了一種方法來(lái)解決實(shí)時(shí)、容錯(cuò)和混合關(guān)鍵約束間的時(shí)間依賴關(guān)系。然而，所有的上述研究都沒(méi)有利用處理器的空閑時(shí)間來(lái)提高混合關(guān)鍵性系統(tǒng)的可靠性和可調(diào)度性，而且，它們都沒(méi)有設(shè)計(jì)提高和確保高關(guān)鍵性任務(wù)優(yōu)先級(jí)的機(jī)制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的就在于提供了一種面向混合關(guān)鍵性實(shí)時(shí)系統(tǒng)的容錯(cuò)性任務(wù)調(diào)度方法，研究了混合關(guān)鍵性系統(tǒng)在存在瞬態(tài)故障的單處理器上的任務(wù)調(diào)度，基于虛擬截止時(shí)間的最早截止時(shí)間優(yōu)先調(diào)度(EDF-VD)和改進(jìn)的周期轉(zhuǎn)換方法，利用處理器空閑時(shí)間利用率(UIT)和任務(wù)重復(fù)執(zhí)行技術(shù)，以提高系統(tǒng)的可靠性和可調(diào)度性。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是這樣的：

一種面向混合關(guān)鍵性實(shí)時(shí)系統(tǒng)的容錯(cuò)任務(wù)調(diào)度方法，包括以下步驟：

(1)任務(wù)集模型建立；

(2)任務(wù)集預(yù)處理，就緒隊(duì)列置空；

(3)判斷就緒隊(duì)列以及系統(tǒng)的狀態(tài)；

(4)根據(jù)任務(wù)關(guān)鍵性執(zhí)行任務(wù)；

(5)驗(yàn)錯(cuò)并判斷是否重執(zhí)行；

(6)任務(wù)執(zhí)行完畢，轉(zhuǎn)步驟(3)。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(1)具體包括以下步驟：

步驟A1：雙關(guān)鍵任務(wù)集Γ模型的建立：

Γ＝{τ₁，τ₂，…，τ_i，…τ_n}

其中n為任務(wù)集Γ中相互獨(dú)立的實(shí)時(shí)周期性任務(wù)的個(gè)數(shù)；

步驟A2：雙關(guān)鍵任務(wù)τ_i模型的建立：

τ_i＝{T_i，D_i，N_i，L_i，C_i}

其中1≤i≤n，T_i為任務(wù)τ_i的周期，D_i為任務(wù)τ_i的相對(duì)截止時(shí)間，N_i為任務(wù)τ_i在執(zhí)行時(shí)可以被容忍的最大瞬時(shí)錯(cuò)誤個(gè)數(shù)，L_i∈{LO，HI}為任務(wù)τ_i的關(guān)鍵性，LO為低關(guān)鍵性，HI為高關(guān)鍵性，C_i為任務(wù)τ_i在最壞情況下的執(zhí)行時(shí)間；

步驟A3：實(shí)時(shí)約束關(guān)系的建立：

其中C_i(LO)表示τ_i為低關(guān)鍵性任務(wù)時(shí)的最壞執(zhí)行時(shí)間，C_i(HI)表示τ_i為高關(guān)鍵性任務(wù)時(shí)的最壞執(zhí)行時(shí)間，任務(wù)的相對(duì)截止時(shí)間小于等于任務(wù)的周期，該約束關(guān)系表明任務(wù)的最壞執(zhí)行時(shí)間應(yīng)少于任務(wù)的相對(duì)截止時(shí)間；

步驟A4：任務(wù)釋放時(shí)間約束關(guān)系的建立：

其中為任務(wù)τ_i的第k個(gè)作業(yè)的釋放時(shí)間。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(2)具體包括以下步驟：

步驟B1：低關(guān)鍵性任務(wù)子集LO(Γ)模型的建立：

LO(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝LO}；

步驟B2：高關(guān)鍵性任務(wù)子集HI(Γ)模型的建立：

HI(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝HI}；

步驟B3：任務(wù)執(zhí)行次數(shù)Υ_i模型的建立：

Υ_i＝2N_i+1；

步驟B4：任務(wù)虛擬截止時(shí)間模型的建立：

其中Δ_i是實(shí)際釋放時(shí)間和虛擬釋放時(shí)間的偏移量；

假設(shè)兩個(gè)作業(yè)和同時(shí)被釋放并具有相同的相對(duì)截止時(shí)間(D_i＝D_j)，那么

這表明低關(guān)鍵性任務(wù)的虛擬截止時(shí)間比高關(guān)鍵性任務(wù)的虛擬截止時(shí)間更長(zhǎng)；

設(shè)置高關(guān)鍵性任務(wù)的Δ_i＝C_i，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)的Δ_i＝0，

這樣可以保證高關(guān)鍵性任務(wù)有較高的優(yōu)先級(jí)；

步驟B5：根據(jù)步驟B4對(duì)周期轉(zhuǎn)換技術(shù)(PT)進(jìn)行改進(jìn)，然后應(yīng)用于任務(wù)集，進(jìn)行預(yù)處理，可得到

步驟B6：建立就緒隊(duì)列Q_ready，并置空。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(3)具體包括以下步驟：

步驟C1：把Γ′中釋放的任務(wù)加到就緒隊(duì)列Q_ready；

步驟C2：如果系統(tǒng)處于空閑狀態(tài)(State＝idle)并且就緒隊(duì)列非空轉(zhuǎn)步驟C3；否則轉(zhuǎn)步驟(2)；

步驟C3:根據(jù)最小截止時(shí)間優(yōu)先-虛擬截止時(shí)間(EDF-VD)算法將任務(wù)從Q_ready中出隊(duì)。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(4)具體包括以下步驟：

步驟D1：低關(guān)鍵性任務(wù)子集LO(Γ)模型的建立：

LO(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝LO}；

步驟D2：高關(guān)鍵性任務(wù)子集HI(Γ)模型的建立：

HI(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝HI}；

步驟D3：判斷任務(wù)的關(guān)鍵性；

步驟D4：如果L_i＝HI，轉(zhuǎn)步驟D6；否則轉(zhuǎn)步驟D5；

步驟D5：執(zhí)行轉(zhuǎn)步驟D6；

步驟D6：執(zhí)行并利用fingerprint技術(shù)存儲(chǔ)任務(wù)執(zhí)行情況，以用于故障檢驗(yàn)。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(5)具體包括以下步驟：

步驟E1：采用重執(zhí)行方法的任務(wù)可靠性R(τ_i)模型的建立：

其中，λ為任務(wù)τ_i的平均到達(dá)錯(cuò)誤率；

步驟E2：系統(tǒng)安全指標(biāo)S(Γ，H)模型的建立：

其中，超周期H是周期{T₁，T₂，…，T_n}的最小公倍數(shù)，是按時(shí)執(zhí)行完的任務(wù)實(shí)例個(gè)數(shù)，是任務(wù)實(shí)例總數(shù)；

步驟E3：采用重執(zhí)行方法的任務(wù)集利用率U模型的建立：

其中，任務(wù)集利用率不能超過(guò)1，即U≤1；

步驟E4：根據(jù)記錄的任務(wù)執(zhí)行情況，比較得到故障檢驗(yàn)的結(jié)果如果是錯(cuò)誤的，轉(zhuǎn)步驟E6。

步驟E5：從Q_ready出隊(duì)，轉(zhuǎn)步驟E6；

步驟E6：所有低關(guān)鍵性任務(wù)從Q_ready出隊(duì)并執(zhí)行即存在錯(cuò)誤需要重新執(zhí)行。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明對(duì)于給定的一個(gè)任務(wù)集，采用改進(jìn)的周期轉(zhuǎn)換方法對(duì)高關(guān)鍵性任務(wù)進(jìn)行預(yù)處理，以保證高關(guān)鍵性任務(wù)的優(yōu)先執(zhí)行；然后根據(jù)最小截止時(shí)間優(yōu)先(EDF)-虛擬截止時(shí)間(VD)算法，確定該任務(wù)集中所有就緒任務(wù)的調(diào)度順序；在系統(tǒng)執(zhí)行高關(guān)鍵性任務(wù)時(shí)，進(jìn)行錯(cuò)誤檢驗(yàn)；當(dāng)高關(guān)鍵性任務(wù)執(zhí)行出錯(cuò)時(shí)，執(zhí)行其備份任務(wù)以保證系統(tǒng)的可靠性，并放棄執(zhí)行剩余的低關(guān)鍵性任務(wù)以保證系統(tǒng)的可調(diào)度性，提供一個(gè)更安全可靠的系統(tǒng)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為在處理器利用率變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD可靠性對(duì)比圖一；

圖3為在處理器利用率變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD可靠性對(duì)比圖二；

圖4為在處理器利用率變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD可行性對(duì)比圖一；

圖5為在處理器利用率變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD可行性對(duì)比圖二；

圖6為在任務(wù)集大小變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD的CPU占用時(shí)間對(duì)比圖一；

圖7為在任務(wù)集大小變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD的CPU占用時(shí)間對(duì)比圖二；

圖8為在任務(wù)集大小變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD的可靠性與可行性對(duì)比圖一；

圖9為在任務(wù)集大小變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD的可靠性與可行性對(duì)比圖二；

圖10為在任務(wù)集大小變化下，Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD的可靠性與可行性對(duì)比圖三。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。以下實(shí)施例僅用于更加清楚地說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來(lái)限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

實(shí)施例：

如圖1所示，一種面向混合關(guān)鍵性實(shí)時(shí)系統(tǒng)的容錯(cuò)任務(wù)調(diào)度方法，包括以下步驟：

(1)任務(wù)集模型建立；

(2)任務(wù)集預(yù)處理，就緒隊(duì)列置空；

(3)判斷就緒隊(duì)列以及系統(tǒng)的狀態(tài)；

(4)根據(jù)任務(wù)關(guān)鍵性執(zhí)行任務(wù)；

(5)驗(yàn)錯(cuò)并判斷是否重執(zhí)行；

(6)任務(wù)執(zhí)行完畢，轉(zhuǎn)步驟(3)。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(1)具體包括以下步驟：

步驟A1：雙關(guān)鍵任務(wù)集Γ模型的建立：

Γ＝{τ₁，τ₂，…，τ_i，…τ_n}

其中n為任務(wù)集Γ中相互獨(dú)立的實(shí)時(shí)周期性任務(wù)的個(gè)數(shù)；

步驟A2：雙關(guān)鍵任務(wù)τ_i模型的建立：

τ_i＝{T_i，D_i，N_i，L_i，C_i}

其中1≤i≤n，T_i為任務(wù)τ_i的周期，D_i為任務(wù)τ_i的相對(duì)截止時(shí)間，N_i為任務(wù)τ_i在執(zhí)行時(shí)可以被容忍的最大瞬時(shí)錯(cuò)誤個(gè)數(shù)，L_i∈{LO，HI}為任務(wù)τ_i的關(guān)鍵性，LO為低關(guān)鍵性，HI為高關(guān)鍵性，C_i為任務(wù)τ_i在最壞情況下的執(zhí)行時(shí)間；

步驟A3：實(shí)時(shí)約束關(guān)系的建立：

其中C_i(LO)表示τ_i為低關(guān)鍵性任務(wù)時(shí)的最壞執(zhí)行時(shí)間，C_i(HI)表示τ_i為高關(guān)鍵性任務(wù)時(shí)的最壞執(zhí)行時(shí)間，任務(wù)的相對(duì)截止時(shí)間小于等于任務(wù)的周期，該約束關(guān)系表明任務(wù)的最壞執(zhí)行時(shí)間應(yīng)少于任務(wù)的相對(duì)截止時(shí)間；

步驟A4：任務(wù)釋放時(shí)間約束關(guān)系的建立：

其中為任務(wù)τ_i的第k個(gè)作業(yè)的釋放時(shí)間。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(2)具體包括以下步驟：

步驟B1：低關(guān)鍵性任務(wù)子集LO(Γ)模型的建立：

LO(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝LO}；

步驟B2：高關(guān)鍵性任務(wù)子集HI(Γ)模型的建立：

HI(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝HI}；

步驟B3：任務(wù)執(zhí)行次數(shù)Υ_i模型的建立：

Υ_i＝2N_i+1；

步驟B4：任務(wù)虛擬截止時(shí)間模型的建立：

其中Δ_i是實(shí)際釋放時(shí)間和虛擬釋放時(shí)間的偏移量；

假設(shè)兩個(gè)作業(yè)和同時(shí)被釋放并具有相同的相對(duì)截止時(shí)間(D_i＝D_j)，那么

這表明低關(guān)鍵性任務(wù)的虛擬截止時(shí)間比高關(guān)鍵性任務(wù)的虛擬截止時(shí)間更長(zhǎng)；

設(shè)置高關(guān)鍵性任務(wù)的Δ_i＝C_i，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)的Δ_i＝0，

這樣可以保證高關(guān)鍵性任務(wù)有較高的優(yōu)先級(jí)；

步驟B5：根據(jù)步驟B4對(duì)周期轉(zhuǎn)換技術(shù)(PT)進(jìn)行改進(jìn)，然后應(yīng)用于任務(wù)集，進(jìn)行預(yù)處理，可得到

步驟B6：建立就緒隊(duì)列Q_ready，并置空。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(3)具體包括以下步驟：

步驟C1：把Г′中釋放的任務(wù)加到就緒隊(duì)列Q_ready；

步驟C2：如果系統(tǒng)處于空閑狀態(tài)(State＝idle)并且就緒隊(duì)列非空轉(zhuǎn)步驟C3；否則轉(zhuǎn)步驟(2)；

步驟C3:根據(jù)最小截止時(shí)間優(yōu)先-虛擬截止時(shí)間(EDF-VD)算法將任務(wù)從Q_ready中出隊(duì)。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(4)具體包括以下步驟：

步驟D1：低關(guān)鍵性任務(wù)子集LO(Γ)模型的建立：

LO(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝LO}；

步驟D2：高關(guān)鍵性任務(wù)子集HI(Γ)模型的建立：

HI(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝HI}；

步驟D3：判斷任務(wù)的關(guān)鍵性；

步驟D4：如果L_i＝HI，轉(zhuǎn)步驟D6；否則轉(zhuǎn)步驟D5；

步驟D5：執(zhí)行轉(zhuǎn)步驟D6；

步驟D6：執(zhí)行并利用fingerprint技術(shù)存儲(chǔ)任務(wù)執(zhí)行情況，以用于故障檢驗(yàn)。

作為一種優(yōu)選方案，所述步驟(5)具體包括以下步驟：

步驟E1：采用重執(zhí)行方法的任務(wù)可靠性R(τ_i)模型的建立：

其中，λ為任務(wù)τ_i的平均到達(dá)錯(cuò)誤率；

步驟E2：系統(tǒng)安全指標(biāo)S(Γ，H)模型的建立：

其中，超周期H是周期{T₁，T₂，…，T_n}的最小公倍數(shù)，是按時(shí)執(zhí)行完的任務(wù)實(shí)例個(gè)數(shù)，是任務(wù)實(shí)例總數(shù)；

步驟E3：采用重執(zhí)行方法的任務(wù)集利用率U模型的建立：

其中，任務(wù)集利用率不能超過(guò)1，即U≤1；

步驟E4：根據(jù)記錄的任務(wù)執(zhí)行情況，比較得到故障檢驗(yàn)的結(jié)果如果是錯(cuò)誤的，轉(zhuǎn)步驟E6。

步驟E5：從Q_ready出隊(duì)，轉(zhuǎn)步驟E6；

步驟E6：所有低關(guān)鍵性任務(wù)從Q_ready出隊(duì)并執(zhí)行即存在錯(cuò)誤需要重新執(zhí)行。

本發(fā)明中的任務(wù)集Γ在單處理器上以固定的頻率運(yùn)行，處理器有忙碌和空閑兩種狀態(tài)，多關(guān)鍵性混合系統(tǒng)也有高關(guān)鍵性(HI)和低關(guān)鍵性(LO)兩種關(guān)鍵性，任務(wù)集Γ＝{τ₁，τ₂，…，τ_i，…，τ_n}由n個(gè)獨(dú)立的周期任務(wù)組成，任務(wù)τ_i＝{T_i，D_i，N_i，L_i，C_i}，其中：1≤i≤n，T_i為任務(wù)τ_i的周期，D_i為任務(wù)τ_i的相對(duì)截止時(shí)間，N_i為任務(wù)τ_i在執(zhí)行時(shí)可以被容忍的最大瞬時(shí)故障個(gè)數(shù)，L_i∈{LO，HI}為任務(wù)τ_i的關(guān)鍵性，C_i為任務(wù)τ_i在最壞情況下的執(zhí)行時(shí)間，并且存在實(shí)時(shí)約束關(guān)系每一個(gè)任務(wù)τ_i都會(huì)根據(jù)周期性特點(diǎn)釋放出一系列(可能無(wú)限)的任務(wù)釋放時(shí)間，用來(lái)表示任務(wù)τ_i的第k個(gè)作業(yè)的釋放時(shí)間，那么約束關(guān)系建立為根據(jù)任務(wù)的關(guān)鍵性水平，可以將任務(wù)集Γ劃分為兩個(gè)子集，讓LO(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝LO}代表低關(guān)鍵性任務(wù)子集，并用HI(Γ)＝{τ_i∈Γ|L_i＝HI}代表高臨界任務(wù)集子集；那么，執(zhí)行任務(wù)集的處理器利用率可以計(jì)算為高關(guān)鍵性任務(wù)的可靠性是一般要求高于一個(gè)系統(tǒng)指定的閾值，也高于低關(guān)鍵性任務(wù)。

本發(fā)明采用指數(shù)分布對(duì)系統(tǒng)的瞬時(shí)錯(cuò)誤進(jìn)行建模，用λ表示每秒的預(yù)期錯(cuò)誤發(fā)生數(shù)；任務(wù)τ_i的可靠性表示為其中C_i是任務(wù)最壞執(zhí)行時(shí)間；本發(fā)明采用重執(zhí)行來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)可靠性，用N_i表示任務(wù)τ_i可以容忍的錯(cuò)誤數(shù)，那么任務(wù)τ_i的執(zhí)行次數(shù)γ_i可表示為γ_i＝2N_i+1，因此可靠性R(τ_i)可以表示如下：

本發(fā)明提出多關(guān)鍵性系統(tǒng)的安全性指標(biāo)，并且展示了對(duì)于提高系統(tǒng)可調(diào)度性而言，舍棄部分任務(wù)的必要性，用超周期H表示任務(wù)集Γ周期{T₁，T₂，…，T_n}的最小公倍數(shù)，M是按時(shí)執(zhí)行完的任務(wù)實(shí)例個(gè)數(shù)，那么是任務(wù)實(shí)例總數(shù)，則系統(tǒng)安全指標(biāo)S(Γ，H)可表示為顯然，可以通過(guò)提高高關(guān)鍵性任務(wù)的可靠性以及任務(wù)集的實(shí)時(shí)可行性來(lái)改善系統(tǒng)安全；然而，利用重執(zhí)行提高任務(wù)可靠性將會(huì)引起處理器利用率升高，這將導(dǎo)致大量的任務(wù)錯(cuò)過(guò)它們的截止時(shí)間；因此，為了提高系統(tǒng)安全指標(biāo)必須平衡好可靠性和實(shí)時(shí)可行性之間的關(guān)系，在重執(zhí)行方法下的任務(wù)集利用率U可以表示為其中：U≤1；隨著重執(zhí)行引起的時(shí)間增加，任務(wù)集可能不可調(diào)度；為了保證任務(wù)集的可調(diào)度性，系統(tǒng)的利用率必須低于滿足U≤1；通常用兩種方法來(lái)減少系統(tǒng)的利用率：一種方法是用更高的頻率來(lái)執(zhí)行任務(wù)，然而我們的處理器頻率是固定的；另一種方法是通過(guò)拋棄低關(guān)鍵性任務(wù)來(lái)降低任務(wù)利用率繼而提升任集可調(diào)度性。

本發(fā)明對(duì)周期變換(PT)方法進(jìn)行改進(jìn)，PT方法把任務(wù)τ_i的周期T_i，相對(duì)截止時(shí)間D_i以及最壞情況執(zhí)行時(shí)間C_i切分成X_i部分，得到更小的周期相對(duì)截止時(shí)間和最壞情況執(zhí)行時(shí)間本發(fā)明采用改進(jìn)的PT方法對(duì)任務(wù)集進(jìn)行預(yù)處理，其中高關(guān)鍵性任務(wù)τ_i被冗余化成γ_i個(gè)任務(wù)其中每一個(gè)任務(wù)τ_i，j(1≤j≤γ_i)的執(zhí)行時(shí)間為C_i、虛擬截止時(shí)間為任務(wù)集Γ經(jīng)過(guò)改進(jìn)的PT方法預(yù)處理為

本發(fā)明采用EDF-VD算法來(lái)保證高關(guān)鍵性任務(wù)可以擁有高優(yōu)先級(jí)，把這種融合改進(jìn)之后的EDF-VD算法稱為Slice-EDF-VD算法；首先提出了虛擬化截止時(shí)間的概念并且計(jì)算每個(gè)任務(wù)的虛擬截止時(shí)間，然后根據(jù)EDF算法利用虛擬截止時(shí)間來(lái)確定任務(wù)調(diào)度優(yōu)先級(jí)；任務(wù)虛擬截止時(shí)間可以表示為其中Δ_i是實(shí)際釋放時(shí)間和虛擬釋放時(shí)間的偏移量；假設(shè)兩個(gè)作業(yè)和同時(shí)釋放并且相對(duì)截止時(shí)間相同(D_i＝D_j),那么這表明低關(guān)鍵性任務(wù)的虛擬截止時(shí)間更長(zhǎng)。所以設(shè)置高關(guān)鍵性任務(wù)的Δ_i＝C_i，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)的Δ_i＝0，得到

這樣可以保證高關(guān)鍵性任務(wù)有較高的優(yōu)先級(jí)，再根據(jù)EDF-VD算法進(jìn)行調(diào)度安排即可。

具體實(shí)施時(shí)，采用以下流程：

步驟1：利用Intel Quad-Core處理器作為仿真平臺(tái)，處理器主頻2.1GHz，內(nèi)存6GB。用Python 2.7.8來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的算法，任務(wù)的平均錯(cuò)誤到達(dá)率λ＝1×10^-5；

步驟2：因?yàn)檩^大的N_i會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和系統(tǒng)利用率升高，但是為了使仿真系統(tǒng)有相對(duì)較高的可調(diào)度性，估計(jì)N_i＝1和N_i＝2，即在仿真實(shí)驗(yàn)中對(duì)于低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，對(duì)于高關(guān)鍵性任務(wù)γi設(shè)置為3和5；

步驟3：在處理器利用率變化的情況下，將本發(fā)明的Slice-EDF-VD算法與EDF、EDF-VD算法作比較可知，Slice-EDF-VD算法可以獲得更高的可靠性，在圖2中，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝3，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示Slice-EDF-VD的平均可靠性比EDF高7.8％、比EDF-VD的高4.6％，在圖3中，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝5，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示Slice-EDF-VD的平均可靠性比EDF高8.0％、比EDF-VD的高2.99％，由圖可知，由于重執(zhí)行的次數(shù)更多，所以高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝5的可靠性比γ_i＝3高；

步驟4：在處理器利用率變化的情況下，將本發(fā)明的Slice-EDF-VD算法與EDF、EDF-VD算法作比較可知，Slice-EDF-VD算法可以獲得更高的實(shí)時(shí)可行性，在圖4中，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝3，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示Slice-EDF-VD的平均實(shí)時(shí)可行性比EDF高41.7％、比EDF-VD的高24.2％；在圖5中，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝5，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示Slice-EDF-VD的平均實(shí)時(shí)可行性比EDF高57.7％、比EDF-VD的高43.2％，由圖可知，由于重執(zhí)行的次數(shù)更多引起更多的負(fù)載，所以高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝5的實(shí)時(shí)可行性比γ_i＝3低；

步驟5：為了對(duì)本發(fā)明提出的Slice-EDF-VD算法進(jìn)行全面的評(píng)估，在任務(wù)集大小變化時(shí)對(duì)Slice-EDF-VD與EDF、EDF-VD三種算法的CPU占用時(shí)間作比較，實(shí)驗(yàn)包括10個(gè)任務(wù)集，任務(wù)數(shù)分別是20、40、60、80、100、120、140、160、180、200，因?yàn)椴捎弥讣y識(shí)別技術(shù)，Slice-EDF-VD的CPU時(shí)間比EDF、EDF-VD高；在圖6中，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝3，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示EDF、EDF-VD、Slice-EDF-VD三個(gè)算法的CPU占用時(shí)間分別是0.5106s，0.6588s，1.6647s；在圖7中，設(shè)置低關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝1，高關(guān)鍵性任務(wù)γ_i＝5，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示EDF、EDF-VD、Slice-EDF-VD三個(gè)算法的CPU占用時(shí)間分別是0.6374s，0.8031s，2.0619s，盡管Slice-EDF-VD的CPU占用時(shí)間高于EDF、EDF-VD，但仍然在可以接受的范圍；

步驟6：為了研究Slice-EDF-VD的可擴(kuò)展性，設(shè)置當(dāng)任務(wù)集的數(shù)量不斷變化時(shí)，研究Slice-EDF-VD、EDF、EDF-VD的可靠性和實(shí)時(shí)可行性，實(shí)驗(yàn)包括10個(gè)任務(wù)集，任務(wù)數(shù)分別是20、40、60、80、100、120、140、160、180、200，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8、圖8、圖10所示，盡管任務(wù)集大小發(fā)生變化，但Slice-EDF-VD算法的可靠性和實(shí)時(shí)可行性都比EDF、EDF-VD高。

本發(fā)明提出一種在單處理器平臺(tái)上容忍瞬時(shí)錯(cuò)誤的對(duì)混合關(guān)鍵任務(wù)的調(diào)度方法，本發(fā)明提出的Slice-EDF-VD算法采用重執(zhí)行技術(shù)來(lái)提高可靠性，利用PT和UIT技術(shù)來(lái)提高調(diào)度可行性，通過(guò)把Slice-EDF-VD算法與EDF、EDF-VD算法作比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示Slice-EDF-VD優(yōu)于EDF、EDF-VD算法，可靠性提升15.8％，可行性提升94.4％，實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)于兩種具有代表性的算法，本發(fā)明的Slice-EDF-VD算法對(duì)于系統(tǒng)有更好的優(yōu)化。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變形，這些改進(jìn)和變形也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。