基于动态双向优先级的任务分配与调度算法
并行计算中的任务分配策略与调度算法

并行计算中的任务分配策略与调度算法在并行计算中,任务分配策略和调度算法是至关重要的组成部分,它们对于系统性能和效率有着重要的影响。
本文将探讨并讨论并行计算中的任务分配策略和调度算法的相关概念、原则和常见方法。
首先,我们先来了解一下什么是并行计算。
并行计算是一种在多个处理器或计算机之间同时执行任务,以加快计算速度和提高系统吞吐量的计算方式。
在并行计算中,任务通常可以分割成多个子任务,然后由多个处理器或计算机同时进行处理。
任务分配策略是决定将任务分配给哪些处理器或计算机的方法。
它旨在实现系统资源的最佳分配,以提高整体性能。
任务分配策略的设计要考虑到任务之间的依赖关系、数据传输成本、处理器的负载均衡等因素。
负载均衡是任务分配策略中的一个关键概念。
它涉及到将任务平均地分配给不同的处理器或计算机,以避免系统出现性能瓶颈。
负载均衡的目标是使得每个处理器或计算机的负载尽可能均衡,从而提高整体性能和效率。
一种常见的任务分配策略是静态任务分配策略。
静态任务分配策略在任务开始执行之前就已经确定了每个处理器或计算机要执行的任务。
这种策略的优点是简单有效,容易实现。
然而,它不能适应系统负载的变化,无法自动适应任务之间的依赖关系变化等问题。
相比之下,动态任务分配策略则可以根据系统状况和任务执行情况进行动态调整和分配。
动态任务分配策略往往采用启发式算法或优化算法来进行决策,以选择最佳的任务分配方案。
这种策略的优点是能够适应系统负载的变化,提高系统的灵活性和适应性。
除了任务分配策略,调度算法也是并行计算中的关键要素。
调度算法决定了任务的执行顺序和执行方式,以提高整体系统性能。
调度算法的设计目标是最大限度地减少任务执行时间、提高系统资源的利用率。
在并行计算中,常见的调度算法包括静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法在任务开始执行之前就已经确定了任务的执行顺序和方式。
这种算法的优点是简单高效,适用于那些任务之间没有太多依赖关系的情况。
基于队列模型的任务调度算法研究

基于队列模型的任务调度算法研究随着社会发展和科技进步,计算机技术得到了广泛的应用,任务调度算法作为计算机技术的一种重要算法,也应运而生。
任务调度算法是处理任务的顺序和执行时间,旨在使计算机系统达到最佳性能。
本文将探讨基于队列模型的任务调度算法研究。
一、任务调度算法概述任务调度算法是指将需要执行的任务按照一定的规则和优先级分配给不同的执行单元,使得各个任务被合理地分配和执行。
任务调度算法可以分为静态和动态两种类型。
静态任务调度算法是指在任务的集合已知的前提下,在执行前就统一规划好任务的分配和执行策略。
动态任务调度算法则是指在任务执行过程中,根据运行环境及任务情况不断动态调整,以达到最优的任务调度效果。
任务调度算法可以根据任务的执行方式和调度策略分为很多种,其中最常见的是基于队列模型的任务调度算法。
二、基于队列模型的任务调度算法原理基于队列模型的任务调度算法是指将需要执行的任务按照一定的规则以队列的形式排列,任务按照进入队列的先后顺序依次执行。
具体而言,基于队列模型的任务调度算法通常分为两种:队列调度和线程池。
队列调度是将任务按照顺序排列,每次执行队头任务,执行完之后再执行队列中下一个任务。
而线程池是将任务添加到线程池中,当线程池达到指定大小后,新的任务就会被阻塞直到线程池中有线程可用。
在队列调度算法中,新的任务总是被添加到队列的尾部,而且只有当当前队头任务执行完毕后,才会执行队列中的下一个任务。
这种算法的优点是简单高效,能够充分利用计算机系统的资源,减少由于频繁切换带来的开销,同时也保持了较高的效率。
在线程池中,每个任务都会分配一个线程来执行,当所有线程都在忙碌状态时,新的任务就会被放在队列中等待执行。
通过线程池可有效控制每个线程的创建和过多线程的开销,同时也能够支持多个客户同时进行请求。
三、实现基于队列模型的任务调度算法需要考虑的问题实现基于队列模型的任务调度算法需要考虑以下几个问题:1. 任务分配规则:任务如何进入队列,以及在队列中按照什么策略执行。
单片机中的任务调度算法

单片机中的任务调度算法任务调度是指在一个系统中,根据任务的优先级和执行条件,按照一定的策略来分配和安排任务的执行顺序。
在单片机系统中,任务调度算法是实现多任务并发执行的关键技术之一。
本文将介绍单片机中常用的任务调度算法及其原理。
一、任务调度算法的概述任务调度算法是指根据任务的优先级和执行条件,在多任务系统中进行任务执行顺序的安排的策略。
在单片机系统中,由于资源有限,任务调度算法需要合理地安排任务执行顺序,以充分利用系统资源,提高系统的响应速度和效率。
二、常用的任务调度算法1. 优先级调度算法优先级调度算法是最常用的任务调度算法之一。
该算法根据任务的优先级来确定任务的执行顺序。
优先级高的任务将优先被执行,而优先级低的任务将被推迟执行。
这种算法简单易实现,适用于任务优先级固定且相对固定的场景。
2. 循环调度算法循环调度算法是一种较为简单和公平的任务调度算法。
该算法将任务按照一定的顺序排序,并循环遍历执行这些任务,保证每个任务都有机会执行。
循环调度算法适用于任务之间的优先级差异不大,需要保证任务都能得到执行的场景。
3. 时间片轮转调度算法时间片轮转调度算法是一种公平且高效的任务调度算法。
该算法为每个任务分配一个固定大小的时间片,任务在该时间片内执行完毕或者被中断后,按照顺序被放到队列的末尾,等待下次执行。
时间片轮转调度算法能够公平地分配系统资源,并且保证每个任务都有机会得到执行。
4. 最短剩余时间优先调度算法最短剩余时间优先调度算法是一种基于任务剩余执行时间的动态任务调度算法。
该算法在每个时间片开始时,根据任务的剩余执行时间排序,选择剩余时间最短的任务执行。
这种调度算法能够充分利用系统资源,提高系统的响应速度和效率。
三、任务调度算法的选择在选择任务调度算法时,需要根据具体的系统需求和资源限制进行综合考虑。
如果任务的优先级差异比较大,可以选择优先级调度算法。
如果任务之间的优先级差异不大,需要保证任务都能得到执行,可以选择循环调度算法。
一种基于动态规划的课程调度算法的研究与实现

为 主进行 分 类 , 具 有 共 同特 征 的课 程 任 务 划分 将
在 同一 等价 类 中, 由此 得 到 以下 6个 等价 类 : 1 () 不 需 要 固定 教 室 的体 育课 ; 2 ( )需 要 占用 特 殊 教
批 二级 学 院 、 业学 院 由于教 师资 源 紧张 , 排教 职 安 学 时要 在一 定 范 围 内尽 量 满 足教 师 要求 ( 如要 例
。 北 省 科 技 厅 科 技 攻 关 项 目资 助 ( 准 号 :0 3 湖 批 2 0AA1 1 B ) 0 C 3
维普资讯
・4 6・ 8
武汉 理 工 大学 学 报 ( 通 科 学 与 工 程版 ) 交
20 0 6年
程 调度 算 法 P A. 据 时 间 、 室 、 师 和 班级 的约 束 关 系 , 行 等 价 类 划 分 , 据所 设 定 的 优 先 级 C 根 教 教 进 依
次 序 进 行 一 次 性 扫 描 排 课 , 量 回避 对 冲 突 的 调 整 工 作 , 在此 基础 上 实 现 了一 个 课 程 调 度 系 统 , 尽 并 既 适 应 学 分 制 排 课 要 求 或 满 足 教 师 提 出较 苛 刻 的上 课 条 件 要 求 , 能 在 几 分 钟 内做 出排 课 计 划 . 也 2 年 的使 用 实 践 表 明 了该 系统 的有 效 性 和相 关 算 法 的高 效 性 . 关键词 : 课 ; 态规划 ; 排 动 优先 级算 法 ; 次 性 扫 描 ; 分 制 一 学
V o .3 No.3 1 0
Jn 0 6 u e20
一
种基 于 动 态 规 划 的课 程 调度 算 法 的研究 与 实 现 *
程 学 先 祝 苏薇
( 北工业大学 湖 武汉 406) 30 8
操作系统的调度算法优先级时间片和占式调度

操作系统的调度算法优先级时间片和占式调度操作系统的调度算法:优先级、时间片和抢占式调度操作系统是计算机系统中的一个核心组件,用于管理和控制计算机的硬件和软件资源,以提供良好的用户体验和系统性能。
在操作系统中,调度算法是实现任务分配和资源管理的关键。
本文将介绍三种常见的调度算法:优先级调度、时间片轮转调度和抢占式调度。
一、优先级调度算法优先级调度算法是根据任务的优先级安排任务的执行顺序。
每个任务都有一个优先级值,数值越高表示优先级越高。
当一个任务就绪并等待执行时,调度器会选择优先级最高的任务来执行。
优先级调度算法可以保证高优先级任务及时得到执行,但可能会导致低优先级任务出现饥饿现象。
实际上,优先级调度算法可以分为静态优先级和动态优先级两种类型。
静态优先级是在任务创建时分配的,不会改变。
动态优先级根据任务的运行情况和系统状态进行动态调整,以提高系统的公平性和性能。
二、时间片轮转调度算法时间片轮转调度算法是一种周期性调度算法,每个任务被分配一个固定的时间片(时间段),当任务的时间片用完后,调度器会将任务挂起,并将CPU 分配给下一个任务执行。
当所有任务都执行完一次后,调度器会重新分配时间片,继续按照顺序执行任务。
时间片轮转调度算法可以保证任务的平均执行时间,并且避免了长时间任务的霸占资源问题。
然而,如果任务的时间片设置得过小,则会增加任务切换的开销。
如果任务的时间片设置得过大,则可能出现对实时任务响应时间的影响。
三、抢占式调度算法抢占式调度算法是一种灵活的调度策略,允许更高优先级的任务打断正在执行的低优先级任务,以确保高优先级任务的及时响应。
当一个任务就绪并具备运行条件时,调度器会立即安排其执行,无论当前是否有其他任务在执行。
抢占式调度算法可以有效地提高系统的响应速度和实时性,但可能会导致任务切换的频繁发生,增加了系统开销。
为了平衡性能和实时性的需求,抢占式调度算法通常会和其他调度策略结合使用,例如优先级和时间片轮转。
按优先级调度的算法

按优先级调度的算法优先级调度算法是一种调度算法,它根据任务的优先级来确定调度顺序。
每个任务都被赋予一个优先级值,优先级越高的任务越先被执行。
这种算法可用于各种任务调度场景,如操作系统进程调度、任务队列管理等。
在优先级调度算法中,每个任务都有一个优先级值,通常用一个整数表示。
较高的优先级值表示任务更紧急,需要更早被执行。
当多个任务同时就绪时,操作系统会选择优先级最高的任务先执行。
优先级调度算法的实现方式有多种,以下是几种常用的方法:1.静态优先级调度算法:每个任务在创建时就被赋予一个固定的优先级值,不会随着时间的推移而改变。
这种算法简单且实现成本低,但缺点是无法考虑任务的实时性需求。
2.动态优先级调度算法:根据任务的特点和运行状态动态调整任务的优先级值。
例如,可以根据任务的等待时间、执行时间、资源需求等因素进行评估和调整。
这种算法较为复杂,但可以更好地满足任务的实时性需求。
3.按时间片轮转调度:将任务按照优先级分组,每个优先级组分配一个时间片。
在每个时间片内,按照轮转方式依次执行每个任务。
当一个时间片用完后,如果组内还有未执行完的任务,则将未执行完的任务移到下一个优先级组,并分配一个新的时间片。
这种算法适用于多种任务需求的场景,可以实现任务的公平调度。
4.多级反馈队列调度:将任务按照优先级分组,并为每个优先级组分配一个时间片。
当一个时间片用完后,如果组内还有未执行完的任务,则将未执行完的任务移到下一个优先级组,并分配一个新的时间片。
同时,每个优先级组还可以根据任务执行情况进行动态优先级调整。
这种算法能够更好地平衡各个任务的执行时间和优先级。
总之,优先级调度算法是一种有效的任务调度方法,可以根据任务的优先级来确定执行顺序,从而改善系统的响应时间和资源利用率。
不同的实现方式适用于不同的任务需求,可以根据具体情况选择最合适的算法。
调度原理算法和系统

调度原理算法和系统调度原理是指在计算机系统中,为了有效地利用资源和满足任务需求,对任务进行优先级排序和资源分配的一种方法和原则。
调度算法则是具体实现调度原理的具体算法逻辑,而调度系统是将调度算法应用到实际系统中的软件或硬件系统。
下面介绍几种常见的调度原理和算法:1.先来先服务(FCFS):按照任务到达的顺序进行调度,先到达的任务先被执行。
这种方法简单直接,但可能导致长任务等待时间过长,造成资源浪费。
2.最短作业优先(SJF):选择估计执行时间最短的任务进行调度,以减少平均等待时间。
但是,由于无法准确预测任务的执行时间,实际中常使用近似估计或历史执行时间作为依据。
3.优先级调度:为每个任务分配一个优先级,高优先级的任务先执行。
优先级可以基于任务的重要性、紧急程度等因素确定。
这种调度方法可以灵活地根据需求进行调整,但需要合理地设置优先级策略。
4.轮转调度(RoundRobin):按照一定时间片(时间片轮转)或任务执行数量(进程数轮转)进行任务调度。
每个任务被分配一个固定时间段执行,然后切换到下一个任务。
这种方法能够公平地分配资源,但可能导致长任务执行时间较长。
5.最高响应比优先(HRRN):根据任务等待时间和估计执行时间的比值,选择最高响应比的任务进行调度。
该方法旨在最大限度地减少任务的等待时间,但可能导致长任务的饥饿现象。
调度系统是指将调度算法应用到实际系统中的软件或硬件系统。
调度系统通常包括任务队列管理、资源分配和任务切换等功能,以实现任务的有序执行和资源的合理利用。
需要根据具体的应用场景和需求选择适合的调度原理和算法,以优化系统性能和资源利用效率。
在实际应用中,还需要考虑任务的优先级、资源约束、实时性要求等因素,并结合具体的系统特点进行调度算法的设计和实现。
分时系统的调度算法

分时系统的调度算法分时系统是一种多任务操作系统,它允许多个用户同时使用计算机。
为了实现这一目标,分时系统需要对各种任务进行调度,以便在有限的时间内为每个用户提供服务。
分时系统的调度算法是实现这一目标的关键。
本文将对分时系统的调度算法进行详细介绍。
分时系统的调度算法主要分为两类:静态分配和动态分配。
1. 静态分配算法静态分配算法是指在程序运行之前,就预先为每个任务分配一定的时间片。
这种算法的优点是简单易行,但缺点是无法根据任务的实际需求进行调整。
常见的静态分配算法有以下几种:(1)先进先出(FIFO)算法:按照任务进入队列的顺序进行调度,即先进入队列的任务先执行。
这种算法公平性较好,但可能导致某些任务长时间得不到执行。
(2)优先级调度算法:为每个任务分配一个优先级,优先级高的任务优先执行。
这种算法可以根据任务的重要性进行调整,但实现较为复杂。
(3)轮转法(RR):将时间片分为若干个时间段,每个时间段为一个任务提供服务。
当一个任务的时间片用完时,下一个任务开始执行。
这种算法公平性较好,但可能导致某些任务长时间得不到执行。
2. 动态分配算法动态分配算法是指在程序运行过程中,根据任务的实际需求和系统资源状况进行调度。
这种算法的优点是能够更好地满足任务的需求,但实现较为复杂。
常见的动态分配算法有以下几种:(1)最短作业优先(SJF):选择预计执行时间最短的任务优先执行。
这种算法能够最大限度地减少任务的等待时间,但可能导致某些任务长时间得不到执行。
(2)最短剩余时间优先(SRTF):选择剩余时间最短的任务优先执行。
这种算法能够确保每个任务都能得到一定的执行时间,但实现较为复杂。
(3)最高响应比优先(HRRN):综合考虑任务的响应时间和等待时间,选择响应比最高的任务优先执行。
这种算法能够在一定程度上平衡公平性和效率,但实现较为复杂。
总之,分时系统的调度算法有多种类型,每种类型都有其优缺点。
在实际应用中,需要根据具体需求和系统资源状况选择合适的调度算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
铲}∑ב 志,
(5)
艺r0
其中/'t是子机f。的任务列表中的任务数。(当任务列表中的任
务个数为零时,。;=”i;%为子机的初始测试速率)一是任务
Z的实际执行时间,是动态所得,由子机的传输速率所决定。
式(5)中的rt,计算式为:
n,=Z/%o
(6)
乘以1/1024将速率转换成Mbps。
式(4)中的restr;计算式为:
相应地,Sub系统包括:接收器(Receiver),发送器 (Sender),收集器(Collector),优先级计算单元(Priority Count Unit)如图1所示。接收器负责接收Master发送的命令消息 和分配的任务,并将分配的任务添加到本机的任务列表中;发 送器发送消息给Master;收集器负责收集该子机的性能参数 以及其剩余资源等信息;优先级计算单元按一定的规则对任 务列表中的任务优先级进行计算并排序。
sub_.p。)表示。其中,吼(i=1,2,…,m)为子机的执行速率,反
映子机的性能以及网络传输等综合因素的影响;rest。(i=l,
2,…,m)表示子机的剩余资源百分比;pf(i=1,2,…,m)为 子机的任务执行成功率;sub pi(i=1,2,…,m)表示子机的
动态优先级,本组数据在任务调度过程中实时更新。
据量,统一使用kb作为计量单位。例如:512 kb。
7)任务饱和度(DegreeofSaturation,DS)。任务的最大执
行时间与任务的绝对截止期距离当前时刻的时间间隔之比,
表示了任务在有效分配时间之内的紧迫性,其值越法描述
任务正的优先级P。的计算式为:
Pl=ds;×(I—a)+11)r;×ot
(1)
其中:出。是任务I的饱和度,wr。是任务t的相对权重比,a
是任务的均衡因子,它调和了出。和1131";对P。的影响。 式(1)中出。的计算式为:
ds。=再丽tt赢
(2)
其中出。与t。成正比,即该任务的最大执行时间越大,其优先
级就越高;出i与di—s弘time成反比,距离绝对截止期越近,其 优先级越高。dsi的取值范围为:(0.1]。
3)w,(i=1,2,…,m)表示执行权重,即该任务的执行价 值,它反映任务的执行(包括任务本身执行情况及其执行时 的系统环境)对系统整体性能影响程度,由任务的特征决定。
4)d:(i=l,2,…,m)表示该任务的绝对截止期,若使任 务分配成功必须满足t。+systime(系统当前时刻)≤d。,且该 任务必须在这个时间点之前要得出一个有意义的结果,否则 认为该任务执行失败。
删p磊resti
(7)
其中rest。的计算式为:
总执行周期一∑,n,
res‘-=—_西:丽雨首L
(8)
万方数据
其中n,(,=1,2,…,,1)表示分配在该子机上的已执行或正在 执行任务的实际执行时间,其单位统一用秒来表示;总执行周 期为24×60×60 s,代表子机的总资源。
在本系统中,以子机的空闲时间作为子机剩余资源的依 据。该算法的子机优先级由高到低排列并存储在sub[i]中。 子机的优先级越高在数组中的位置越靠前。
l DDDP任务调度模型
1.1 DDDP任务模型定义 1)系统有一台主机Master,若干子机iSub。l i=1,2,…,
nf和一组实时任务集{£I i=i,2,…,m}组成。 2)每个任务由五元组r(t。,W。,d。,P。,f。)表示,t。为任务
的最大执行时间,即在这个时间t。内任务要执行完成,否则就 认为任务执行失败。
Abstract:A task allocation and scheduling algorithm called Dynamic Dual—Directional Priority(DDDP)was presented.
This algorithm considered the priority of real—time task and the sub synthetically,and constructed a dynamic dual-directional
algorithm which only considers the deadlines of real—time tasks.
Key words:task scheduling;dynamic dual—directional;priority;master/sub model
0 引言
大量的算法研究已经证明实时调度问题足一个NP—hard 问题,为r获得近优解,人们已经提出r许多启发式调度算 法¨1 o。调度算法的好坏很大程度上取决于两个因素,即:系 统负载平衡和任务总处理时间。好的算法要求系统负载平衡 性好,任务总的处理时间短。目前,人们已经提出的此类调度 算法如:双匹配动态调度算法BM:7j、截止期最早最优先 (Earliest Deadline First,EDF)算法H o、最早完成时间 (Minimum Complete Time,MCT)算法…o和动态适应度 (Dynamic Fit Degree,DFD)算法一。等。在这些算法中都考虑 到了负载平衡问题和任务总处理时间问题‘”“…。文献[7] 中的实验结果表明BM算法能够比较好地平衡负载与系统吞 吐率,但其性能受制于系统中能够实现双匹配任务的比例,特 别是当所有任务的最小执行时|’日】相同时,算法性能较差;EDF 算法将任务的截止期作为任务的优先级,任务的截止期越早 优先级越离。然而,截止期最早的任务不一定是最关键的。特 别是在系统过载的情况下,其性能将急剧的下降;MCT算法 选择任务时,仅以任务的最早完成时间为依据,没有考虑到任 务在子机上的实际执行时间,可能使许多任务没有被调度到 比较合适的子机上,这样将使其系统的总处理时间变长;DFD 算法采用任务的DFD作为优先级,优先调度DFD高的任务, 但是该算法仪依据任务的估计执行时间来测算适应度,从而
评价其优先级。因此,在实际的任务调度过程中,可能使很多 重要的任务没有被及时优先分配到最合适的子机上。
本文提出了一种新的基于动态双向优先级(Dynamic Dual.Directional Priority,DDDP)的实时调度算法,它综合考虑 了任务和子机的动态优先级.仿真结果表明本文所提}{j的算 法相对于EDF算法来说,其町调度性和稳定性都有所提高。
第29卷第4期 2009年4月
计算机应用 Journal of Computer Applications
V01.29 No.4 Apr.2009
文章编号:1001—9081(2009)04—1131一04
基于动态双向优先级的任务分配与调度算法
龚跃1,张真真1,黄小珂1,刘建军2
(1.长春理工大学计算机科学技术学院,长春130022;2.长春创力信息技术有限公司开发部,长春130022) (gongyue888878@sina.com)
整个Master系统包括:采集器(Collector),接收器 (Receiver),分析器(Analyst),调度器(Seheduler),发送器 (Sender)如下图所示。其中采集器负责对影响任务优先级的 诸多因素进行实时采集,根据采集结果按照一定的规则实时 更新任务的动态优先级;接收器负责接收子机返回的消息;发 送器负责向子机发送命令消息;分析器负责对子机返回的各 项参数进行整合分析,计算出sub_p.并对其进行由高到低排 序;调度器将优先级级别高的任务分配优先级级别高的子 机,并据此进行任务调度。
研究生,主要研究方向:数据库系统; 黄小珂(1985一),女.河南平顶山人,硕上研究生,主要研究方向:计算机网络与通信; 刘建军
(1978一),男,吉林长春人,硕上研究生,主要研究方向:计算机网络与通信。
万方数据
1132
计算机应用
第29卷
6)f.(i=l,2,…,m)代表任务量的大小,即该任务的数
priority task allocation model,realized the task allocation and scheduling of the master/sub model in data transmission.In the
parameters simulation experiments with some typical data of various
5)P。(i=l,2,…,m)表示任务的动态优先级,在任务执 行的过程中可对其进行实时更新。
收稿日期:2008—10—17;修回日期:2008一12一08。
基金项目:国家科技部中小企业创新基金资助项目(05C26212200378)。
作者简介:龚跃(1960一),男,占林长春人,教授.主要研究方向:数据库系统、计箅机网络与通信;张真真(1984一),女,河南周u人.硕士
under normal workload and overload situation。the DDDP
algorithm has improved the performance of scheduling obviously compared with a classical Earliest Deadline First(EDF)
关键词:任务调度;动态双向;优先级;主机/子机模式
中图分类号:TP311
文献标志码:A
Task allocation and scheduling algorithm based on dynamic dual.directional priority
GONG Yuel,ZHANG Zhen—zhenl,HUANG Xiao.kel,LIU Jian-jun2
式(1)中的wr;计算式为:
"r;=w,/∑嘶
(3)
其中:m是任务集中任务个数,埘‘的取值范围为:(0,1)。 任务正的优先级0<P。≤1。该算法的任务优先级由高到