一种改进的实时任务调度算法

一种改进的立体图像实时相位匹配算法单洁;唐篧;邵朝;姜晖【期刊名称】《西安邮电学院学报》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】为了在基于现场可编程门阵列（FPGA）的双目相机系统中实现实时立体图像匹配，提出一种改进的立体图像实时相位匹配方法。

在一定视差范围内，将图像分为互相不重叠的子块，通过比较相邻块的方向值和 Gabor滤波结果，以寻找合理视差值为目标，使实测相位差能够最佳匹配到理想相位差。

采用流水线技术与并行处理方式对算法进行硬件结构的映射，以提高该算法在硬件系统上运行的效率。

实验结果表明，改进算法能够以97．3 MHz的处理速度在Stratix II 型FPGA硬件实验平台上对1024×1024的灰度图像实现30 fps实时匹配处理。

【总页数】5页(P21-25)【作者】单洁;唐篧;邵朝;姜晖【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安 710121;西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安 710121;西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安 710121;西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安 710121【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN911.73【相关文献】1.一种改进的Linux实时进程调度算法——RAD算法 [J], 王昊;张钟澍2.一种用于立体图像匹配的改进置信传播算法 [J], 严恺;周军3.一种用于立体图像匹配的改进稀疏匹配算法 [J], 陈佳坤;罗谦;曾玉林4.一种改进的立体图像实时相位匹配算法 [J], 单洁;唐垚;邵朝;姜晖;5.一种改进的立体图像编码算法 [J], 李达;黎洪松因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

任务优化调度方法任务优化调度是指将不同的任务分配给相应的资源进行处理，并通过合理的调度策略来优化任务的执行效率和资源利用率。

在当今互联网快速发展的环境下，任务优化调度成为了一个重要的研究方向，涉及到了分布式计算、云计算、物联网等多个领域。

本文将介绍一些常见的任务优化调度方法，包括负载均衡、遗传算法和深度学习等。

1. 负载均衡负载均衡是任务优化调度中最常用的方法之一。

它通过将任务均匀地分配给各个资源节点，以实现资源的平衡利用。

负载均衡可以分为静态负载均衡和动态负载均衡两种方式。

静态负载均衡是在任务分配前就确定好资源分配方案，通常通过对任务进行划分和预估来确定任务分配。

但是静态负载均衡的问题在于无法适应资源和任务的实时变化，无法应对突发任务的出现。

动态负载均衡则是在任务执行过程中动态地调整资源分配。

它可以根据实时的任务情况和资源状态来决定任务的分配和调度。

常用的方法有负载感知、基于队列的调度等。

2. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，适用于复杂的优化问题。

在任务优化调度中，遗传算法可以用于优化任务的调度顺序、资源的分配等问题。

遗传算法通过模拟自然界的进化过程，将任务和资源映射为个体和基因，通过选择、交叉和变异等操作来不断改进优化方案。

遗传算法具有较强的全局搜索能力和并行计算能力，可以有效地寻找到任务优化调度的最优解。

3. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在任务优化调度领域也得到了广泛应用。

深度学习可以通过学习大量的任务和资源数据，来建立任务和资源之间的映射模型，并预测最优的任务调度方案。

深度学习在任务优化调度中主要应用于任务分配和资源调度。

通过学习大量的任务和资源数据，深度学习模型可以从中找出任务和资源之间的潜在联系，并通过预测的方式为任务分配和资源调度提供决策依据。

总结任务优化调度是一个复杂的问题，在不同应用场景下可能需要采用不同的方法和技术。

负载均衡方法可以通过平衡资源利用来提高任务执行效率；遗传算法可以通过模拟生物进化过程来寻找最优解；深度学习可以通过学习大量数据来预测最优的任务调度方案。

基于改进DDPG的多AGV路径规划算法目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (4)1.3 文献综述 (4)1.4 问题提出与论文结构 (6)2. 多智能体系统(MAS)理论基础 (7)2.1 多智能体系统概述 (9)2.2 多智能体通信模型 (10)2.3 多智能体协同任务规划 (11)3. 深度确定性策略梯度算法(DDPG) (13)3.1 DDPG算法简介 (14)3.2 DDPG算法结构 (16)3.3 DDPG算法的训练与参数调整 (17)4. 基于改进DDPG的多AGV路径规划算法 (19)4.1 智能体交互模型设计 (20)4.2 多智能体协同路径规划的优化方法 (22)4.3 基于奖励机制的路径规划评估标准设计 (23)4.4 改进DDPG算法流程 (24)4.5 仿真实验设置与结果分析 (25)4.5.1 仿真环境搭建 (27)4.5.2 仿真数据与指标 (28)4.5.3 仿真对比实验 (29)5. 结论与展望 (31)5.1 主要贡献与创新点 (32)5.2 研究展望 (33)1. 内容综述本文档旨在深入探讨基于改进型深度确定性策略梯度（DDPG）算法的多自主导引车（AGV）路径规划技术。

现代社会对高效物流和自动化仓储的需求日益增长，而AGV在这一领域展现了巨大的潜力和应用价值。

要求增加的全局路径规划效率和实时更新的能力对传统的规划算法提出挑战。

我们研究并构建了一种新型的、结合强化学习技术的路径优化方案，该方案旨在提升调度决策的速度与质量。

改进DDPG算法通过引入先进的Q网络优化技术和动作重复机制，极大地削弱了传统DDPG算法的时序维度依赖，同时加强了对特定场景的适应能力。

在多AGV协同工作的实际情境下，该算法博客摆明了，目标是通过学习目标函数的稳定梯度，在确保安全的前提下，以最短路径完成货物运输，避免无用的转弯和冗余路径，从而提高吞吐量和资源利用率。

仓库作业调度优化算法研究随着电子商务的迅猛发展，仓库作业调度问题正变得越来越复杂。

如何高效地管理和组织仓库内的作业流程，最大化仓库的效率，成为仓库管理者面临的重要挑战。

为解决这一问题，研究人员提出了各种仓库作业调度优化算法，旨在提高作业效率、减少作业成本。

一、问题描述仓库作业调度包含了物料的存储、配送、拣选等多个工序。

为了提高仓库的效率，我们需要考虑以下几个因素：1. 仓库布局设计：通过合理的仓库布局设计，能够减少货物的运输距离，提高货物存储、配送的效率。

2. 作业流程优化：在仓库内，需要将各项作业任务分配给合适的仓库人员或机器，使得每个人员或机器的利用率最大化。

3. 作业时序规划：根据仓库内各项作业任务的优先级和时间要求，合理地安排作业的开始时间和完成时间，以保证作业任务的及时完成。

二、现有优化算法1. 蚁群算法：该算法模拟了蚂蚁在觅食中的行为，通过信息素的分泌和感知，使得蚂蚁能够找到最优的路径。

应用于仓库作业调度中，蚁群算法可以帮助寻找最优的作业路径和相应的作业流程。

2. 遗传算法：遗传算法基于生物进化的原理，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。

在仓库作业调度中，遗传算法可以应用于寻找最佳的作业调度序列，以提高仓库的作业效率。

3. 禁忌搜索算法：禁忌搜索算法通过维护一个禁忌表来避免搜索过程中陷入局部最优解。

仓库作业调度中，禁忌搜索算法可以应用于优化作业任务的安排顺序，以增加仓库流程的效率。

三、优化算法的应用1. 仓库流程优化：通过蚁群算法或遗传算法等优化算法，我们可以得到一条最优的物料存储路径，减少物料的运输距离。

此外，还可以优化仓库内的作业流程，使得每个作业任务被分配给合适的人员或机器，提高资源的利用率。

2. 作业任务优化：禁忌搜索算法可应用于作业任务的优先级排序，以确保最紧急的任务能够得到及时处理。

同时，利用遗传算法优化作业调度序列可以减少重复工作和重复移动，提高作业效率。

3. 智能仓库管理：结合机器学习和人工智能技术，可以建立预测模型，根据历史数据对仓库作业流程进行预测和调整。

一种嵌入式操作系统的任务调度方法专利名称：一种嵌入式操作系统的任务调度方法技术领域：本发明涉及嵌入式系统任务调度领域，特别是涉及一种基于实时可抢占的嵌入式操作系统中类时间片轮调度的方法。

背景技术：现在嵌入式设备的功能变得越来越强大，功能也越来越丰富。

随着嵌入式设备的功能越来越复杂，为了简化日益复杂的功能的设计，嵌入式操作系统就变的越来越不可或缺。

在现有的嵌入式操作系统领域，现在主要的操作系统的调度方式一般是采用基于优先级的可抢占的调度算法或者是采用基于时间片轮的调度算法。

基于优先级的可剥夺调度法是指，CPU总是让处于就绪态的、优先级最高的任务运行；最高优先级的任务一旦就绪，总能得到CPU的使用权，当一个运行着的任务使一个比它优先级高的任务进入了就绪态时，当前任务的CPU使用权就被剥夺了，更高优先级的任务立刻得到了 CPU的使用权。

除非最高优先级的任务主动放弃CPU的使用权，否则低优先级的任务是没机会获得CPU使用权的。

基于时间片轮转的调度算法是指是，系统将所有的就绪进程按先来先服务算法的原则，排成一个队列，每次调度时，系统把处理机分配给队列首进程，并让其执行一个时间片。

当执行的时间片用完时，由一个计时器发出时钟中断请求，调度程序根据这个请求停止该进程的运行，将它送到就绪队列的末尾，再把处理机分给就绪队列中新的队首进程，同时让它也执行一个时间片。

这样能够保证每个任务都有足够的机会获得CPU，对于需要实时响应的任务这样的调度算法就不能够保证CPU能够及时响应。

而现在的很多复杂嵌入式系统中的任务既需要实时可抢占，同时又保证所有的任务都有足够的调用机会。

发明内容本发明所要解决的技术问题是提供一种嵌入式操作系统的任务调度方法，保证实时性的前提下又能保证各个任务都有足够的被调度的机会。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是一种嵌入式操作系统的任务调度方法，包括以下步骤(1)时间片的分配，利用时间片记录任务处于就绪状态的时间；(2)实时可抢占的任务调度，当系统调度定时器中断后，遍历就绪任务队列，找出是否有比当前任务更改优先级的就绪状态任务，如果有则运行切换到改任务运行，把当前任务置位就绪态后挂起；(3)类时间片轮的任务调度，当任务就绪时调度定时器每次中断后，在当前没有需要实时抢占运行的任务时，扫描就绪任务队列，把当前就绪的任务就绪状态计数加1，同时找出就绪时间最长的任务执行，同时清除其就绪计数；(4)信号量超时触发调度，当信号量到达或者超时时，立即触发等待该信号量的任务运行。

实时系统中的实时任务负载预测与调度算法在日常生活和工作中，我们经常使用各种实时系统，如交通信号控制系统、航空管制系统、工业自动化系统等。

这些实时系统的关键是要保证任务能够及时得到执行，否则会导致严重的后果。

而实时任务负载预测与调度算法正是为了实现这一目标而存在的。

一、实时任务负载预测实时系统中的任务负载预测是指通过对历史任务负载数据进行分析和建模，来预测未来一段时间内的任务负载情况。

这对于系统资源的合理调度和分配非常重要。

在实时任务负载预测方面，常用的方法有时间序列分析、回归分析和机器学习等。

时间序列分析是通过对历史数据的统计和分析，来预测未来一段时间内的任务负载趋势。

回归分析则是通过建立任务负载与其他因素之间的关系模型，来预测任务负载。

而机器学习通过对大量数据的学习和训练，来构建任务负载的预测模型。

二、实时任务调度算法实时任务调度算法是指根据实时任务的优先级、截止时间和资源需求等因素，来决定任务执行的顺序和资源分配的算法。

在实时任务调度算法中，最常用的算法包括最早截止时间优先算法（EDF）和最小松弛度优先算法（LLF）。

最早截止时间优先算法是指按照任务的截止时间，先执行截止时间最早的任务。

这种算法可以保证系统中的实时任务都能在其截止时间前完成。

而最小松弛度优先算法是指按照任务的松弛度（剩余可容忍延迟时间），先执行松弛度最小的任务。

这种算法可以保证任务的实时性，同时也考虑了任务的优先级。

除了这些经典的算法之外，还有一些其他的实时任务调度算法，如多级反馈调度算法、空闲时间插入算法等。

这些算法都有各自的特点和适用场景，可以根据具体情况来选择。

实时任务负载预测与调度算法在实时系统中起着重要的作用。

它们可以确保实时任务能够按时得到执行，保证系统的可靠性和稳定性。

三、实时任务负载预测与调度算法的挑战然而，实时任务负载预测与调度算法面临着一些挑战。

首先，实时任务负载预测具有不确定性。

由于各种因素的影响，预测任务负载往往存在误差，这对于任务的调度会产生一定的影响。

Linux操作系统实时性的分析与改进策略摘要：Linux已经成为一个流行的嵌入式操作系统，但在实时应用中有些不足，该文在详细分析Linux实时性的基础上，从内核结构、定时器的细粒度化、可抢占式内核和实时调度策略等方面做了一定改进，以增强系统的实时性。

关键词：嵌入式Linux系统；实时性；实时调度策略众所周知，嵌入式Linux系统由于具有开源代码、内核功能强大高效、具有良好的可移植性以及完善的网络通讯管理机制等优点，使得嵌入式Linux系统成为嵌入式操作系统中的佼佼者，已被广泛应用于工业控制、航空航天、环境监测、在线事务处理等领域，因此，这些领域也对嵌入式Linux系统的实时性提出了明确苛刻的要求。

而嵌入式Linux系统是按照分时系统的目标设计的，而非真正意义上的实时系统，因此为了保证在嵌入式系统实时应用中的实时性，必须采用一定的策略加以改进。

1Linux系统实时性的不足Linux系统是按照分时系统目标设计，强调各个进程之间的响应时间来保证CPU时间占用的公平性，以期达到系统较好的平均性能。

这与实时系统响应及时性和高可预测性的要求不相符合，不能满足实时系统尽量短的响应时间和执行时间的确定性等要求。

归纳起来，制约Linux操作系统实时性的因素主要有如下几个方面：1.1Linux系统内核的非抢占性Linux系统作为支持多用户多任务的操作系统，从本质上来说，其内核是非抢占式的，这也就决定了进程在进行上下文切换时时间延长和难以预测。

进程很难在一个较短的时限内完成任务切换，也就不能保证系统的实时性，因此嵌入式Linux内核的非抢占性对于使用嵌入式Linux作为实时控制系统来说是一个实质性的障碍。

1.2Linux系统的中断处理Linux系统的中断服务机制包括硬件和软件两个部分，硬件部分的操作主要完成外部设备数据的采集到内核之间信息的传递，软件部分主要负责进程中断上下文切换时现场的保护以及系统资源的协调分配等。