导读:本文包含了优先级调度算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车联网,动态,功率控制,优先级
优先级调度算法论文文献综述
孙向月[1]（2019）在《5G车联网场景下基于业务优先级的资源调度算法的研究》一文中研究指出汽车产业的发展不仅促进了社会经济的发展,也导致了交通事故、交通拥堵等问题。为了提高交通系统的安全性和智能性,车联网应运而生。基于第五代移动通信技术(the5th Generation Mobile Communication Technology,5G)的车联网通信技术因其低时延和高可靠等优势成为车联网主流通信技术。而无线资源调度是影响通信系统性能的主要因素之一,本文主要进行5G车联网资源调度算法的研究。本文对5G车联网场景系统模型、业务场景及关键技术进行分析,并针对车与车和车与基础设施通信的车联网场景,分别分析了基于图着色分簇资源分配算法和簇优先调度的资源分配算法的算法原理和优缺点,分析结果表明,相比于传统资源调度算法,这两种算法能有效提高系统吞吐量,但是同时也存在未考虑用户传输功率调节等不足。本文以基于图着色分簇资源分配算法和簇优先调度的资源分配算法为基础算法,开展5G车联网中资源调度算法的研究与优化。针对基础算法中未对用户实现传输功率调节的问题,本文提出一种动态惩罚因子功率控制算法。首先,根据业务时延和可靠性要求为业务设定优先级,以最大化系统吞吐量为目标,将效用函数表示为复用同一资源块的所有用户吞吐量和减去惩罚函数。然后,采用拉格朗日对偶算法进行求解,来调整用户传输功率。最终,通过MATLAB进行仿真验证,与惩罚因子固定为100的功率控制算法相比,动态惩罚因子功率控制算法将系统的吞吐量提高了14.8%。针对基础算法中资源分配顺序不合理,即是先分配给蜂窝用户还是V2V用户对等问题,本文提出一种基于功率控制的5G车联网资源调度算法。首先,将系统资源块分为蜂窝用户使用优先和V2V用户使用优先两类。接着,以最大化系统吞吐量为目标,实现用户功率控制和资源分配协同优化,将问题转化为资源分配和功率控制两个子问题。在用户传输功率固定的情况下,采用顺序方式实现系统资源的分配;在用户资源分配策略固定的情况下,利用梯度投影法实现用户传输功率的调节。最后,通过MATLAB进行仿真验证,并且与基础算法进行对比分析,结果表明本文所提的算法能够有效地提升系统吞吐量,同时又提升了用户接入率。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
张晓阳[2]（2019）在《高性能网络中多优先级请求的灵活多路径带宽调度算法研究》一文中研究指出在科学研究、媒体、社交、工业等领域,数据密集型应用会在短时间内产生TB(terabytes)量级的数据。通常,这些海量数据需要在截止期限前可靠的传输到协作站点进行处理。然而传统的共享IP网络已经不能满足大数据传输对于及时性、可预测性等服务质量(Quality of Service,QoS)的要求。随着SDN(Software Defined Networking)的发展,使得高性能网络(High-Performance Networks,HPNs)的带宽预留功能更易于实现,HPNs目前已被公认为大数据传输的一种有效解决方案。现有的有关HPNs带宽调度工作主要是单路径调度,但是,一方面单路径不能满足快速增长的数据量传输需要,另一方面不能使昂贵的网络资源得到充分利用。本文研究在HPNs中灵活地使用链路不相交的多条路径,对一批有多个优先级和截止时间约束的带宽预留请求进行调度,以达到用户满意度和调度成功率最大化的同时,兼顾平均最早完成时间(Earliest Completion Time,ECT)或最短持续时间(Shortest Duration,SD)最小化。本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)考虑最早完成时间和最短持续时间两个灵活多路径带宽调度问题,并证明了这两个问题属于NP完全问题。(2)分别根据最小带宽和最大带宽两种路径选择原则,对上述两个问题,设计了启发式多优先级请求灵活多路径调度算法。首先权衡优先级和数据量大小两个因素,对带宽预留请求进行排序,然后根据最小带宽原则灵活的寻找多条路径来满足数据传输所需要的最小带宽,以提高用户满意度和调度成功率,而最大带宽原则通过使用最大的可用带宽进行数据传输来减小平均ECT/SD。(3)在一个真实的HPN拓扑中对本文提出的启发式算法进行小规模和大规模的仿真实验,并和已知的相似问题的算法进行对比。实验结果表明了本文算法的性能优越性。特别是在最小带宽原则下提出的两个启发式算法的用户满意度、调度成功率和平均ECT/SD叁个指标在小规模和大规模实验中都明显优于对比算法。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
金叶奇,徐佑宇,郑敏,谭冲,王虹[3]（2019）在《基于动态分组的M2M上行优先级调度算法》一文中研究指出以延迟容忍剩余时长为度量依据,提出一种对业务进行动态分组的上行优先级调度算法。采用资源块(RB)大小可变的分配方式满足RB的邻接约束,引入混合自动轮询机制解决算法对低优先级业务调度不公平的问题。仿真结果表明,相比PF算法、RR算法,该算法的系统吞吐量分别提升约15%、41%,且在业务时延、业务区分度方面具有较好性能。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年08期）
梁少勋,孙红胜,胡泽明[4]（2018）在《采用优先级排序的数据流驱动调度算法》一文中研究指出针对事件触发并发数据流(event-triggered concurrent data flow,ECDF)调度算法中多个组件间相互切换导致的计算开销增大问题,提出采用优先级排序的数据流驱动调度(priority based data flow,PBDF)算法。研究了信号处理平台中组件间数据依赖关系、预期处理开销和通信开销对系统组件优先级的影响。在适用于信号处理平台数据流驱动模型的基础上,采用表调度的思想,结合ECDF调度算法的要求,建立有序组件执行顺序。最后依据数据流驱动算法调度优先级列表。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法提高了调度效率,有效降低了应用响应时间。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2018年04期）
王瑞奇,赵菊敏,李灯熬[5]（2018）在《基于希尔排序的动态优先级调度算法》一文中研究指出实时调度策略中,EDF算法应用最为广泛,但其在系统过载的情况下,仅由任务截止期决定任务执行顺序,使得截止期错失率非常高,且系统收益小。近年来,出现了一些改进的EDF算法,综合考虑了时间和执行价值,但未加入能量因素,对于能量有限的系统,充分利用能量是极其重要的。针对这一问题,提出一种基于希尔排序的动态优先级调度算法,在系统过载时,综合考虑任务截止时间、执行价值、消耗能量叁种因素确定任务优先级,通过希尔排序算法选出优先级高的任务加入优先调度子集,进行率先调度。实验结果表明,该算法不仅能降低任务截止期错失率,还能提高系统执行收益。(本文来源于《电视技术》期刊2018年05期）
鲍鹏飞,黄孝鹏,周希辰[6]（2018）在《综合优先级的被动雷达任务自适应调度算法》一文中研究指出综合考虑影响威胁度的5个参数,给出辐射源威胁度评估准则与方法。将辐射源威胁度参数融入被动雷达任务优先级的设计中,提出一种综合优先级算法(HTHPEDF),根据辐射源威胁度动态地调整任务优先级。运用该综合优先级算法实现任务自适应调度,设计调度收益与调度代价的评价函数。通过仿真验证了算法的有效性,该算法以较低的调度代价获得较高的调度收益,可有效提升任务综合调度能力。(本文来源于《现代防御技术》期刊2018年01期）
张浩为,谢军伟,师俊朋,宗彬锋,盛川[7]（2018）在《动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法》一文中研究指出针对防空相控阵雷达中时间资源分配主观性强、利用率低的问题,结合任务内部结构,提出一种新的在线交错调度算法.该算法在将任务的重要性和紧急性均置于动态优先级的基础上,使得雷达任务收、发波束之间的等待期可以用来执行其它任务的发射期或接收期.仿真结果表明,相比于任务模式优先级加截止期的调度算法,所提算法的调度成功率、时间利用率和执行威胁率均得到有效提升.(本文来源于《电子学报》期刊2018年01期）
梁浩,晏立,沈项军[8]（2017）在《全局固定优先级实时调度算法分析》一文中研究指出基于截止期分析和响应时间分析可以对全局固定优先级实时调度算法进行可调度性判定。而传统方法在实时任务中带入作业,处理器无法满足实时任务的计算需求。为此,提出一种可调度性判定方法。通过区分实时任务在具有和没有带入作业时产生的干涉,考虑带入作业的个数与实时系统中处理器的个数相关。实验结果表明,该方法能够减少计算的干涉量,得到一个更紧密的可调度性判定条件,提高多处理器实时系统中通过可调度性判定的任务数量。(本文来源于《计算机工程》期刊2017年12期）
郭超,熊伟,郝利云[9]（2018）在《基于双层优先级的中继卫星系统任务调度算法》一文中研究指出中继卫星系统在天基信息网中起着桥梁的作用。为充分利用卫星资源以提供快速可靠的数据中继服务,需要对高价值、高紧迫性的任务开展调度方法研究。在分析中继卫星系统任务与资源的基础上,建立了多任务、多资源的调度模型;提出了任务调度优先级和时间窗口选择优先级模型,并在此基础上提出了一种基于双层优先级的中继卫星系统调度算法。根据算法在仿真算例中的应用可见,相比对照算法,基于双层优先级的调度算法更有利于满足高价值、高紧迫性任务的执行条件,从而提高了任务成功率和调度综合收益。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年05期）
徐谦,邓婕[10]（2016）在《基于优先级调度算法的高校排课系统设计与实现》一文中研究指出运用计算机进行自动排课既是高校教务管理的迫切需要,同时也具有重要的理论研究意义。由于排课问题条件约束多且问题复杂多变,所以几十年来还没有定型的最优设计方案。本文提出一种适合高校多课程且分单双周排课的综合排课算法及优化的数据库设计方案,该方案能高效率地解决高校排课难题。该设计方案已经应用于高效的排课事务中,和同类高校排课系统比较,具有设计思路简洁、排课速度快、易操作、效率高、可移植性强等优点。(本文来源于《成都航空职业技术学院学报》期刊2016年03期）
优先级调度算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在科学研究、媒体、社交、工业等领域,数据密集型应用会在短时间内产生TB(terabytes)量级的数据。通常,这些海量数据需要在截止期限前可靠的传输到协作站点进行处理。然而传统的共享IP网络已经不能满足大数据传输对于及时性、可预测性等服务质量(Quality of Service,QoS)的要求。随着SDN(Software Defined Networking)的发展,使得高性能网络(High-Performance Networks,HPNs)的带宽预留功能更易于实现,HPNs目前已被公认为大数据传输的一种有效解决方案。现有的有关HPNs带宽调度工作主要是单路径调度,但是,一方面单路径不能满足快速增长的数据量传输需要,另一方面不能使昂贵的网络资源得到充分利用。本文研究在HPNs中灵活地使用链路不相交的多条路径,对一批有多个优先级和截止时间约束的带宽预留请求进行调度,以达到用户满意度和调度成功率最大化的同时,兼顾平均最早完成时间(Earliest Completion Time,ECT)或最短持续时间(Shortest Duration,SD)最小化。本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)考虑最早完成时间和最短持续时间两个灵活多路径带宽调度问题,并证明了这两个问题属于NP完全问题。(2)分别根据最小带宽和最大带宽两种路径选择原则,对上述两个问题,设计了启发式多优先级请求灵活多路径调度算法。首先权衡优先级和数据量大小两个因素,对带宽预留请求进行排序,然后根据最小带宽原则灵活的寻找多条路径来满足数据传输所需要的最小带宽,以提高用户满意度和调度成功率,而最大带宽原则通过使用最大的可用带宽进行数据传输来减小平均ECT/SD。(3)在一个真实的HPN拓扑中对本文提出的启发式算法进行小规模和大规模的仿真实验,并和已知的相似问题的算法进行对比。实验结果表明了本文算法的性能优越性。特别是在最小带宽原则下提出的两个启发式算法的用户满意度、调度成功率和平均ECT/SD叁个指标在小规模和大规模实验中都明显优于对比算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
优先级调度算法论文参考文献
[1].孙向月.5G车联网场景下基于业务优先级的资源调度算法的研究[D].重庆邮电大学.2019
[2].张晓阳.高性能网络中多优先级请求的灵活多路径带宽调度算法研究[D].西北大学.2019
[3].金叶奇,徐佑宇,郑敏,谭冲,王虹.基于动态分组的M2M上行优先级调度算法[J].计算机工程.2019
[4].梁少勋,孙红胜,胡泽明.采用优先级排序的数据流驱动调度算法[J].信息工程大学学报.2018
[5].王瑞奇,赵菊敏,李灯熬.基于希尔排序的动态优先级调度算法[J].电视技术.2018
[6].鲍鹏飞,黄孝鹏,周希辰.综合优先级的被动雷达任务自适应调度算法[J].现代防御技术.2018
[7].张浩为,谢军伟,师俊朋,宗彬锋,盛川.动态优先级下防空相控阵雷达在线交错调度算法[J].电子学报.2018
[8].梁浩,晏立,沈项军.全局固定优先级实时调度算法分析[J].计算机工程.2017
[9].郭超,熊伟,郝利云.基于双层优先级的中继卫星系统任务调度算法[J].计算机应用研究.2018
[10].徐谦,邓婕.基于优先级调度算法的高校排课系统设计与实现[J].成都航空职业技术学院学报.2016