导读:本文包含了容错调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:算法,周期性,故障,多核,异构,实时,环境。
容错调度论文文献综述写法
刘述田[1]（2019）在《DVE中一种实时任务容错调度方法》一文中研究指出为满足分布式虚拟环境中互操作活动的实时性与可靠性,在HLA/RTI开发框架下,研究了非周期性任务的实时性与可靠性需求,提出了基于任务重运行的容错调度算法,在运行过程中动态改变或提升容错任务的优先级,以满足交互活动的可靠性。实验结果表明,当任务的故障间隔为6倍平均任务运行时间以上的时候,在给定系统中的响应时间可以达到要求,算法在该框架范围内有效。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年07期）
黄丽冰[2]（2019）在《云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究》一文中研究指出舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年10期）
郭天[3]（2019）在《异构系统中基于能源利用率的容错调度算法》一文中研究指出随着异构系统在各种领域的广泛应用,可靠性成为了关注的焦点,容错技术也因此受到了业界和学术界的广泛关注,尤其是安全关键系统,这样的系统要求在给定的截止期限之前保证任务执行的正确性,即使期间发生过错误。所以,系统存在容错能力是必须的,通过分配多个副本是实现容错的有效方法。在实现容错的同时,也要考虑能源的利用问题,如何利用能源也是研究的关键点。本文针对能源利用率问题进行了深入研究,主要工作如下:(1)对能源利用率的研究。提出了基于能源利用率的容错调度算法DBR-FTSA-E,采用多核异构系统,使用DAG任务图对任务进行建模,根据可靠性的一般指数分布假设研究计算系统的可靠性,使用一种已经应用在其他能源管理研究的能耗模型来计算系统能源消耗。该算法采用积极副本策略,在给定的可靠性和时间约束下完成一系列任务,实现了能源的高利用率。该算法找出满足可靠性和时间约束的多种方案,从中选择一种能源利用率最高的调度方案作为最终方案。仿真实验表明本文提出的算法能够在满足可靠性和时间约束的前提下,使得能源的利用率最大化。(2)对算法DRB-FTSA-E的进一步优化。DVFS技术目的是降低能量消耗,当时钟频率过低时,使得系统执行任务的时间过长,从而导致能量的过多消耗或系统性能变差,所以需要根据任务的具体执行情况来选择出适合的电压频率。算法SAUE在给定的可靠性和时间约束的条件下,使用DVFS电压频率调整技术,定量地计算出在时间截止期内能容错的任务数,进一步降低能耗,同时使得能源的利用率达到最大化。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-11）
朱洁[4]（2019）在《主动容错云存储系统的信息自适应管理调度模型》一文中研究指出为了提高主动容错云存储系统的信息智能管理水平,需要进行信息调度优化设计,提出一种基于云存储信息传感融合的主动容错云存储系统的资源信息自适应调度算法。进行主动容错云存储系统的资源信息传感分布存储设计,提取主动容错云存储系统的资源信息流的关联规则特征,构建云存储系统资源信息语义本体模型,计算信息自适应调度的加权系数,进行云存储信息传感融合识别,实现对云存储系统的信息管理和调度。仿真实验表明,该方法能提高主动容错云存储系统中资源信息的自适应调度能力,信息管理的智能性较好,均衡控制能力较强。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年02期）
何邦财[5]（2018）在《云环境下舰船周期性任务容错调度算法》一文中研究指出任务容错调度算法是保证舰船周期性任务完成的基础,针对舰船周期性任务容错调度算法存在效率低等问题,设计了一种云环境下舰船周期性任务容错调度算法。首先对舰船周期性任务容错调度算法的研究现状和云环境的工作模式进行分析,然后建立舰船周期性任务容错调度的数学模型,并采用组合的群智能优化算法对舰船周期性任务容错调度数学模型进行求解,找到舰船周期性任务容错调度方案。仿真测试结果表明,本文算法不但加快了舰船周期性任务容错调度方案的搜索速度,而且得到的舰船周期性任务容错调度方案要优于对比算法。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年22期）
余世干,唐志敏,叶笑春,张志敏[6]（2018）在《异构多核的一种高性能容错调度方法与仿真》一文中研究指出针对TMR(Three mode redundancy)在解决处理器瞬态故障时存在性能低下,功耗较高等问题,提出了一种考虑容错的面向异构多核的调度方法 TEAHFT,把任务划分为敏感性任务和具有容错性任务,其中敏感性任务以TMR方式执行,具有容错性任务以竞争调度方式执行,如果未达到可靠性阈值的任务,则以TMR方式重新执行以满足系统可靠性要求。仿真实验表明,执行测试用例,TEAHFT比TMR,PB方法的性能平均提高了16.4%,注入100个错误时,TEAHFT与TMR,PB具有相近的容错效果,但是TEAHFT平均执行效率提升了14.1%,功耗平均降低了22.1%。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年11期）
叶盛钊,赵博,魏帅,殷从月[7]（2018）在《基于动态异构模型的非周期性任务容错调度》一文中研究指出拟态技术可有效解决实时系统中的安全问题,但其异构冗余的特性会增加系统时延。为此,以拟态工控处理机架构为基础,在动态异构的多模冗余场景下,结合具体表决策略并执行清洗切换任务,提出一种硬实时非周期性任务容错调度算法。仿真结果表明,相比静态异构模型下的DRFTS算法,该算法在保证硬实时的条件下,能够提高调度成功率。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年10期）
陈文婧[8]（2018）在《DETCS下具有故障严重程度区分的NCS在线优化调度容错控制方法》一文中研究指出信息技术的迅速发展引领人们跨入了以数字化、网络化及智能化为特征的工业4.0时代,其中NCS(Networked Control System,NCS)作为智能化信息控制系统的通用架构,集控制器、执行器、传感器及网络媒介于一体,它是通过共享的网络进行数据传输与信息交换形成的闭环控制系统。此类系统不仅结构更复杂、空间更分布,对控制性能的要求也更为精细,其所面临的问题和挑战也越来越多,其中安全性、可靠性问题已成为首要之务,而借助于容错控制设计以提高安全可靠性,则是解决NCS所面临问题的有效途径。鉴于此,本文在离散事件触发通讯机制下,从执行器故障严重程度区分入手,将主被动容错控制的思想融合,通过设计性能更优及少切换选择策略,对DETCS下非均匀传输NCS容错控制与网络通讯的协同设计问题展开了研究。具体工作如下:1)构建了具有故障严重程度区分的NCS主被动融合容错控制结构框架。以不确定NCS为研究对象,将DETCS引入NCS系统中,采用状态反馈控制策略,应用“偏序”的概念,对故障进行严重程度区分,离线时根据不同故障程度设计被动容错控制器,在线则根据不同运行模式,主动选择相应的容错控制律,构建了主被动融合容错控制结构框架,使NCS主被动融合容错控制与通讯协同设计成为可能。2)在DETCS下推证出了NCS主被动融合鲁棒容错控制器与通讯触发权矩阵的离线设计方法,并设计了在线投切策略。基于所建立的模型,针对“正常”、“轻微”、“中度”及“重度”等4类不同严重程度故障模式集,首先通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用改进的Wirtinger不等式、互反凸引理等技术,给出了离线设计少保守性鲁棒H_?及?-稳定鲁棒H_?容错控制器与通讯触发权集合的协同求取方法;其次设计了在线运行的少切换及性能更优的选择策略,在确保不同严重程度故障系统性能的前提下,弥补了传统主动容错诊断与重构耗时的缺陷,提高系统的容错性能。3)基于堆栈自动编码器(Stacked Auto Encoders,SAE)对执行器故障严重程度的分类,实现了非均匀传输NCS主被动融合容错控制。将SAE深度学习技术引入系统,通过对不同严重程度的执行器数据进行有效信息的挖掘、特征提取的训练学习,获得了具有高精度分类能力的SAE模块,并将其嵌入至NCS的主被动融合框架中,利用SAE在线识别执行器故障严重程度类型,进而将求取的最优鲁棒容错控制器予以投切。仿真算例表明该方法不仅能准确可靠的判断执行器故障严重程度类型,而且有效的解决了因诊断与重构耗时致使系统容错失效的可能。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2018-06-03）
魏梦雪[9]（2018）在《异构系统中实时任务的容错调度算法》一文中研究指出异构处理器性能高并且能耗低,因此被广泛应用于各类实时系统中,例如飞行控制系统等。在实时系统中,任务如果未能在时间截止期内完成,将会产生灾难性后果。为了避免系统故障导致任务错失截止期的情况发生,需要给系统提供容错功能。容错调度是实现系统容错的有效方式。系统故障分为两种类型:瞬时性故障和永久性故障。本文针对这两种故障类型进行了深入研究,主要工作如下:(1)研究了瞬时性容错问题。现有的瞬时性容错算法仅考虑容错而忽视了任务的实时性。为此,本文同时考虑容错和时间约束两个因素,提出了一种基于时间截止期的瞬时性容错调度算法DB-FTSA。根据时间截止期,计算可提供容错任务的个数,优先为高优先级任务容错。实验结果表明本算法能保证高调度成功率并能尽可能提高系统可靠性。(2)研究了永久性容错问题。已存在的永久性容错算法只是盲目地对任务进行备份而忽略了任务的时间约束。由此,本文提出了一种基于时间截止期的永久性容错调度算法DBSA。该算法根据给定的时间截止期量化出系统能容忍的永久性故障次数,一定程度上避免了对任务盲目复制而错失截止期的情况发生。实验结果表明本算法能在满足时间约束的条件下对系统进行最大程度地容错。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2018-05-16）
刘国海,陈旭芳,张多[10]（2018）在《基于LPV增益调度技术的4WID电动汽车容错控制》一文中研究指出针对四轮独立驱动电动汽车驱动电机故障,提出了一种基于线性变参数(LPV)增益调度技术的容错控制方法,从而降低执行器故障对车辆运行的影响。首先将执行器左右两侧故障因子作为调度参数,基于LPV凸分解方法,将故障状况下的车辆模型转化为具有凸多面体结构的LPV模型,并利用线性矩阵不等式技术对凸多面体各个顶点分别设计满足H∞性能和闭环极点配置的控制器;然后利用各顶点设计的反馈控制器综合得到最终LPV容错控制器;最终采用Car Sim与MATLAB/Simulink联合仿真的方式,验证了该方法的有效性。结果表明:LPV增益调度技术可以成功地应用于四轮独立驱动电动汽车的容错控制,在存在故障的情况下,仍能保持系统的稳定性和良好的动态性能。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2018年04期）
容错调度论文开题报告范文
（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：
舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。
（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。
容错调度论文参考文献
[1].刘述田.DVE中一种实时任务容错调度方法[J].中国电子科学研究院学报.2019
[2].黄丽冰.云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究[J].舰船科学技术.2019
[3].郭天.异构系统中基于能源利用率的容错调度算法[D].武汉科技大学.2019
[4].朱洁.主动容错云存储系统的信息自适应管理调度模型[J].智能计算机与应用.2019
[5].何邦财.云环境下舰船周期性任务容错调度算法[J].舰船科学技术.2018
[6].余世干,唐志敏,叶笑春,张志敏.异构多核的一种高性能容错调度方法与仿真[J].系统仿真学报.2018
[7].叶盛钊,赵博,魏帅,殷从月.基于动态异构模型的非周期性任务容错调度[J].计算机工程.2018
[8].陈文婧.DETCS下具有故障严重程度区分的NCS在线优化调度容错控制方法[D].兰州理工大学.2018
[9].魏梦雪.异构系统中实时任务的容错调度算法[D].武汉科技大学.2018
[10].刘国海,陈旭芳,张多.基于LPV增益调度技术的4WID电动汽车容错控制[J].机械设计与制造工程.2018