多核系统任务调度算法的动态度量方法

"该文研究了一种用于多核系统任务调度算法的动态度量方法，通过改进交互式马尔可夫链（IMC）构建功能模型，并扩展基于动作的时序逻辑（aCSL）来描述性能指标。这种方法旨在对任务调度算法的功能验证和性能评价提供有效手段，以确保多核系统任务调度的正确性和效率。实验分析显示，提出的动态度量方法能够成功地度量任务调度算法的功能和性能，对多核系统任务调度算法的执行提供支持。该研究受到多项基金项目的资助，并由相关领域的研究人员完成。" 在多核系统中，任务调度算法扮演着至关重要的角色，因为它决定了处理器资源的分配和任务的执行顺序，从而直接影响系统的响应时间、吞吐量以及能效等关键性能指标。传统的静态调度算法可能无法满足复杂多变的工作负载需求，因此动态调度算法的研究成为当前的热点。本文提出的动态度量方法针对这一问题进行了创新性研究。 首先，文章改进了交互式马尔可夫链（IMC）模型，这是一种常用的建模工具，用于描述和分析系统的随机行为。通过对IMC的改进，作者能够更准确地构建多核系统任务调度算法的功能模型，考虑到任务间的依赖关系、资源竞争和并发执行等因素。 其次，文章扩展了基于动作的时序逻辑（aCSL），这是一种形式化语言，用于指定和验证软件系统的属性。扩展后的aCSL允许作者从逻辑层面定义和量化任务调度算法的性能指标，如平均响应时间、任务完成率等，这为算法的性能评估提供了精确的数学依据。 结合改进的IMC和扩展的aCSL，作者提出了一种动态度量方法。这个方法能够动态地监测和评估任务调度算法在运行过程中的行为，不仅验证其功能是否正确，而且可以量化其性能表现。通过实例分析，该方法的有效性得到了验证，证明它可以为多核系统任务调度算法的优化和调试提供有力的支持。 这项工作对于理解多核系统任务调度的复杂性，以及开发和评估高效、适应性强的调度策略具有重要意义。它为形式化方法在多核调度领域的应用开辟了新的路径，有望推动未来多核系统的设计和优化。