优化异构网络汽车电子系统的多DAG任务调度策略

"该文主要探讨了异构网络化汽车电子系统中的多DAG离线任务调度问题，针对公平性和通信开销这两个影响调度性能的关键因素，提出了三种优化算法。首先，通过基于通信开销权值的轮转调度公平排序标准优化任务优先级排序；其次，在处理器选择阶段，采用插入法结合最小选择值策略来减少通信开销。这些方法整合后形成了MDOFTS算法，目标是降低调度长度和通信开销。接着，考虑到异构网络化汽车电子系统的混合关键级特性，提出了MDOPTS算法，旨在保证实时性的同时缩短调度长度，特别是对安全关键任务的处理。最后，通过综合MDOFTS和MDOPTS的优势，设计了MDOATS自适应任务调度算法，以在满足实时性要求的同时提升调度性能。实验结果显示，这三种算法在调度长度、通信开销、不公平性、最差响应时间和实时性方面均表现出优越性。" 在异构网络化汽车电子系统中，由于系统规模和复杂性的增加，任务调度的挑战日益显著。多DAG（有向无环图）结构常被用来表示这些系统中的任务依赖关系。公平性和通信开销成为调度策略的重要考量因素。文中提出的公平排序标准，通过考虑通信开销权重，使得任务调度更加公正，减少了不同任务之间的资源争抢。处理器选择阶段的改进策略则降低了任务执行过程中的通信成本，从而提高了系统效率。 MDOFTS算法是为了解决调度长度和通信开销问题，通过结合公平排序和最小选择值原则，有效地平衡了任务执行的顺序和处理器分配，减少了整体调度时间。对于混合关键级的系统需求，MDOPTS算法强调了实时性的保证，特别关注安全关键任务的调度，确保了关键任务能够及时执行，保障了系统的安全性。 MDOATS算法是前两种算法的融合，它能根据系统状态动态调整，以适应不同的运行环境，同时兼顾实时性和调度性能。通过实例分析和实验，MDOATS展示出在多个评估指标上的优越性，包括更短的调度长度、更低的通信开销、更好的公平性以及更优的最差响应时间，从而证明了其在异构网络化汽车电子系统中的有效性。这些算法的应用有助于提升整个汽车电子系统的整体性能和可靠性，对汽车行业的智能化发展具有重要意义。