[发明专利]一种操作系统的任务调度方法及装置有效

专利信息
申请号: 201911399997.1 申请日: 2019-12-30
公开(公告)号: CN111176815B 公开(公告)日: 2023-09-19
发明(设计)人: 刘超;尹德帅;徐志方;王方前;唐洁;徐静 申请(专利权)人: 青岛海尔科技有限公司
主分类号: G06F9/48 分类号: G06F9/48;G06N3/08
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 张秀英
地址: 266101 山东省*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 操作系统 任务 调度 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种操作系统的任务调度方法及装置,其中,该方法包括:从任务剩余空闲时间列表中确定待调度的目标任务;分别根据所述目标任务、当前正在执行的待切换任务的价值度、优先级以及能耗确定所述目标任务的目标调度指数和所述待切换任务的目标调度指数;在所述目标任务的目标调度指数大于所述待切换任务的调度指数时,对所述目标任务进行调度,可以解决相关技术中使用最小空闲时间优先算法来进行任务调度存在待调度任务与当前执行任务之间频繁切换的问题,在待调度任务的调度指数大于当前正在执行任务的调度指数时才进行切换,避免了频繁切换。

技术领域

本发明涉及通信领域,具体而言,涉及一种操作系统的任务调度方法及装置。

背景技术

随着时代的发展,实时嵌入式系统的应用已经逐渐深入到日常生活的方方面面,在航天、国防、工业、医疗、金融、通信等众多领域有广泛的应用和发展。实时任务调度算法随着实时系统的广泛应用而不断改进,以适应日益增长的需求。

现有技术中,使用较广泛的实时任务调度算法为最小空闲时间优先算法。其中,最小空闲时间优先算法是结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级,任务所剩的空闲时间越少,就越需要尽快执行,这样保证了紧急任务(并非是截止期越早的任务)的优先执行。

在使用最小空闲时间优先算法来进行任务调度时,由于等待任务的空闲时间是严格递减的,因此,当某任务的空闲时间与最小任务空闲时间相近时,该任务会与当前执行任务之间频繁切换,这种现象称作颠簸现象。颠簸现象增大了系统开销,限制了最小空闲时间优先算法的应用。

针对相关技术中使用最小空闲时间优先算法来进行任务调度存在待调度任务与当前执行任务之间频繁切换的问题,尚未提出解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种操作系统的任务调度方法及装置,以至少解决相关技术中使用最小空闲时间优先算法来进行任务调度存在待调度任务与当前执行任务之间频繁切换的问题。

根据本发明的一个实施例,提供了一种操作系统的任务调度方法,包括:

从任务剩余空闲时间列表中确定待调度的目标任务;

分别根据所述目标任务、当前正在执行的待切换任务的价值度、优先级以及能耗确定所述目标任务的目标调度指数和所述待切换任务的目标调度指数;

在所述目标任务的目标调度指数大于所述待切换任务的调度指数时,对所述目标任务进行调度。

可选地,分别根据所述目标任务、当前正在执行的待切换任务的价值度、优先级以及能耗确定所述目标任务的目标调度指数和所述待切换任务的目标调度指数包括:

分别获取所述目标任务和所述待切换任务的价值度、优先级以及能耗;

分别将所述目标任务和所述待切换任务的价值度、优先级以及能耗输入到预先训练好的目标神经网络模型中,得到所述目标任务的目标调度指数和所述待切换任务的目标调度指数。

可选地,在从任务剩余空闲时间列表中确定待调度的目标任务之前,所述方法还包括:

获取预定数量的任务的价值度、优先级、能耗、以及所述任务实际设置的调度指数;

使用所述预定数量的任务的价值度、优先级、能耗、以及所述任务实际设置的调度指数对原始神经网络模型进行训练,得到所述目标神经网络模型,其中,所述预定数量的任务的价值度、优先级、能耗为所述原始神经网络模型的输入,训练好的所述目标神经网络模型输出的所述任务对应的目标调度指数与所述任务的实际设置的调度指数满足预定目标函数。

可选地,从任务剩余空闲时间列表中确定待调度的目标任务包括:

从所述任务剩余空闲时间列表中获取最小剩余空闲时间的第一任务;

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