事件驱动的多任务智能调度方法  

Multi-Task Intelligent Scheduling Approachs Based on Even-Driven Model

作　　者：潘洪军[1] 刘子菲[2] 孙吉贵[1] 亓常松[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院 [2]吉林大学商学院,长春130012

出　　处：《吉林大学学报（信息科学版）》2007年第5期505-509,共5页Journal of Jilin University（Information Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划基金资助项目(60496321);国家自然科学基金资助项目(60473003);吉林省科技发展基金资助项目(20040526)

摘　　要：目前多任务调度问题非常普遍,然而在开放动态环境中多任务调度经常会遇到大量不确定性,导致任务调度崩溃。为此,以事件驱动程序结构为框架,用Petri网作为任务调度处理器,建立了多任务动态调度体系结构,给出了基于事件驱动的多任务智能调度方法。该方法能根据所发生事件自动检测调度处理器的状态,对调度处理器做出正确和最优调度决策,从而实现了对有效任务或任务组合进行调度。Recently, multi-task scheduling has become very popular. However, multi-task scheduling process under open dynamic environments can confront the massive uncertainty frequently that may cause the task scheduling collapse. Using the event driver structure as a frame, and the Petri net as the task scheduling processor, the multi-task dynamic scheduling architecture is established. This approach can act according to the event automatic detection dispatch processor status, to dispatches the processor to make correct and optimal dispatch decision-making, thus realizes to the effective task or the task combination carries on the dispatch.

关 键 词：事件驱动程序 PETRI网 关联矩阵 多任务调度 

分 类 号：TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]