[发明专利]用于闭环控制系统的调度任务和管理计算资源分配的系统和方法

说明书

提供了在闭环控制系统中对任务进行调度并对计算资源分配进行管理的系统和方法。系统使用历史运行时间统计，其包括任务的运行时间中的预期运行时间(μ)和标准偏差(σ)。系统使用运行时间统计首先预测性地分配然后对任务的执行进行排列，以便最小化完成时间。预测的调度是在由预期运行时间(μ)和标准偏差(σ)的函数排列的每个计算资源上执行的任务队列。反应式调度涉及通过在滞后和领先的计算资源之间切换任务来周期性地探测进程并对跨计算资源的进程中的不平衡做出反应。

相关申请和优先权的交叉引用

本申请是中国国家阶段申请，并且要求于2017年3月21日提交的国际申请No.PCT/IB2017/051618的优先权，该申请要求于2016年12月7日提交的印度申请No.201621041855的优先权，其全部内容通过引用结合于此。

技术领域

本文的公开内容一般涉及闭环控制系统，并且更具体地，涉及用于针对闭环控制系统来进行调度任务并管理计算资源分配的系统和方法。

背景技术

大型闭环控制系统具有许多组件，这些组件以周期方式作为组中的任务运行。这种系统的例子是用于铁路网络的自动计算机辅助分派器。这种控制系统管理通常在几个组中具有数百个组件的环境，并且这些组件的任务同时到达。组中的任务是独立的。这些完成了他们的计算，并在任务在下一组中运行之前释放所持有的资源(如果有的话)。

随着这种闭环控制系统中的任务以周期方式一次又一次地运行，控制系统可以利用非常小的开销很容易地收集和维护任务的运行时间的历史(平均处理时间μ和标准偏差σ)。但是，操作系统(OS)不会将此类运行时间历史用于调度任务的目的。OS调度器通常(例如，LINUX完全公平调度器)使用任务的优先级，并尝试通过允许它们一次运行一小段时间(时间片)并取决于任务消耗的CPU时间及其优先级修改每个任务的后续时间片来使它们公平。

已经进行了若干尝试/研究以使用启发法以有效的方式安排和运行任务。由J.N.D.GUPTA和A.J.RUIZ-TORRES撰写的研究论文(于2001年发布)(以下简称Gupta等人)描述了三种已知的基于bin-packing的启发式算法和A LISTFIT启发式算法中的新启发式算法，用于最小化相同并行机器上的完成时间，生产计划与控制：运营管理。Laha和Behera(以下简称Laha等人)在2015年撰写的另一篇研究论文对Gupta等人撰写的论文中描述的启发式算法进行了全面的回顾并提出了实验框架来研究这些启发式算法的表现。Lee等人在2005年撰写的另一篇研究论文提出使用LPT启发式算法，生成调度，然后使用模拟退火来改进它以便生成近似最优解。Cossari等人在2011年发布的描述了一种用于多处理器调度问题的算法，其目的是最小化工作负载偏差(NSSWD)的归一化平方和。Gregg等人在2011年发布的提出了一种动态调度在异构平台(多核CPU和多核GPU)上运行的应用以便最大化整体吞吐量的方法。他们的方法估计应用何时基于历史运行时间信息完成对给定资源的执行。所有上述方法都利用任务的预期处理时间(μ)来创建可预测的无序列表。然而，实际上，实际运行时间和预期处理时间(μ)之间会存在差异。当偏差很大时，由于并联机器上可能的不平衡，这些启发式算法产生的实际完成时间可以显著大于预期。

发明内容