高启明，吴莉莉

(1.邯郸学院 机电学院，河北 邯郸 056005；2.燕山大学 机械工程学院，河北 秦皇岛 066000)

0 引 言

随着现代科学技术的进步，半导体工艺水平的提升可有效提高处理器计算性能约20倍，处理器生产厂家可在单个处理器中实现更强的计算性能[1,2]。但是对于个别大数据量运算情形，仍然需要用到多处理器协调配合。在多核处理器诞生以前，多处理器计算是最为常用的大数据处理方式[3]。

文献[4]采用可迁移算法对运行任务进行调度处理，实现了任务运行调度的动态调整。文献[5]基于公平博弈理论对多处理器的资源调度过程进行设计，相对于现有算法实现了算法处理性能有效提升。文献[6]提出一种基于分组策略的提高多处理器使用效率的调度算法，可有效确保多任务计算过程中的截止时间问题。文献[7]提出一种基于遗传算法的多处理器任务调度算法，但是算法计算复杂度过高。文献[8]提出一种多处理器互连网络负载均衡算法，实现了网络负载的均衡配置，获得了良好的效果。文献[9]提出基于全局队列调度的多处理器任务迁移调度算法，但是多处理器之间数据的频繁迁移过程会造成算法计算复杂度大幅提升。而文献[10]提出基于局部队列调度的多处理器任务调度算法，解决了上述任务需要在处理器间进行迁移的问题，但是处理器内部单核的处理能力有限。

本文提出基于最优虚拟截止日期的多处理器混合时序调度算法，采用新的时序保证技术，以确保系统在两个不同临界值之间进行过渡，并将所提可调度性测试扩展到混合临界系统，设计一种最优虚拟截止日期分配策略。……