CN101923489A - 基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，在每隔一定的采样时间单位内，根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务的空闲时间，并对任务的空闲时间和重要性进行模糊化得到空闲时间模糊化集合和重要性模糊化集合，根据得到的两个模糊化集合判断该任务是否需调整所属的就绪队列，通过调整任务所属的就绪队列，实现实时任务调度；本发明与传统的精确空闲时间优先调度方法相比，一方面考虑到运行环境和任务重要性的不确定性与模糊特性，使用模糊方式确定任务的调度优先级。另一方面，由于把任务的重要性作为调度优先级的决策因素，当系统负载过重时，本发明方法能减少重要任务的截止期错失率。

Description

基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体地说是涉及基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法。

背景技术

嵌入式实时系统是目前计算机领域最重要的应用和研究方向，如何合理地进行任务调度是整个嵌入式应用系统的关键。嵌入式实时系统的主要特点为：1、系统中的任务一般均为周期任务，即任务在固定的时间间隔重复执行；2、任务的调度机制通常基于优先级驱动，即优先级高的任务最先得到运行；3、每一周期任务往往对应一截止期限，系统应尽可能满足重要任务在截止期限到来之前完成。

由于很多嵌入式实时系统处于无人值守的环境，运行系统主要由确定的周期任务组成。所谓周期任务，指任务每隔一段时间重新启动或就绪。一个具有截止期限的周期任务τ_i可简单描述如下：

τ_i＝(S_i，R_i，C_i，D_i，T_i)，0＜C_i≤D_i，0＜T_i，0≤S_i

其中，S_i为任务的到达时间；R_i为任务有资格参与竞争计算机处理器的初始就绪时间，一般而言，S_i＝R_i；C_i为任务的执行时间，通常以最坏情形下的估计执行时间代替；D_i为任务的相对截止期限；T_i为任务的周期。

对于周期任务τ_i的第k次执行(k≥1)，其重新就绪的时间为R_i+(k-1)*T_i，截止期限为R_i+(k-1)*T_i+D_i。周期任务的一次执行称为该周期任务的一个实例或一次执行请求。

一个周期任务的处理器利用率定义为U_i＝C_i/T_i，一个周期任务集中所有任务的处理器利用率之和为该周期任务集的处理器利用率。

为了尽可能地保证重要任务不错过截止期限，嵌入式实时系统的任务调度一般采用优先级驱动的方式。每一个有资格参与调度的任务都对应一个惟一的调度优先级别，调度发生时，总是选取调度优先级别最高的任务投入运行。因此，如何合理确定嵌入式实时系统中各任务的优先级成为影响整个嵌入式系统性能的关键。

对于如何确定嵌入式实时系统中任务的最终调度优先级，通常有静态与动态两种方式。在静态方式中，任务的最终调度优先级是由任务的静态特征(如任务的关键度、周期长短)确定的；而动态方式是根据任务的动态特征决定的，如根据任务的截止期限距离或空闲时间确定其最终的调度优先级。

在嵌入式实时系统中，空闲时间优先调度方法是较常用的一种动态优先级调度方法。该调度方法是结合任务执行的缓急程度给任务分配优先级的一种动态调度方法。一个任务的空闲时间定义为从当前时刻至其截止期限的时间距离与其剩余尚未执行时间之间的差值。

在调度时刻，任务的优先级根据任务的空闲时间动态分配。空闲时间越短，任务的优先级越高。使用该调度方法能充分利用处理机，在理想条件下，只要任务集的处理器利用率小于1，这些任务均可顺利得到调度，不会错过截止期限。

但传统的空闲时间优先调度方法存在以下一些不足：

1)空闲时间优先算法仅考虑任务在某一时刻的时间裕度，当系统的负载小于1时，所有任务均能满足截止期限而且能充分利用处理器。但当任务负载较重时，必然有任务会错过截止期限，这时应尽量保证关键任务不错过截止期限。

2)空闲时间优先调度方法是基于任务空闲时间的精确取值，而实际上，由于系统运行环境(如网络通信应用环境)的不稳定性和计时的不准确性等因素，取得任务真正的准确的空闲时间较困难，也不太符合运行环境的实际情况，因此不太适合用精确值描述。任务的空闲时间更适宜使用“很近”、“很远”等模糊概念描述。另外，任务的重要性和最终的调度优先级往往取决于多种因素的人为估计，也更适合使用诸如“很重要”，“一般”，“不重要”等模糊概念进行描述。

发明内容

本发明为解决传统的空闲时间优先调度方法的不足而提出了一种基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，该方法把任务的空闲时间与重要性进行模糊化，系统任务的调度采用模糊空闲时间与模糊重要性相结合的方法进行，当系统负载较高时，能尽量保证重要任务不错过截止期限。

本发明的技术方案如下：

基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：每隔一定的采样时间单位(通常为一个或多个系统时钟中断)，根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务的空闲时间，并对任务的空闲时间和重要性进行模糊化得到空闲时间模糊化集合和重要性模糊化集合，根据得到的两个模糊化集合判断该任务是否需调整所属的就绪队列，通过调整任务所属的就绪队列，实现实时任务调度。

所述模糊化是对精确值的模糊化，采用的模糊集论域为{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}，模糊集合通过相对的模糊集论域中各元素的隶属度(又称为模糊集合的隶书度函数)确定，隶属度通常为0到1之间的实数集合。

对任务空闲时间的模糊化是在任务产生时根据重要性给出相应的模糊集合，该模糊集合作为决定其最终调度优先级的一级判断因素；对于任务重要性，在模糊论域中的越小值元素的程度越高，即该任务越重要，任务重要性的模糊集合作为调度优先级的二级判断因素。一个很重要的任务的模糊集合可能如下：

$\left\{\begin{array}{ccccccccccc}\frac{1.0}{0.0},& \frac{1.0}{0.1},& \frac{1.0}{0.2},& \frac{0.0}{0.3},& \frac{0.0}{0.4},& \frac{0.0}{0.5},& \frac{0.0}{0.6},& \frac{0.0}{0.7},& \frac{0.0}{0.8},& \frac{0.0}{0.9},& \frac{0.0}{1.0}\end{array}\right\}$

该模糊集合表示在综合考虑一个任务的关键程度时，0.0，0.1，0.2对应因素完全满足(其对应的隶属度值全为1.0)。

根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务空闲时间的计算公式为：

SL_i＝S_i+(k-1)＊T_i+D_i-(t+C_i-e_i)

其中：SL_i为就绪任务的空闲时间，t为系统当前时间，S_i为任务τ_i的达到或初次就绪时间(如果所有任务在系统初始时均同时就绪，该值为0)且当前为周期任务τ_i的第k次执行，C_i为任务τ_i的估算执行时间，e_i为任务τ_i实际已执行时间，D_i为任务τ_i的相对截止期时间，T_i为任务τ_i的周期。

每一个嵌入式实时任务的空闲时间是随着系统时间的推进而动态变化的。由于任务的截止期限一般与其周期相同，故一个嵌入式实时系统任务任意时刻的空闲时间满足：0≤SL_i≤T_i。

如果嵌入式实时系统中任务集中任务的周期最大值为MaxT，则对任何一个实时任务的空闲时间SL_i有：0≤(SL_i/MaxT)≤1。

对模糊集论域{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}，任意就绪任务τ_i在t时刻的空闲时间SL_i的模糊化方法如下：

1)把SL_i除以嵌入式实时系统中所有任务的周期最大值MaxT；

2)如果经过步骤1)变换后的相对任务空闲时间比率值刚好等于模糊集论域中的元素值，则采用单点模糊化方法；

如当该取值为0.2时，其对应的模糊集合为：

$\left\{\begin{array}{ccccccccccc}\frac{0.0}{0.0},& \frac{0.0}{0.1},& \frac{1.0}{0.2},& \frac{0.0}{0.3},& \frac{0.0}{0.4},& \frac{0.0}{0.5},& \frac{0.0}{0.6},& \frac{0.0}{0.7},& \frac{0.0}{0.8},& \frac{0.0}{0.9},& \frac{0.0}{1.0}\end{array}\right\};$

如果经过步骤1)后的相对任务空闲时间比率值不等于模糊集论域中的元素值时，则使用线性比例法进行模糊化，即当一个该比率值位于模糊集论域两个元素值之间时，根据该值到两元素值之间的距离比值确定隶属两参考值的程度。如转换后的空闲时间比率值为0.23时，其对应的模糊集合为：

$\left\{\begin{array}{ccccccccccc}\frac{0.0}{0.0},& \frac{0.0}{0.1},& \frac{0.7}{0.2},& \frac{0.3}{0.3},& \frac{0.0}{0.4},& \frac{0.0}{0.5},& \frac{0.0}{0.6},& \frac{0.0}{0.7},& \frac{0.0}{0.8},& \frac{0.0}{0.9},& \frac{0.0}{1.0}\end{array}\right\}.$

任务优先级是通过确定任务所属就绪子队列的过程，确定的方法是：将任务的重要性模糊集合与空闲时间模糊集合采用贴近度的方式，以最接近的标准模糊集合与之匹配，贴近度采用模糊集合贴近度方法来确认任务重要性和空闲时间模糊集合应归属的标准模糊集合。

所述模糊集合贴近度方法描述如下：

假定模糊集合A为模糊标准，集合B为系统运行中某任务的重要性或空闲时间模糊集合，则集合B与集合A的贴近度可定义为：

(A，B)＝1/2[A.B+(1-A⊙B)]

其中“.”为求两模糊向量的内积运算符，“⊙”为求两模糊向量的外积运算符。模糊向量内积与外积的定义如下：

假定A＝(a₁，a₂，...a_k)，B＝(b₁，b₂，...，b_k)，则

上式中“∨”表示取最小值，“∨”表示求最大值，a₁，a₂，...，a_k和b₁，b₂...b_k分别为模糊集合A与模糊集合B相对于其模糊集论域的隶属度值。

对于任务空闲时间的模糊集合，可给出一系列标准模糊集合，这里给出五个标准模糊集合分别代表很远(very long)，较远(long)，一般(normal)，较近(short)，很近(very short)。

对于任务重要性的模糊集合，也可给出一系列标准模糊集合，这里给出三个标准模糊集合分别代表高(high)，一般(normal)，低(low)。

任务的空闲时间的五个标准模糊集合分别对应五个一级就绪队列，对每一个一级就绪队列中有三个二级就绪子队列，三个二级就绪子队列分别对应任务重要性的三个标准模糊集合。

当调度时刻到来时，任务的调用顺序为：首先从空闲时间的很近标准模糊集对应的一级就绪队列中选取任务，当该队列为空时，再考虑空闲时间的较近标准模糊集对应的一级就绪队列中的任务，然后依次选择空闲时间的(normal)标准模糊集合、较远(long)标准模糊集合、很远(very long)标准模糊集合对应的一级就绪队列中的任务；

在同一一级就绪队列中，首先考虑重要性的高(high)标准模糊集合对应的二级就绪子队列中的任务，如果为空再依次选择重要性的一般(normal)标准模糊集合、低(low)低标准模糊集合对应的二级就绪子队列。

任务在某时刻应进入的就绪队列的任务调度策略如下：

1)针对任务的空闲时间，分别计算空闲时间模糊集合与五个空闲时间的标准模糊集合的贴近度值，得到的最大贴近度值对应的那个标准模糊集合所对应的就绪队列则是该任务应进入的一级就绪队列；

2)针对任务的重要性，分别计算重要性模糊集合与三个重要性的标准模糊集合的贴近度值，得到的最大贴近度值对应的那个标准模糊集合所对应的就绪二级子队列便是该任务应进入的，由步骤1)得到的一级队列中的二级就绪子队列。

本发明的有益效果如下：

本发明与传统的精确空闲时间优先调度方法相比，一方面考虑到运行环境和任务重要性的不确定性与模糊特性，使用模糊方式确定任务的调度优先级。另一方面，由于把任务的重要性作为调度优先级的决策因素，当系统负载过重时，本发明方法能减少重要任务的截止期错失率(截止期错失率定义为错过截止期的任务实例数/系统中总的任务实例数)。

附图说明

图1为本发明的就绪任务队列组织示意图

图2为本发明任务模糊空闲时间标准集合的隶属函数示意图

图3为本发明任务模糊重要性标准集合的隶属函数示意图

具体实施方式

根据嵌入式实时周期任务的特点，其参与调度的任务控制块数据结构中通常设计如下信息域：

任务周期：表示任务需重复执行的时间间隔；

任务关键度：表示该任务的重要性；

任务已执行时间：指在系统某一时刻，该任务已使用处理器的时间；

任务的空闲时间：用于统计在系统某一时刻任务的空闲时间；

任务到达时间：即任务的产生时刻，一般假定任务产生时便进入就绪状态，等待调度执行；

任务的相对截止期限：任务完成的时间限制，通常相对于其执行周期而言，该时间值可能大于或小于其周期，但通常等于其周期值；

任务的最坏估计执行时间：由于任务的执行时间通常只有在执行完毕后才能得到精确值，故在任务执行之前只能给出一个最坏情形下的估计值。

对于基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：每隔一定的采样时间单位(通常为一个或多个系统时钟中断)，根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务的空闲时间，并对任务的空闲时间和重要性进行模糊化得到空闲时间模糊化集合和重要性模糊化集合，根据得到的两个模糊化集合判断该任务是否需调整所属的就绪队列，通过调整任务所属的就绪队列，实现实时任务调度。

所述模糊化是对精确值的模糊化，采用的模糊集论域为{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}，模糊集合通过相对的模糊集论域中各元素的隶属度(又称为模糊集合的隶书度函数)确定，隶属度通常为0到1之间的实数集合。

任务的重要性为任务的静态特征。对任务空闲时间的模糊化是在任务产生时根据重要性直接给出相应的模糊集合，该模糊集合能标识任务的关键程度，并作为决定其最终调度优先级的重要因素；对于任务重要性，属于模糊论域中越小值元素的程度越高，即该任务越重要；一个很重要的任务的模糊集合可能如下：

$\left\{\begin{array}{ccccccccccc}\frac{1.0}{0.0},& \frac{1.0}{0.1},& \frac{1.0}{0.2},& \frac{0.0}{0.3},& \frac{0.0}{0.4},& \frac{0.0}{0.5},& \frac{0.0}{0.6},& \frac{0.0}{0.7},& \frac{0.0}{0.8},& \frac{0.0}{0.9},& \frac{0.0}{1.0}\end{array}\right\}$

该模糊集合表示在综合考虑一个任务的关键程度时，0.0，0.1，0.2对应因素完全满足(其对应的隶属度值全为1.0)。

根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务空闲时间的计算公式为：

SL_i＝S_i+(k-1)＊T_i+D_i-(t+C_i-e_i)

其中：SL_i为就绪任务的空闲时间，t为系统当前时间，S_i为任务τ_i的达到或初次就绪时间(如果所有任务在系统初始时均同时就绪，该值为0)且当前为周期任务τ_i的第k次执行，C_i为任务τ_i的估算执行时间，e_i为任务τ_i实际已执行时间，D_i为任务τ_i的相对截止期时间，T_i为任务τ_i的周期。

每一个嵌入式实时任务的空闲时间是随着系统时间的推进而动态变化的。由于任务的截止期限一般与其周期相同，故一个嵌入式实时系统任务任意时刻的空闲时间满足：0≤SL_i≤T_i。

如果嵌入式实时系统中任务集中任务的周期最大值为MaxT，则对任何一个实时任务的空闲时间SL_i有：0≤(SL_i/MaxT)≤1。

对模糊集论域{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}，任意就绪任务τ_i在t时刻的空闲时间SL_i的模糊化方法如下：

1)把SL_i除以嵌入式实时系统中所有任务的周期最大值MaxT；

2)如果经过步骤1)变换后的相对任务空闲时间比率值刚好等于模糊集论域中的元素值，则采用单点模糊化方法；

如当该取值为0.2时，其对应的模糊集合为：

$\left\{\begin{array}{ccccccccccc}\frac{0.0}{0.0},& \frac{0.0}{0.1},& \frac{1.0}{0.2},& \frac{0.0}{0.3},& \frac{0.0}{0.4},& \frac{0.0}{0.5},& \frac{0.0}{0.6},& \frac{0.0}{0.7},& \frac{0.0}{0.8},& \frac{0.0}{0.9},& \frac{0.0}{1.0}\end{array}\right\};$

如果经过步骤1)后的相对任务空闲时间比率值不等于模糊集论域中的元素值时，则使用线性比例法进行模糊化，即当一个该比率值位于模糊集论域两个元素值之间时，根据该值到两元素值之间的距离比值确定隶属两参考值的程度。如转换后的空闲时间比率值为0.23时，其对应的模糊集合为：

$\left\{\begin{array}{ccccccccccc}\frac{0.0}{0.0},& \frac{0.0}{0.1},& \frac{0.7}{0.2},& \frac{0.3}{0.3},& \frac{0.0}{0.4},& \frac{0.0}{0.5},& \frac{0.0}{0.6},& \frac{0.0}{0.7},& \frac{0.0}{0.8},& \frac{0.0}{0.9},& \frac{0.0}{1.0}\end{array}\right\}.$

任务优先级是通过确定任务所属就绪子队列的过程，确定的方法是：将任务的重要性模糊集合与空闲时间模糊集合采用贴近度的方式，以最接近的标准模糊集合与之匹配，贴近度采用模糊集合贴近度方法来确认任务重要性和空闲时间模糊集合应归属的标准模糊集合。

所述模糊集合贴近度方法描述如下：

假定模糊集合A为模糊标准，集合B为系统运行中某任务的重要性或空闲时间模糊集合，则集合B与集合A的贴近度可定义为：

(A，B)＝1/2[A.B+(1-A⊙B)]

其中“.”为求两模糊向量的内积运算符，“⊙”为求两模糊向量的外积运算符。模糊向量内积与外积的定义如下：

假定A＝(a₁，a₂，...a_k)，B＝(b₁，b₂，...，b_k)，则

上式中“∨”表示取最小值，“∨”表示求最大值，a₁，a₂，...，a_k和b₁，b₂...b_k分别为模糊集合A与模糊集合B相对于其模糊集论域的隶属度值。

对于任务空闲时间的模糊集合，可给出一系列标准模糊集合，这里给出五个标准模糊集合分别代表很远(very long)，较远(long)，一般(normal)，较近(short)，很近(very short)。如图2所示，五个标准模糊集合的隶属函数。

对于任务重要性的模糊集合，也可给出一系列标准模糊集合，这里给出三个标准模糊集合分别代表高(high)，一般(normal)，低(low)。三个标准模糊集合的隶属函数如图3所示。

任务的空闲时间的五个标准模糊集合分别对应五个一级就绪队列，对每一个一级就绪队列中有三个二级就绪子队列，三个二级就绪子队列分别对应任务重要性的三个标准模糊集合。

当调度时刻到来时，任务的调用顺序为：首先从空闲时间的很近标准模糊集对应的一级就绪队列中选取任务，当该队列为空时，再考虑空闲时间的较近标准模糊集对应的一级就绪队列中的任务，然后依次选择空闲时间的(normal)标准模糊集合、较远(long)标准模糊集合、很远(very long)标准模糊集合对应的一级就绪队列中的任务；

在同一一级就绪队列中，首先考虑重要性的高(high)标准模糊集合对应的二级就绪子队列中的任务，如果为空再依次选择重要性的一般(normal)标准模糊集合、低(low)低标准模糊集合对应的二级就绪子队列，嵌入式实时系统就绪任务队列组织如图1所示。

任务在某时刻应进入的就绪队列的任务调度策略如下：

1)针对任务的空闲时间，分别计算空闲时间模糊集合与五个空闲时间的标准模糊集合的贴近度值，得到的最大贴近度值对应的那个标准模糊集合所对应的就绪队列则是该任务应进入的一级就绪队列；

2)针对任务的重要性，分别计算重要性模糊集合与三个重要性的标准模糊集合的贴近度值，得到的最大贴近度值对应的那个标准模糊集合所对应的就绪二级子队列便是该任务应进入的，由步骤1)得到的一级队列中的二级就绪子队列。

本方法的具体实施步骤如下：

首先任务控制块信息初始化：对嵌入式实时系统中所有任务的任务控制块数据结构中设置相应的信息域值，包括任务周期、任务到达时间、任务的相对截止期限、任务的关键度、任务的最坏估计执行时间、任务的截止期限距离、任务的已执行时间、任务的空闲时间、任务的关键度等。任务的已执行时间初始化为0，任务的关键度直接根据任务的重要性因素给出针对模糊论域{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}的隶属集合；任务的空闲时间域值初始化为：

初始就绪时间+相对截止期限-估计执行时间

第二，就绪任务进入相应的就绪队列

建立15个任务重要性的标准模糊集合对应的二级就绪子队列和5个任务的空闲时间的标准模糊集合对应的一级就绪队列，根据初始化后的空闲时间域值采用模糊化方法对空闲时间进行模糊化，再采用所述的任务调度优先级的确定方式把所有就绪任务放进相应的一级就绪队列及其二级就绪子队列中。

当调度发生时，则采用具体实施方式中所述的任务调度策略进行调度。

在嵌入式实时系统中，实时时钟是整个系统的脉动，一切计时均是以实时时钟为基准的，每一次实时时钟中断称为一个时钟滴答。采样时刻指系统进行相关数据统计的时间点，采样时间间隔通常以时钟滴答为单位。时钟中断发生或采样时刻要处理的工作如下：

1、任务的已执行时间统计增加，如果任务运行完成而新的周期未到来，则阻塞自己；

2、重新计算所有的实时任务就绪子队列中空闲时间，如果有空闲时间域值小于0的，则阻塞该任务，等待下一周期重新就绪；否则，根据新的空闲时间域值采用所述的模糊化方法对空闲时间进行模糊化，再采用所述的任务调度优先级的确定方式确定应进入的一级就绪子队列，如果新的就绪子队列与以前不一致，则从以前的就绪一级队列中移入新的一级就绪队列中，并重新调度。

3、如果有任务新的周期到来，唤醒该任务就绪，重新调度。

Claims (10)

1.基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：每隔一定的采样时间单位，根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务的空闲时间，并对任务的空闲时间和重要性进行模糊化得到空闲时间模糊化集合和重要性模糊化集合，根据得到的两个模糊化集合判断该任务是否需调整所属的就绪队列，通过调整任务所属的就绪队列，实现实时任务调度；

所述模糊化是对精确值的模糊化，采用的模糊集论域为{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}，模糊集合通过相对的模糊集论域中各元素的隶属度确定，隶属度通常为0到1之间的实数集合。

2.根据权利要求1所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：根据任务当前时间和任务已执行时间重新得到任务空闲时间的计算公式为：

SL_i＝S_i+(k-1)＊T_i+D_i-(t+C_i-e_i)

其中：SL_i为就绪任务的空闲时间，t为系统当前时间，S_i为任务τ_i的达到或初次就绪时间(如果所有任务在系统初始时均同时就绪，该值为0)且当前为周期任务τ_i的第k次执行，C_i为任务τ_i的估算执行时间，e_i为任务τ_i实际已执行时间，D_i为任务τ_i的相对截止期时间，T_i为任务τ_i的周期，SL_i满足：0≤SL_i≤T_i；

当嵌入式实时系统中任务集中任务的周期最大值为MaxT，则对任何一个实时任务的空闲时间SL_i有：0≤(SL_i/MaxT)≤1。

3.根据权利要求2所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：对模糊集论域{0.0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}，任意就绪任务τ_i在t时刻的空闲时间S L_i的模糊化方法如下：

A、把SL_i除以嵌入式实时系统中所有任务的周期最大值MaxT；

B、如果经过步骤A变换后的相对任务空闲时间比率值刚好等于模糊集论域中的元素值，则采用单点模糊化方法；

如果经过步骤A后的相对任务空闲时间比率值不等于模糊集论域中的元素值时，则使用线性比例法进行模糊化，即当一个该比率值位于模糊集论域两个元素值之间时，根据该值到两元素值之间的距离比值确定隶属于参考值的程度。

4.根据权利要求1或3所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：任务优先级是通过确定任务所属就绪子队列的过程，确定的方法是：将任务的重要性模糊集合与空闲时间模糊集合采用贴近度的方式，以最接近的标准模糊集合与之匹配，贴近度采用模糊集合贴近度方法来确认任务重要性和空闲时间模糊集合应归属的标准模糊集合。

5.根据权利要求4所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：所述模糊集合贴近度方法描述如下：

假定模糊集合A为模糊标准，集合B为系统运行中某任务的重要性或空闲时间模糊集合，则集合B与集合A的贴近度定义为：

(A，B)＝1/2[A.B+(1-A⊙B)]

其中“.”为求两模糊向量的内积运算符，“⊙”为求两模糊向量的外积运算符；模糊向量内积与外积的定义如下：

假定A＝(a₁，a₂，...a_k)，B＝(b₁，b₂，...，b_k)，则

其中，“∨”表示取最小值，“∨”表示求最大值，a₁，a₂，...，a_k和b₁，b₂...b_k分别为模糊集合A与模糊集合B相对于其模糊集论域的隶属度值。

6.根据权利要求5所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：对于任务空闲时间的模糊集合，设置有五个标准模糊集合分别代表很远、较远、一般、较近、很近，空闲时间的五个标准模糊集合分别对应五个一级就绪队列。

7.根据权利要求5或6所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：对于任务重要性的模糊集合，设置有三个标准模糊集合分别代表高、一般、低；重要性的三个标准模糊集合分别对应三个二级就绪子队列。

8.根据权利要求7所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：空闲时间的每一个一级就绪队列中均有三个重要性的标准模糊集合二级就绪子队列。

9.根据权利要求8所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：当调度时刻到来时，任务的调度顺序为：首先从空闲时间的很近标准模糊集对应的一级就绪队列中选取任务，当该队列为空时，再考虑空闲时间的较近标准模糊集对应的一级就绪队列中的任务，然后依次选择空闲时间的一般标准模糊集合、较远标准模糊集合、很远标准模糊集合对应的一级就绪队列中的任务；

在同一一级就绪队列中，首先考虑重要性的高标准模糊集合对应的二级就绪子队列中的任务，如果为空再依次选择重要性的一般标准模糊集合、低标准模糊集合对应的二级就绪子队列。

10.根据权利要求8或9所述的基于模糊重要性和空闲时间的嵌入式实时任务调度方法，其特征在于：任务在某时刻应进入的就绪队列的任务调度策略如下：

a、针对任务的空闲时间，分别计算空闲时间模糊集合与五个空闲时间的标准模糊集合的贴近度值，得到的最大贴近度值对应的那个标准模糊集合所对应的就绪队列则是该任务应进入的一级就绪队列；

b、针对任务的重要性，分别计算重要性模糊集合与三个重要性的标准模糊集合的贴近度值，得到的最大贴近度值对应的那个标准模糊集合所对应的就绪二级子队列便是该任务应进入的，由步骤a得到的一级队列中的二级就绪子队列。

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