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基于多处理器实时调度算法的研究的任务书
任务书：
一、任务背景
随着计算机技术的日益发展，多处理器系统已经成为一种常见的计算机系统，尤其在实时系统中，多处理器系统能够提供更高效、更精确的任务调度，从而保证实时系统的稳定性和可靠性。基于多处理器的实时调度算法是当前研究的热点之一。
二、任务目的
本次研究旨在深入探究多处理器的实时调度算法以及其在实际应用中的优缺点，提出更优秀的实时调度算法，以满足实时系统在多处理器上的高效、稳定运行需求。
三、研究内容
1.对多处理器实时调度算法进行深入研究，包括但不限于：
(1)常用的多处理器实时调度算法原理与特点分析；
(2)基于多处理器的实时调度算法的分类和实现；
(3)多处理器实时调度算法的优劣势分析。
2.针对当前多处理器实时调度算法的局限性，提出新的多处理器实时调度算法，并进行系统化的理论分析与模拟实验。
3.对所提出的新多处理器实时调度算法进行算法优化，优化后的算法需要具备高效性、精确性和实用性。
四、研究成果
1.多处理器实时调度算法的原理和特点分析，并着重讨论其优缺点。
2.基于多处理器的实时调度算法的分类和实现，并进行优化和改进，提出更优秀的实时调度算法，包括但不限于：
(1)基于贪心算法的多处理器实时调度算法；
(2)基于遗传算法的多处理器实时调度算法；
(3)基于深度学习的多处理器实时调度算法。
3.优化后的多处理器实时调度算法的理论分析与模拟实验结果。
4.一篇包括前述内容的科技论文，并能够进行学术交流和讨论。
五、进度要求
1.第一阶段（3周）：对多处理器实时调度算法进行深入研究和分析，撰写研究报告；
2.第二阶段（4周）：针对当前多处理器实时调度算法的局限性，提出新的多处理器实时调度算法，撰写算法优化方案；
3.第三阶段（5周）：优化后的多处理器实时调度算法的理论分析与模拟实验，并将研究成果整理成论文；
4.第四阶段（2周）：完成论文修改和终稿撰写。
六、研究方法
1.图像理解的相关研究方法，包括深度学习、神经网络、图神经网络等。
2.数学模型、算法分析、计算机模拟实验等。
七、参考文献
1.张宏瑛,开放学习自由战胜算法恐惧,天津:天津大学出版社,2018.
2.陈宏,基于遗传算法的多处理器实时调度算法研究,吉林大学学报(自然科学版),2007,45(6):965-970.
3.SimmaH,Tran-ThanhL,RogersA&JenningsNR.ADistributedReal-TimeSchedulingAlgorithmforSmartGridApplications.IntelligentSystems,IEEE,2013,vol.28,no.3,14-21.