Matlab学以致用模拟os任务装载情况

2012-06-08 21:26:42

用matlab来建模，仿真不同时刻os task在队列中的装载情况。输入参数如下

作为初学者，M文件写的有点长。能实现功能就算学以致用了。

clear;clc

%os每隔0.5ms进入一次中断，进行taskpush。设置初始值，间隔值，及结束时间。

StartTime=0;      %第0ms开始push task入队列。

TimeInterval=0.5; %每隔0.5ms push一次task。

EndTime=100;       %计算到第10ms的push task入队列数量。

%初始化:每种task类型的task周期

TaskCycle=[2.5,5,5,10,10,25,25,50,100,500,1000];

%初始化:每种task类型的起始时间

TimeStart=[0,0.5,0,1.5,0.5,2,1,0,3,5,4];

%初始化:每种task类型中的task子项数量

TaskNum=[5,1,2,2,4,1,1,1,2,0,0];

%初始化:每种周期task中装载的task子项的id号

subTaskItem=[

   1, 2, 3, 4, 5

   6, 0, 0, 0, 0

   7, 8, 0, 0, 0

   9,10, 0, 0, 0

  11,12,13,14, 0

  15, 0, 0, 0, 0

  16, 0, 0, 0, 0

  17, 0, 0, 0, 0

  18,19, 0, 0, 0

   0, 0, 0, 0, 0

   0, 0, 0, 0, 0

  ];

%初始化:每种周期task中装载的task子项的代码运行时间

subTaskTimeItem=[

  50,20,20,50,10

  50, 0, 0, 0, 0

  1000,50, 0, 0, 0

  1000,50, 0, 0, 0

  50,30,50,30, 0

  50, 0, 0, 0, 0

  50, 0, 0, 0, 0

  1000, 0, 0, 0, 0

  50,20, 0, 0, 0

   0, 0, 0, 0, 0

   0, 0, 0, 0, 0

  ];

%模拟运行的每次入队列的id组合

simStackNew=[]; 

%记录本次状态，作为下一次的输入状态。

oldsimStack=[];

%模拟运行的每次入队列的id组合的运行时间

simStackTimeNew=[];

%记录本次状态，作为下一次的输入状态。

oldsimStackTime=[];

%记录模拟运行的每次在间隔时间内没有运行完的task子项的id号

presimStack=[];

%记录模拟运行的每次在间隔时间内没有运行完的task子项的id的运行时间

presimStackTime=[];

%保存每个时间间隔的入栈id组合。

simStack=[];

%保存每个时间间隔的入栈id代码运行时间组合。

simStackTime=[];

%每个在队列中的时间累加值，将会与时间间隔比较。

simStackAllTime=0;

%每个时间间隔入队列及滞留在队列里将要运行的总的task子项的id总数。SimTotalNum>=TotalNum

SimTotalNum=[];

%每种task子项的装载个数出现的次数

count=eye(1,16);

count=zeros(size(count));

%初始化:入队列的次数，建立数组。

TimeCount=(StartTime:TimeInterval:EndTime);

%初始化：每个task种类中task子项入队列数量和。

TempNum=eye(length(TaskCycle),length(TimeCount));

TempNum=zeros(size(TempNum));

%初始化：全部task种类中task子项入队列数量和。

TotalNum=eye(1,length(TimeCount));

TotalNum=zeros(size(TotalNum));

fprintf(2,'以下统计某个时间点task子项入队列的数量\n')

%计算全部task类型在不同时间间隔点的入队列task子项的数量和

for k=1:length(TaskCycle)

    %计算每种task类型在不同时间间隔点的入队列task子项的数量

    for j=1:length(TimeCount)

        if(mod(TimeCount(j)-TimeStart(k),TaskCycle(k))==0)

            TempNum(k,j)=TaskNum(k);%每种cycle的单次入队列数量,对应excel“task计算”中的列。

        else

            TempNum(k,j)=0;       

        end

    end

    TotalNum=TotalNum+TempNum(k,:); %求和,TempNum为一维数组

    %TotalNum=TotalNum+TempNum; %求和，TempNum为二维数组

end

%/*-----------如下代码是计算某个时间点，入栈的总的task数-----------------------*/

%计算最大的入队列task子项数量

fprintf('%d次os装载task中,入队最大数量为%d\n',length(TimeCount),max(TotalNum));

%计算最大的入队列数量出现的时间

maxTotalNum=max(TotalNum);

[row,col]=find(TotalNum==maxTotalNum);

disp(['出现在如下时间段(单位为ms):',num2str(col.*0.5)]);

%计算每种task子项的装载个数出现过几次。

     for j=1:length(TotalNum)

        switch(TotalNum(j))

            case {0}

                count(1)=count(1)+1;

            case {1}

                count(2)=count(2)+1;

            case {2}

                count(3)=count(3)+1;

            case {3}

                count(4)=count(4)+1;

            case {4}

                count(5)=count(5)+1;

            case {5}

                count(6)=count(6)+1;

            case {6}

                count(7)=count(7)+1;

            case {7}

                count(8)=count(8)+1;

            case {8}

                count(9)=count(9)+1;

            case {9}

                count(10)=count(10)+1;

            case {10}

                count(11)=count(11)+1;

            case {11}

                count(12)=count(12)+1;

            case {12}

                count(13)=count(13)+1;

            case {13}

                count(14)=count(14)+1;

            case {14}

                count(15)=count(15)+1;

            case {15}

                count(16)=count(16)+1;

        end

    end

for j=1:16

    fprintf('%d次os装载task中，有%d次是装载%d个task子项\n',length(TimeCount),count(j),j-1);

end

%作图

figure(1);

plot(TotalNum,TimeCount,'y:o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','r')

%stairs(TotalNum,TimeCount,'b-o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','b')

title('os任务加载图')

xlabel('入队列任务子项数量和')

ylabel('时间轴')

grid on

%/*--------------如下运算加入task运行时间，模拟了实际运行中队列中滞留的task子项id号------*/

fprintf(2,'以下模拟某个时间点在队列中task子项的数量\n')

for j=1:length(TimeCount)

    %在某个时间间隔点，将各种循环task的入队列数量(非0值)放入数组simStackNew,将其对应的代码运行时间放入simStackTimeNew。

    for k=1:length(TaskCycle)

        if(TempNum(k,j)>0)

            simStackNew=[simStackNew,subTaskItem(k,1:TempNum(k,j))];%对应excel“task计算”中的行。

            simStackTimeNew=[simStackTimeNew,subTaskTimeItem(k,1:TempNum(k,j))];

        end

    end

    %对上一次入队列的task子项计算其在TimeInterval时间间隔内运行了几个task子项

    %TimeInterval时间间隔内运行全部运行完成了，则无遗留task在队列中，simStack中只有新入队列的id号，

    %如果TimeInterval时间间隔内没有把上次入队列的task id子项运行完成，则时间simStack中将保留前一次没有运行的task

    %id及新进入的task id号

    for n=1:length(oldsimStackTime)      %前一次task id号的时间组合

        simStackAllTime=simStackAllTime+oldsimStackTime(n);  %前一次task id号中的时间值累加

        if (simStackAllTime>TimeInterval*1000)      %判断TimeInterval*1000us中是否完成了前一次task id。

            oldsimStackTime(n)=simStackAllTime-500; %前一次的task没有运行完成，则修改将要运行的时间

            break;                                  %前一次的task没有运行完成，保留n，退出循环

        end

    end

    %在时间间隔内没有运行完上一次的task id号及其对应将要运行的时间将被记录到presimStack及presimStackTime中。

    if(n==length(oldsimStackTime))

        presimStack=[];

        presimStackTime=[];

    else

        presimStack=oldsimStack(n:end);

        presimStackTime=oldsimStackTime(n:end);

    end

    %遗留的id号组合合并上新的id号组合

    simStack=[presimStack,simStackNew];

    %遗留的id号对应的运行时间组合合并上新的id号对应的运行时间组合

    simStackTime=[presimStackTime,simStackTimeNew];

    %保存目前的id号组合，供一下次计算

    oldsimStack=simStack;

    %保存目前的id运行时间组合，供一下次计算

    oldsimStackTime=simStackTime;

    %打印到工作区，显示每个时间间隔点，在队列里的task id子项

    fprintf('第%.1fms装载%d个task id,',j*0.5,length(simStack));

    disp(['id号：',num2str(simStack)]);

    %每个时间点的最大id子项运行数量

    SimTotalNum(j)=length(simStack);

    %清空临时数据为下一次循环做准备

    simStackNew=[];

    simStackTimeNew=[];

    simStackAllTime=0;

end

fprintf(2,'在时间间隔点中，task队列装载数量的最大值为%d\n',max(SimTotalNum));

%画出时间间隔与模拟实际运行中在task队列里的数量,有阻塞的概念在

figure(2);

plot(SimTotalNum,TimeCount,'r:o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k')

title('os任务加载图')

xlabel('队列中模拟任务子项数量和')

ylabel('时间轴')