最近几年,一种运行于开放和不可预测环境的软实时应用正在迅速崛起,调度算法的研究成为软实时系统研究的一个主要方向.经典的调度算法例如最早时限优先算法、单调速率算法都是开环调度算法,这些开环调度算法在静态或者动态系统中均具有较好的性能,但是在不可预测的动态系统中,开环调度算法的性能将急剧下降.将反馈控制理论应用到调度算法中已经成为调度算法研究的一个热点.该文主要是在CPU资源调度的基础之上,把反馈控制理论的思想方法运用到软实时系统中的调度算法进行研究.建立了CPU资源调度系统的数学模型.由于系统的CPU利用率的饱和区与丢失率的饱和区是互斥的,即在任何时刻,至少有一个被控变量不会饱和,因此,我们提出了一种新型的混合反馈控制调度算法的解决方案.与经典调度算法相比,该调度算法提高了系统的利用率并降低系统的丢失率,能够获得令人满意的系统性能.针对CPU资源实时调度模型参数的时变的特点,我们提出了一种基于自适应反馈控制结构的软实时调度算法,该调度算法通过在线实时辨识模型的时变参数,自动校正控制器参数,使控制系统运行在期望的闭环极点,改善了实时系统的动态响应特性,提高了实时系统的稳定性和资源的利用率.在传统的实时调度策略当中,对于周期性任务,通常取任务集周期的最小公倍数LCM作为时间窗口.这样在每个最小公倍数LCM时间内,进入系统的任务数总是相同的.这种方法主要适应于硬实时调度算法的研究.对于平均执行时间难以预测的软实时系统任务集,我们提出了一种可变采样周期的有效解决方案.系统具有良好稳态和动态响应.