实时调度算法是实时系统的主要部分,调度算法的优劣直接关系到实时系统性能的好坏,这也是多年来一直被学者关注的课题。Liu和Layland于1973年提出了经典的EDF(Earliest Deadline First)实时调度算法,但其模型中假定任务数是固定不变的。为了适用实时负载变动的场合,Buttazzo在2002年提出基于EDF调度算法的弹性调度模型,该模型的出现使得任务的调度更加灵活,但研究的难度大为增加。其中,Buttazzo声称对新任务最早平滑插入时刻(不会引起截止期丢失的新任务最早释放时刻)给出了一个公式。Qian于2009年对该公式进行了修正。实际上,这样的公式给出的只是新任务平滑插入时刻,不能保证是最早的。并且,上述及随后的相关文献,大多研究的是对单个任务进行压缩的情形。本文的研究则基于同时压缩多个实时任务。首先,对多任务压缩进行了严格和全面的定义,指出这是一个模式改变的过程,该过程分为老模式、过渡过程和新模式三个阶段。基于这样的定义和模式,对实时多任务压缩时新任务插入的各个阶段做了详尽的讨论和研究,并给出了多任务压缩时的处理器需求计算式。特别地,对过渡过程进行了详细研究,发现实时多任务压缩时截止期只可能丢失的区间为(?),并依据处理器需求准则对其进行了证明。其中,(?)和(?)分别为压缩后受压任务当前截止期的最小值和最大值。这一结论为平滑插入时刻的研究缩小了研究空间。然后,通过仿真平台,相关结论得以佐证。基于多任务压缩,本文对新任务平滑插入时刻也进行了一定的研究。对任务集中每一任务的处理器需求进行分阶段讨论,并以此为基础,提出并严格证明了一个计算平滑时刻的算法,分析了它的时间复杂度。同时通过仿真示例,对该算法的使用作了详细说明。