1.综合模块化航空电子系统两级调度模型，其特征在于：所述的两级调度模型按照进程时间是否连续分成两大类，如果进程时间连续，则每个进程在所属分区的第一次到达时刻同时到达，之后进程的到达时间与所有分区无关，仅与每个进程第一次进入就绪状态的时间和自身的周期有关；如果进程时间不连续，则每个分区中的进程执行状态在该分区的每次时间片结束时刻重置，任一分区的每次到达时刻，其内部的进程都会同时重新进入就绪状态；对于分区调度策略，包括分区轮转调度和新到分区优先执行调度，根据分区调度策略的选择不同，所有模型分为三大类组合方式，且每一类组合方式中对进程均有最早截止期限优先EDF调度算法、单调速率调度RMS算法供选择，根据第三类组合方式的模型的特点，对进程的调度策略增加了抢占阈值调度PTS算法；在所需参数输入下，针对上述每一类组合方式的模型，采用各自优化算法以完成未知参数的优化，并最终产生合理的调度方案及调度甘特图。
2.根据权利要求1所述的综合模块化航空电子系统两级调度模型，其特征在于：所述分区的基本参数包括：分区个数、每个分区的周期、每个分区的时间片长度、每个分区的初始到达时间；进程的基本参数包括每个进程的周期、每个进程的最坏执行时间、每个进程的截止时间；在单处理器下，对第一类组合方式，根据分区及进程的所有执行规则，所有分区的初始执行先后顺序不影响分区及进程集的可调度性，且在给定分区执行顺序的情况下，如果所有分区及进程的基本参数已知，则该分区及进程集的执行状态是确定的；第一类组合方式中由于分区采取了分区轮转调度策略，根据所有分区一次时间片长度之和等于分区主时间框架的假设，此时由每个分区的初始到达时间可推算出每个分区的时间片长度，且分区的主时间框架等于所有分区的周期；因此，待优化的参数仅有每个分区的初始到达时间；
在多处理器模式下，完成IMA系统两级调度首先还需对所有输入分区进行合理分组以实现系统更高的可调度性；因此，在多处理器两级调度优化时，输入参数还应包括处理器个数，输出参数还应包括分区的分组方案；
对第一类组合方式中模型在输入每个分区中的进程的基本参数后，则应首先判断当前输入的处理器个数，如果为多个处理器，则应对输入的所有分区进行分组操作，第一类组合方式的分组算法具体如下：
1)确定分组个数，即处理器个数，每个进程的周期和每个进程的最坏执行时间；根据每个分区内部所有进程的周期和最坏执行时间计算出每个分区的时间片长度在主时间框架中的最小占比 假设第i分区中有n个进程，j表示第i分区中的进程序号，Rij和Pij分别表示第i分区中第j个进程的最坏执行时间和周期；
2)将所有分区按照最小占比αi降序排列；
3)根据待分组分区的最小占比αi和待分组数计算每组最小占比αi的均值
其中，sum(αi)表示分区中所有最小占比αi的和，num_group表示待分组数目，其初始值为处理器个数；
4)比较α1与 大小关系，如果 则α1为一组，跳转到步骤5)；如果α1小于 则比较α1+α2与 的关系，直到前t个分区的最小占比之和 不小于 此时如果 则前t个分区为一组，跳转到步骤5)，否则逐个比较 与 的关系，直到找到满
足 的k值，如果上式任意一个等号成立，则将对应的分区分为
一组，跳转到步骤5)，否则计算 取对应的分区分
为一组，跳转到步骤5)，如果对任意k均有 则计算
其中t+m等于当前未分组的分区个数，取对应的分区为
一组，跳转到步骤5)；
5)更新尚未分组的分区，更新αi编号，同时将待分组的组数减1；
6)重复步骤3)～5)，直到所有分区均已分组，输出所有分区的分组情况；
在第一类组合方式得到所有分区的分组后，需对每一组分区运行优化算法寻找每个分区的最优初始到达时间；由于分区采取时间片轮转调度策略，在一个分区周期中，所有分区按顺序各执行一次，因此，此时的优化目标选为组内分区的主时间框架最大以实现在满足可调度的前提下最少的分区切换；对每一组分区运行的优化算法的具体流程如下：
输入：组内每个分区时间片长度在主时间框架中的最小占比 组内每个分
区中的所有进程周期、最坏执行时间、截止时间，算法停止阈值；
变量含义：
mtf_max分区主时间框架最大值；
mtf_min分区主时间框架最小值；
mtf_curr当前分区主时间框架值；
threshold算法停止阈值；
rate_min当前不可调度分区的时间片长度在当前次循环的主时间框架中占比的最小值，其与每个分区在主时间框架中的最小占比不同，该变量在伪码中作为中间变量而存在，用不可调度分区的αi进行初始化；
rate_max当前不可调度分区的时间片长度在当前次循环的主时间框架中占比的最大值；
rate_curr当前不可调度分区的时间片长度在当前次循环的主时间框架中占比；
(1)初始化分区主时间框架上下界值分别为所有分区中所有进程的周期最大值和0；
(2)当mtf_min+threshold初始化mtf_curr为mtf_min和mtf_max的均值，并根据当前mtf_curr以及每个分区在mtf_curr中的最小占比计算出此时每个分区的时间片长度，根据此时间片长度计算每个分区的初始到来时间，结合进程基本参数计算此时分区和进程集的可调度性，如不可调度则返回不可调度的分区号进入步骤(3)，如可调度则用每个分区的时间片长度在主时间框架中的最小占比重新初始化当前各分区时间片长度在主时间框架中占比，同时将mtf_curr的值赋给mtf_min，同时再次执行步骤(2)；
(3)当存在分区不可调度，假设为分区1；将当前主时间框架中剩余的空闲占比全部分配给不可调度的分区1，此时分区1的占比为rate_max，判断系统的可调度性；此时分为三种情况：第一种情况，如果此时分区和进程集依然不可调度且此时不可调度的依然是同一个分区，则用每个分区时间片长度在主时间框架中的最小占比重新初始化当前各分区时间片长度在主时间框架中占比，同时将mtf_curr的值赋给mtf_max，返回执行步骤(2)；第二种情况，如果此时分区和进程集完全可调度，则用每个分区时间片长度在主时间框架中的最小占比重新初始化当前各分区时间片长度在主时间框架中占比，同时将mtf_curr的值赋给mtf_min，返回执行步骤(2)；第三种情况，如果此时分区和进程集依然不可调度但引起不可调度的分区不是分区1，则执行步骤(4)；
(4)当rate_min+threshold/mtf_curr初始化rate_curr为rate_min和rate_max的均值，计算此时所有分区的时间片长度并计算分区和进程集的可调度性；此时存在两种情况：第一种情况，如果此时分区和进程集不可调度，且不可调度的分区依然是分区1，则将rate_curr的值赋给rate_min，同时再次执行步骤(4)；第二种情况，如果此时系统不可调度但不可调度的分区不再是分区1，则将rate_curr的值赋给rate_max，同时再次执行步骤(4)；
(5)更新此时分区主时间框架中剩余的空闲占比；如果此时所有分区均可调度，则返回执行步骤(2)，否则返回步骤(3)；
经过上述优化算法之后，最终得出满足分区和进程集可调度的分区主时间框架以及每个分区时间片长度在该主时间框架中的占比，进一步计算出每个分区的时间片长度，根据第一类组合方式中分区以及进程执行规则，所有分区及进程在时间轴上的执行情况唯一确定；此时计算出所有分区及进程的执行时间区间之后，在时间轴上画出系统的调度甘特图，即完成第一类组合方式中模型的仿真。
3.根据权利要求1所述的综合模块化航空电子系统两级调度模型，其特征在于：第二类组合方式中模型在进程时间连续的基础上对分区采用新到分区优先执行的分区调度策略；
模型将分区的周期以及进程的相关参数作为输入参数，将分区的另外两个参数作为待优化参数；对第二类组合方式，模型在输入每个分区中的进程参数后，也应首先判断处理器个数，如为多处理器，则对输入的所有分区进行分组操作；对第二类组合方式的分组算法如下：
输入：分组个数，即处理器个数，分区的周期，进程的周期和进程的最坏执行时间；
1)如果分区个数小于处理器个数，则每个处理器上分配一个分区可以实现最大的可调度性，否则，根据每个分区中所有进程的周期和最坏执行时间计算出每个分区在一个主时间框架内时间片总长度与在主时间框架内的最小占比 假设第i分区中有n个进程，j表示第i分区中的进程序号，Rij和Pij分别表示第i分区中第j个进程的最坏执行时间和周期；
2)根据分区周期对分区进行初步分组：首先将所有具有倍数关系的分区分为一组；然后使用适应度值函数f(x)选出具有最大适应度值的一组，适应度值函数f(x)如下：
此时x为每组内分区的最小占比之和；然后将选出的一组分区从待分组分区中删除，重复上述过程，直到所有分区均已分组；
3)此时的初步分组方案中分组个数与处理器个数关系不确定，同时每组之中的分区占比之和在极端情况仍然可能超出1；因此根据上述两种不确定关系，分以下几种情况进一步考虑分区分组方案：i)分组个数恰与处理器个数相等，且每组中分区的最小占比之和相差不大且均小于1，则直接作为最终的分区分组方案；ii)分组个数少于处理器个数，且不存在分区最小占比之和多于1的情况，则首先选取分区最小占比之和最大的一组，按照第一类组合方式中模型的分组算法将该组之内的分区分成两组，然后检查此时分组数与处理器个数的关系，如果分组数依然小于处理器个数，则再次选择当前分区最小占比之和最大的一组进行尽量均分，不断重复上述过程，直到分组数等于处理器个数，则输出分组方案；iii)分组个数多于处理器个数，且不存在分区最小占比之和多于1的情况，则计算分区最小占比之和最小的两组，如果该两组的最小占比之和不大于均值或者虽然大于均值但是小于一个设定的阈值，则将该两组直接合并为一组，如果将所有满足上述条件的分组合并之后依然多于处理器个数，则按照最小占比之和递升的顺序依次选取一组以所有分区在所有处理器上最小占比的均值为根据进行拆分，直到满足所有分组个数与处理器个数相等；iv)若存在某些分组的最小占比之和多于1的情况，则首先以所有分区在所有处理器上最小占比的均值为根据将所有最小占比之和多于1的组拆成两组且满足一组尽量接近所有分区在所有处理器上最小占比的均值；然后比较经过拆分的分组个数与处理器个数关系，分别转化成ii)或者iii)进行处理；
输出：所有分区的分组情况；
在第二类组合方式下，在得出所有分区的分组情况之后，对每一组分区，算法的优化目标为找到一种可行的调度方案；为了简化问题，约定所有分区初始到达时间顺序按照分区周期的升序排列，根据当前考虑分区的初始到达时间等于处理器上最早空闲时间的思想，通过逐个迭代的方式用所有分区的区间长度作为输入计算每个分区的初始到达时间；这样在减少一组优化参数的基础上，对每个分区的区间长度采用在特定约束条件下的随机策略寻找满足系统可调度性的调度方案；对每组分区的具体执行过程如下：
1)将组内所有分区按照周期的升序排列；
2)计算每组分区的主时间框架MTF＝LCM(P1,P2...Pt)；假设该组有t个分区，Pi表示第i个分区的周期，LCM()表示最小公倍数，计算每个分区在主时间框架中的执行次数num(i)＝MTF/Pi；
3)根据已经得出的每个分区在一个主时间框架中的时间片总长度在一个主时间框架中的最小占比与MTF长度，计算每个分区在主时间框架中的最小长度min_length_partition(i)；
4)对所有分区逐个依次执行下述操作，计算第i个分区的时间片长度：
length_partition(i)＝min_length_partition(i)+floor((max_length_partition(i)-min_length_partition(i))×rand×CON)/CON
在上述公式中，floor()表示下取整，rand表示0到1之间的随机数，CON等于10q，q为正整数，其用来控制小数位的个数；length_partition(i)表示第i个分区的长度，max_length_partition(i)表示第i个分区的长度最大值，num(b)表示第b个分区在主时间框架中的执行次数；
5)约定第一个分区的初始到达时间作为0时刻，根据当前考虑分区的初始到达时间等于处理器上最早空闲时间的思想，逐个计算出每个分区的初始到达时间；
6)利用所有分区及进程参数计算当前系统的可调度性，如果可调度则计算出所有分区及进程的执行区间并画出系统的调度甘特图，如不可调度则重复4)～5)，直到系统可调度或达到初始设置的尝试次数为止，此时则已完成第二类组合方式中模型的仿真。
4.根据权利要求1或3所述的综合模块化航空电子系统两级调度模型，其特征在于：第三类组合方式的仿真具体如下：
假设进程时间在所属分区的不同次执行之间相互独立，且选择的分区调度策略为新到分区优先执行；该类组合方式在可调度的前提下，以最小化分区中断次数和最小化所有分区的总执行时间与等待时间之和作为优化目标，其中最小中断次数为主优化目标，在相同中断次数的前提下，最小化所有分区总执行时间与等待时间之和；对于进程调度策略选择EDF、RMS或PTS调度策略；
在第三类组合方式下，约定每个分区的时间片长度为该分区内部所有进程最后一次执行的截止时间的最大值，由于分区内部所有进程在该分区的到达时刻同时进入就绪状态，因此分区长度的计算方式如下：
length_partition(i)＝max((num_run_process(ij)-1)*period_process(ij)+deadline_process(ij))
在上述公式中，length_partition(i)表示第i个分区的长度，num_run_process(ij)、period_process(ij)、deadline_process(ij)分别表示第i个分区中第j个进程的执行次数、周期、截止时间；
在计算出每个分区的时间片长度后，应判断处理器个数，如为多处理器，则应对输入的所有分区进行分组操作；对该类组合方式，分组算法如下：
输入：分组个数，即处理器个数,分区的周期，分区的长度；
1)如果分区个数小于处理器个数，则每个处理器上分配一个分区以实现最大的可调度性，否则，根据分区周期和分区的长度计算出该分区在一个主时间框架中时间片总长度在一个主时间框架中的占比αi＝Li/Pi，Li和Pi分别表示第i个分区的时间片长度和周期；
2)和3)同第二类组合方式中分区的分组算法的步骤2)和步骤3)；
输出：所有分区的分组情况；
在进行分区参数优化之前需要先计算每个分区内部进程的执行区间，如果进程调度策略选为EDF或RMS，则直接根据进程的执行规则，对每个分区计算出内部所有进程在所属分区的一个完整时间片中的执行时间区间，并返回关键进程所对应的时间区间作为分区优化时的不可中断的约束条件；如果进程调度策略选为PTS，则应首先对每个分区中的进程分别执行优先级和阈值分配的优化算法；
接下来，以所有关键进程的执行区间为约束条件优化所有分区的初始到来时间，采用更改边界条件的标准粒子群算法，所述的标准粒子群算法的原理如下：
1)用实数编码的方式表示每个分区的初始到来时间，假设N个粒子，n个分区，则初始化后每个粒子的位置为xs(0)＝[xs1,xs2,xs3…xsn]，每个粒子的速度为vs(0)＝[vs1,vs2,vs3…vsn]，其中xsl表示第s个粒子位置的第l维取值，vsl表示第s个粒子速度的第l维取值，s＝1,
2,…N,l＝1,2…n；初始化粒子每个维度的位置以及速度的取值范围均分别为[0,period_partition(l)-length_partition(l)]，1≤l≤n，设置粒子每个维度的速度最大值为(period_partition(l)-length_partition(l))/2；period_partition(l)表示第l个分区的周期，length_partition(l)表示第l个分区的时间片长度；
2)按照下述公式对所有粒子进行更新，共迭代M次:
vs(t+1)＝w×vs(t)+c1×rand×(pbests-persent_xs)+c2×rand×(gbest-persent_xs)xs(t+1)＝xs(t)+vs(t+1)
其中，vs(t+1)和xs(t+1)分别表示第s个粒子在第t+1代的速度和位置；w表示随迭代次数线性递减的惯性权重，w的最大值wmax和最小值wmin分别等于0.95和0.4；c1和c2取值为2，rand表示0到1之间的随机数，persent_xs表示第s个粒子当前的位置；如果在按照上述公式更新中粒子位置超出对应的取值范围，则对该粒子在取值空间中随机更新；每次对所有粒子进行更新之后计算所有更新粒子的适应度值，并根据每个粒子的适应度值更新pbests和gbest；
3)M次迭代完成后返回gbest；
该标准粒子群算法有两个优化目标，分别为每个处理器上所有分区总中断次数NI最小，每个处理器上所有分区总执行时间与等待执行时间之和SET最短，其中前者为主，在前者相同的前提下后者越小越好；这两个优化目标的计算方式如下：
1)计算主时间框架；计算每个分区在主时间框架中的执行次数；根据初始到达时间，计算每个分区在主时间框架内的每次到达时间；计算所有分区在主时间框架中执行的总次数SN；
2)将所有分区的到达时间按照从小到大进行排序，如相等，则以分区的升序排列；
3)设置所有分区的等待执行时间为0；
4)循环SN次；
(4.1)按照分区下次到达时间升序对所有分区的等待执行时间进行排序；
(4.2)比较排好序的所有分区的最近的下次到达时间与当前时间的差和当前到达分区时间片长度的大小，如果前者较大，则主时间框架首先为当前到达分区分配时间窗口，然后按照步骤(4.1)中的顺序为所有待执行的分区分配时间窗口，否则仅为当前到达分区分配时间窗口；
(4.3)根据步骤(4.2)对每个分区的等待执行时间进行更新；
5)计算所有分区的执行区间以及所有分区总中断次数和总执行时间；
最终经过粒子群优化算法之后得出每个分区的最优初始到来时间，根据所有的分区及进程参数，计算出在整个时间轴上的所有分区及进程的执行时间区间，画出相应的调度甘特图即完成第三类组合方式中模型的仿真。
5.根据权利要求4所述的综合模块化航空电子系统两级调度模型，其特征在于：第三类组合方式的仿真过程中所述的优先级和阈值分配的优化算法，具体如下：
给定优先级下阈值禁忌优化PTOGP是在确定优先级下优化阈值的算法；初始化阈值表示用当前优先级分配方案作为每个进程的阈值，并计算当前分区内进程的可调度性，如可调度则返回每个进程在执行过程中截止时间与完成时间差的最小值diff，同时用当前阈值方案初始化最优阈值方案；然后生成当前阈值的一步邻域方案即邻域解，即阈值分配方案中仅有一个进程的阈值与当前阈值方案不同，接着对所有的邻域方案进行可调度性分析，如可调度则同样返回每种方案下每个进程在执行过程中的diff，如不可调度则返回0；然后对所有邻域方案对应的diff使用适应度值评价方法找到最优邻域方案；如果其在禁忌表中则将该组方案舍去并重新计算，直到找到不在禁忌表中的最优邻域方案，比较其与当前最优方案的优劣，如果邻域最优方案更优，则用邻域最优方案更新当前最优方案，同时更新禁忌表，然后检测是否达到循环终止条件，如果不满足终止条件则对最优邻域方案继续生成一步邻域方案进行迭代，直到满足终止条件，最终输出在当前优先级下最优的阈值分配方案；
对于优先级阈值两级禁忌优化算法TPTPOA，首先根据截止时间越短，进程优先级越高的思想初始化每个进程的优先级，在当前优先级下，用每个进程的优先级初始化每个进程的阈值，在当前优先级和阈值分配下，系统状态唯一确定，判断此时的可调度性，如果不可调度则按照优先级由低到高的顺序将进程的阈值逐次提高1并判断可调度性，如果某一进程的阈值等于优先级的最大值依然不可调度，则该优先级方案下最小阈值组合不存在，也即当前优先级下不存在可行阈值分配方案；在存在最小阈值组合的情况下，则进入PTOGP，优化当前优先级下较优的阈值分配方案；之后该算法优化思路与PTOGP相同，其中由于所有进程优先级互不相同，优先级的邻域解生成方法为任选两个进程互换优先级。
6.根据权利要求5所述的综合模块化航空电子系统两级调度模型，其特征在于：所述的PTOGP和TPTPOA中适应度值评价的方法如下：
输入：PTOGP中当前优先级下所有阈值邻域解对应的最小值V1＝diff，TPTPOA中所有优先级邻域解以及各自优化后的阈值下对应的最小值V2＝diff；
评价方法：
1)对任意两组V1、V2，每组有r个元素，假设为V1＝{V11,V12…V1r}和V2＝{V21,V22…V2r}，首先分别对其中的元素进行由小到大的排序，可以得到V*xd，其中x＝1,2；d＝1,2…r；
*
2)为Vxd中每一个元素分配对应的阈值(r-d+1)；
3)分别计算V1和V2的适应度值F1和F2；计算方法如下：对每个d＝1,2…r执行以下过程：
a)如果V*1d＞V*2d，则将(r-d+1)×(V*1d-V*2d)/V*1d加到F1上，F2不变；
b)如果V*1d＜V*2d，则将(r-d+1)×(V*2d-V*1d)/V*2d加到F2上，F1不变；
c)如果V*1d＝V*2d，则F1和F2均保持不变；
4)比较F1和F2的大小，如果F1＞F2，则V1＝{V11,V12…V1r}所对应的优先级阈值组合更优，反之则V2＝{V21,V22…V2r}对应的优先级阈值组合更优，如果两者相等，则V1＝{V11,V12…V1r}和V2＝{V21,V22…V2r}对应的优先级和阈值组合无差别；
5)对较优的一组优先级阈值分配方案与未比较的任意一组方案执行上述四个步骤1)～4)，直到所有邻域方案对应的V＝diff均已参与比较，最终输出最优的一组优先级阈值分配方案。
7.一种综合模块化航空电子系统两级调度模型的原型平台，其特征在于：所述的原型平台分为分区及进程策略选择模块、分区及进程参数输入模块、分区分组策略模块、调度算法模块、可调度性分析及适应度值计算模块、分区及进程执行区间计算模块和甘特图模块七个功能模块部分；
分区及进程策略选择模块的功能是根据所要仿真的模型选择相应的分区及进程调度策略；对分区共包含两种调度策略，分别为分区轮转调度策略和新到分区优先执行策略；对于进程共包含三种调度策略，分别为最早截止期限优先调度算法、单调速率调度算法和抢占阈值调度算法；根据此处选择的分区及进程的调度策略，平台组合出完整的分区及进程两级调度模型；
分区及进程参数输入模块的功能是根据分区及进程策略选择模块中选择的两级调度模型显示不同的数据输入界面以供用户输入该模型下完成两级调度所需要的参数；根据三类组合方式的两级调度模型，基本的输入参数包括进程的周期、最坏执行时间、截止时间；
在第一类组合方式中不需要输入分区参数，第二类和第三类组合方式中需要分区的周期参数，对第三类组合方式的进程还增加了执行次数和关键与否两组参数；该分区及进程参数输入模块中根据分区及进程策略选择模块中选择的模型的不同需要显示不同的参数输入界面；
分区分组策略模块完成的功能是在多处理器下，对每种模型中的所有分区实现分组，使所有分区中的进程顺利执行以实现可调度性；所有分区及其内部的进程在分组完毕之后只能在指定的处理器上运行，也即不允许任意分区和进程在执行过程中跨处理器执行；该分区分组策略模块中存在两种不同的分区分组策略，每种模型根据不同的分区调度策略下是否允许任意分区周期组合而选择对应的分组策略；
调度算法模块的功能是根据所选择的模型的不同，使用优化算法计算各类组合方式中模型的待优化参数；具体而言，对于第一类组合方式中的模型，优化算法的优化目标为最大化分区主时间框架以实现在满足可调度的前提下最少的分区切换；具体的优化算法为先计算出目标值的上界和每个分区区间长度在目标值中所占比率的下界，再对二者采用两层嵌套的二分法实现在系统可调度的前提下所有分区周期的优化；对于第二类组合方式中的模型，该模型下具有两组独立的未知参数，分别为分区的初始到达时间和分区的周期，规定当前考虑分区的初始到达时间等于处理器上最早空闲时间，这样通过逐个迭代的方式，用所有分区的时间片长度计算出每个分区的初始到达时间；因此，确定所有分区和进程在该类模型下的运行情况只有每个分区的时间片长度一个参数；这里对其采用随机算法寻找满足系统可调度性的调度方案；对于第三类组合方式的模型，此时进程时间在不同的分区之间以及同一分区的不同次执行之间不连续，因此，对分区和进程分别进行优化，对分区其优化目标为在满足系统可调度的前提下，实现最少的分区中断以及最小的所有分区总执行时间与等待之间之和，优化算法为采用改进边界条件的粒子群优化算法，当进程调度策略采取PTS时，对进程的优先级和阈值则采取两级禁忌优化算法；
可调度性分析及适应度值计算模块的功能是实现在任意一组候选参数下，判断当前系统的可调度性并在可调度的前提下计算出当前所选择优化目标的适应度值；该模块采用模拟实时内核运行的方式计算在所有分区和进程在任意一组候选解下任意时刻的运行情况，并输出所有分区和进程在所有分区和进程执行状态完全重复的周期T内的所有执行时间区间；根据分区的周期约束以及进程的截止时间约束判断系统在当前候选解下的可调度性以及对应的适应度值；调度算法模块和可调度性分析及适应度值计算模块的结合实现在所选模型和所输入的分区及进程参数下找到一组近优解；
分区及进程执行区间计算模块的功能是对可调度性分析及适应度值计算模块中优化后的参数结合所有输入参数计算所有分区及进程在T内的执行区间；
调度甘特图模块则是根据分区及进程执行区间计算模块中输出的所有分区和进程的执行时间区间以及处理器个数同时实现各处理器上运行的分区和进程的调度甘特图；对于第一类组合方式和第二类组合方式，为满足任意处理器、分区及进程参数，各处理器分别按照本处理器内分区的主时间框架的长度进行动态刷新显示，此处刷新率由用户自主设定；
对第三类组合方式，由于各处理器上的执行情况以本处理器内驻留的所有分区的主时间框架长度为周期进行重复，因此该类模型的甘特图分别按照各处理器的主时间框架长度进行静态显示。

• 分区
• 进程
• 调度
• 执行
• 策略
• 分组
• 周期
• 模型
• 算法
• 所有