关于过载条件下实时系统性能可能急剧下降的问题,当前的研究基本都是围绕无依赖关系的周期性任务调度展开的,并没有充分考虑对其他种类任务进行调度的问题。本文在总结当前研究不足的基础上提出一种新的算法,该算法不仅能够解决无依赖关系的周期性任务集调度问题还能够解决非周期性任务集和有依赖关系的任务集调度的问题。本文主要工作如下：(1)对任务集建模,该部分包括对任务自身和对任务之间的依赖关系建模两个方面。第一,对实时任务和非实时任务使用四元组T; (TAi TCi TDi TVi)统一建模,其中TAi表示任务的到达时刻；TCi表示任务的预期执行时间；TDi表示任务的截止时刻；TVi表示任务成功执行能够获得的价值。第二,使用邻接矩阵表示任务之间的依赖关系。(2)根据任务类型和任务之间依赖关系的不同采用不同的调度算法尽可能保证系统性能的平稳降级。对于无依赖的非实时任务,因为该任务不存在截止期,所以以最大化CPU利用率并兼顾任务执行收益为调度目标并采用基于贪心算法的思想来解决这一问题。对于实时任务,因为此类任务一旦错过截止期其执行结果就无意义,同时执行价值为0,所以以最大化任务执行收益为调度目标并采用基于动态规划的方法来解决这一问题；对于实时任务和非实时任务混合的情况,因为实时系统中一般默认实时任务的优先级均高于非实时任务,所以以实时任务调度目标为第一目标并兼顾非实时任务的调度目标,此时求解过程可分解为先对实时任务求解然后对非实时任务求解两个部分。对于有依赖关系的任务,不仅要考虑任务的自身参数还要考虑任务之间的依赖关系,所以需要先解决任务之间的依赖关系然后再根据依赖关系的不同选择合适的算法求最优解。本文按照任务集复杂程度的由低到高逐步完成了无依赖非实时任务集、无依赖实时任务集、无依赖实时任务和非实时任务混合以及具有线性依赖关系的实时任务集情况下调度目标的选择、算法的设计及正确性的证明、仿真实验和对仿真结果的分析。(3)对无依赖实时任务调度中的一些相关算法进行实现并与本文提出的算法相比较以证明本文算法的优越性。