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針對保證實時數據對象時序一致性調度算法在軟實時數據庫系統環境下的應用問題，提出了一種基于概率統計的可延遲優化（ SDS-OPT）算法。首先，分析和比較了現有算法在可調度性、服務質量（QoS）以及工作負載方面的特征與不足，指出優化現有算法的必要性；然后，利用最速下降法提升作業的執行時間篩選基準值，進而增加實時更新事務可調度的作業數量，以確保實時數據對象的時序一致性服務質量（ QoS）最大化；最后，從工作負載和服務質量兩個方面對所提算法和現有算法的性能進行對比分析。仿真實驗結果表明，相對于已有的針對固定優先級可延遲調度算法（ DS-FP）和統計性的非確定性可延遲調度算法（DS-PS），所提算法能夠保證實時數據對象的時序一致性，同時降低工作負載，服務質量提升明顯。
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