多媒体网络对QoS实时控制和保证提出了更高的标准和要求。传统上,研究者基于最坏情况执行时间和处理器利用率等执行可调度性分析。这样的可调度性分析结论能满足强实时QoS保证的要求,但是在允许少量丢失分组的多媒体网络中则会过高估计分组对资源的要求,从而导致悲观性的可调度性分析结果。在多媒体网络中,实时QoS保证的截止期限不是那么严格,允许限制在一个合理的范围内,而且需要满足最坏情况执行时间的概率是非常小的。因此,本论文试图采用随机过程、排队论等随机理论来建立新的随机模型,通过随机模型来分析和评价分组可调度性的瞬时特征和稳态特征,从而达到实时QoS保证的目的。　　 首先提出了多机制和多策略下基于分组集期望可调度性的实时QoS随机模型,对不同的随机模型展开性能对比性研究,使模型具有更好的可适应性、可延伸性和可扩展性,为建立分组可调度性及实时QoS保证提供理论基础模型。然后,采用随机过程和排队论中的随机分析方法和技术,研究判定分组集在某时间是否具有可调度性。再次,研究和分析了随机模型的瞬时特征和稳态特征,评价和验证模型及理论的正确性,为性能评价提供定性和定量分析。最后,利用各种性能评价工具和平台,通过仿真和实验等手段,验证模型及理论的正确性。　　 研究新一代互联网中分组可调度性是解决实时QoS保证的必要手段和方法,随着新一代互联网将融合多种网络,如无线传感器网络、无线Ad Hoc 网络、无线Mesh网络等,随着这些网络的深入研究和广泛应用,本论文提出的研究方法和结论在有时间约束和实时服务质量保证要求相关主题研究中具有极大的应用价值。