近年来,随着可穿戴设备、远程医疗、智能家居等诸多物联网概念的兴起,实时嵌入式系统被更加广泛地应用到了人们的日常生活中。而现代嵌入式系统的设计也日益复杂,传统基于周期的任务模型很难精确地对复杂任务进行描述。DRT(Digraph Real-Time)任务模型具备很好的表达性,能够精确地描述较为复杂的实时任务,近年来引起了学术界的广泛关注。而优化DRT任务模型可调度性的研究也成为实时系统领域的热点问题之一。研究发现,实时系统可能存在任务的工作量在短时间内突发的现象。在系统资源较为丰富的情况下,由于这种现象的存在,导致了它们很难被处理器调度。为了解决上述问题,本文提出了在保证原任务集中作业的截止期约束不变的前提下,利用整形方法,将原来不可调度的DRT任务进行改造,从而极大程度地避免了工作量突发的现象,提高整个任务集的可调度性。本文提出的优化策略的基本思想是,在原任务模型中的某些节点释放之前,插入一定的延迟,使该节点延后释放,以此来得到一个新的任务图。通过对比整形前后模型中某些路径上的工作量曲线发现,整形后的任务模型的工作量曲线会变得更加平滑,这样在保证高优先级任务可以被调度的前提下,更利于调度低优先级的任务。虽然延迟节点的释放时间在某些路径上可以使其工作量曲线变平滑,增强了任务集的可调度性,但是在另外一些路径上可能会造成工作量的突发,使一些原本可调度的任务集变得不可被调度。本文提出一种有效的技术手段来寻找每一个节点合适的延迟释放时间,在保证原来任务集可调度性的前提下,合理地进行整形,从而提高任务集可调度性。随机任务集模型所做的实验结果也表明,本文提出的利用整形方法的优化策略可以明显地提高任务集的可调度性,尤其是在不可调度的任务集改造成可调度的任务集的情况中。而且优化策略可以在短时间内处理拥有实际任务规模的任务。