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Programación de robo de Slack en línea con laEDF modificada en sistemas en tiempo real

Autores: Jeon, Wonbo; Kim, Wonsop; Lee, Heoncheol; Lee, Cheol-Hoon

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Programación de robo de Slack en línea con laEDF modificada en sistemas en tiempo real


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Tiempo real
Programación de tareas
Tareas aperiódicas
Tareas periódicas
Algoritmo de robo de holgura
Tiempo de respuesta

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En sistemas de tareas de tiempo real duro donde coexisten tareas periódicas y aperiódicas, el objetivo de la planificación de tareas es reducir el tiempo de respuesta de las tareas aperiódicas mientras se cumplen los plazos de las tareas periódicas. El servidor de ancho de banda total (TBS) y el TBS avanzado (ATBS) se utilizan en sistemas de prioridad dinámica. Sin embargo, estos métodos no son soluciones óptimas porque utilizan el tiempo de ejecución en el peor de los casos (WCET) o el valor estimado del tiempo de ejecución real de las tareas aperiódicas. Este documento presenta un algoritmo de robo de holgura en línea llamado SSML que puede reducir significativamente el tiempo de respuesta mediante la modificación del algoritmo de primera fecha límite más temprana con miras al futuro (laEDF) como método de cálculo de holgura. Mientras que el método convencional de robo de holgura tiene la desventaja de que la cantidad de holgura de cada trama debe calcularse de antemano, SSML calcula la holgura cuando llegan las tareas aperiódicas. Nuestros resultados de simulación muestran que SSML supera a los algoritmos basados en TBS existentes cuando la utilización de tareas periódicas es superior al 60%. En comparación con ATBS con avance de liberación virtual (VRA), el algoritmo propuesto puede reducir el tiempo de respuesta hasta aproximadamente un 75%. La ventaja de rendimiento se vuelve mucho mayor a medida que aumenta la utilización. Además, muestra una pequeña variación de rendimiento del tiempo de respuesta para varios entornos de tareas.

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