【摘 要】
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本文在现有实时系统过载调度技术的基础上,将概率理论与任务调度结合起来,提出基于概率的调度分析方法.其最大优势是可以预测系统在指定时间段内的实时性能,用户能在概率意义
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本文在现有实时系统过载调度技术的基础上,将概率理论与任务调度结合起来,提出基于概率的调度分析方法.其最大优势是可以预测系统在指定时间段内的实时性能,用户能在概率意义上判断系统的可行性.其次,本文研究了实时任务最差情况下执行时间的估计方法,通过分析程序结构和硬件环境(Cache和Pipeline),将WCET的估计映射为图论问题,然后通过ILP编程来求解.同时将数据挖掘技术运用到执行时间的估计中,通过将输入参数值和执行时间分段,经过推理分析,可以得到参数值和执行时间依赖关系的分类规则及其支持度和置信度.对于新任务,可以根据其参数特性,查询分类规则,估计其执行时间,从而更好地预测实时应用的运行情况.最后,本文介绍一个高性能、实时CORBA兼容的ORB TAO,研究其调度服务的配置及运行的过程;并探讨如何将系统过载时的调度分析理论和基于数据挖掘的时间估计运用到这种调度服务中,使其能在这类软实时系统中应用.
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