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Planificación de sistemas de tiempo real crí­tico mediante técnicas no convencionales

Authors :
Patricia Balbastre
José María Aceituno
Ana Guasque
Juan Francisco Blanes
Alfons Crespo
José Luis Poza
Source :
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 19, Iss 4, Pp 369-379 (2022)
Publication Year :
2022
Publisher :
Universitat Politècnica de València, 2022.

Abstract

En la planificación de sistemas de tiempo real crí­tico es clave encontrar un plan temporal en el que las tareas pueden ejecutarse antes de que venza el plazo establecido. Para lograr este objetivo se pueden utilizar diferentes tipos de algoritmos de planificación. Además de encontrar un plan factible, muchas veces es beneficioso, de todos los planes factibles existentes, encontrar aquel que minimiza algún parámetro temporal del sistema. Existen muchos algoritmos de planificación que son capaces de encontrar una planificación correcta del conjunto de tareas. Pero no es tan común encontrar algoritmos que optimicen otros parámetros para mejorar el funcionamiento del sistemas en términos de estabilidad, consumo de potencia, etc. Los heurí­sticos existentes puede mejorar el comportamiento pero sin asegurar un resultado óptimo. En este trabajo exploramos las técnicas de planificación no convencionales basadas en programación lineal entera para resolver la planificación en sistemas mono procesador con el objetivo de minimizar el peor tiempo de respuesta y el cambio de contexto de las tareas del sistema y la asignación de tareas a procesadores en sistemas multiprocesador con el objetivo de minimizar la interferencia producida por el acceso a recursos hardware comunes.

Details

Language :
Spanish; Castilian
ISSN :
16977912 and 16977920
Volume :
19
Issue :
4
Database :
Directory of Open Access Journals
Journal :
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
Publication Type :
Academic Journal
Accession number :
edsdoj.bc8dd3a8cce4984a395564482cb8c83
Document Type :
article
Full Text :
https://doi.org/10.4995/riai.2022.17148