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Approximation des temps de réponse des tâches sporadiques à priorité fixe dans les systèmes monoprocesseurs

Deux techniques sont utilisées pour vérifier que des tâches temps réel respectent bien leurs échéances temporelles : les tests d'ordonnançabilité qui renvoient un résultat binaire (ordonnançable ou non) et les calculs de temps de réponse (Response Time Analysis - RTA) qui déterminent la longueur du plus long intervalle de temps entre le réveil et la terminaison d'une tâche. Ces deux approches ont une complexité pseudo-polynomiale et notons qu'aucun algorithme polynomial n'est connu. Dans ce contexte, elles ne sont pas particulièrement appropriées pour la conception intéractive des systèmes temps réel ou pour analyser des systèmes distribués à l'aide d'une analyse holistique. Dans de tels scénarios, un algorithme pseudo-polynomial est lent, puisque les calculs des temps de réponse des tâches sont exécutées à de nombreuses reprises. De plus, pour certains systèmes temps réels, tels que dans les systèmes de contrôle-commande, il est nécessaire de connaître le pire temps de réponse des tâches et non seulement la décision binaire sur l'ordonnançabilité des tâches. Dans ce contexte, il peut être acceptable d'utiliser un algorithme plus rapide qui fournit une analyse approchée au lieu d'utiliser des analyses reposant sur des calculs exacts. Comme cette approximation va introduire du pessimisme dans le processus de décision, il est souhaitable de le quantifier d'une manière à définir un compromis entre le temps de calcul et l'exigence de ressource du processeur. C'est la raison pour laquelle, dans ce travail, nous proposons des algorithmes pour calculer efficacement des bornes supérieures des pires temps de réponse et nous présentons des résultats sur leurs qualités dans le pire cas (analyse de compétitivité avec augmentation de ressource) et en moyenne (simulations).

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00554265
Date25 November 2010
CreatorsNguyen, Thi Huyen Chau
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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