Weakly hard real-time systems can, to some degree, tolerate deadline misses, but their schedulability still needs to be analyzed to ensure their quality of service. Such analysis usually occurs at early design stages to provide implementation guidelines to engineers so that they can make better design decisions. Estimating worst-case execution times (WCET) is a key input to schedulability analysis. However, early on during system design, estimating WCET values is challenging and engineers usually determine them as plausible ranges based on their domain knowledge. Our approach aims at finding restricted, safe WCET sub-ranges given a set of ranges initially estimated by experts in the context of weakly hard real-time systems. To this end, we leverage (1) multi-objective search aiming at maximizing the violation of weakly hard constraints in order to find worst-case scheduling scenarios and (2) polynomial logistic regression to infer safe WCET ranges with a probabilistic guarantee. We evaluated our approach by applying it to an industrial system in the satellite domain and several realistic synthetic systems. The results indicate that our approach significantly outperforms a baseline relying on random search without learning, and estimates safe WCET ranges with a high degree of confidence in practical time (< 23h).


翻译:弱实时系统在一定程度上能够容忍截止时间错过,但仍需分析其可调度性以确保服务质量。此类分析通常在早期设计阶段进行,为工程师提供实施指南,使其能够做出更优的设计决策。估算最差执行时间是可调度性分析的关键输入。然而,在系统设计早期,估算WCET值颇具挑战,工程师通常基于领域知识将其确定为合理范围。我们的方法旨在针对弱实时系统,在专家初步估算的多个范围基础上,寻找受限且安全的WCET子范围。为此,我们利用(1)多目标搜索,通过最大化违反弱约束条件来发现最差调度场景;(2)多项式逻辑回归,以概率保证方式推断安全的WCET范围。我们通过将方法应用于某卫星领域的工业系统及多个逼真合成系统进行评估,结果表明,与依赖无学习机制的随机搜索基线相比,我们的方法显著更优,且能在实际时间(<23小时)内以高置信度估算出安全的WCET范围。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
Arxiv
25+阅读 · 2020年3月11日
VIP会员
最新内容
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
1+阅读 · 今天12:25
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
专知会员服务
0+阅读 · 今天12:08
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员