We study a mutually enriching connection between response time analysis in real-time systems and the mixing set problem. Thereby generalizing over known results we present a new approach to the computation of response times in fixed-priority uniprocessor real-time scheduling. We even allow that the tasks are delayed by some period-constrained release jitter. By studying a dual problem formulation of the decision problem as an integer linear program we show that worst-case response times can be computed by algorithmically exploiting a conditional reduction to an instance of the mixing set problem. In the important case of harmonic periods our new technique admits a near-quadratic algorithm to the exact computation of worst-case response times. We show that generally, a smaller utilization leads to more efficient algorithms even in fixed-priority scheduling. Worst-case response times can be understood as least fixed points to non-trivial fixed point equations and as such, our approach may also be used to solve suitable fixed point problems. Furthermore, we show that our technique can be reversed to solve the mixing set problem by computing worst-case response times to associated real-time scheduling task systems. Finally, we also apply our optimization technique to solve 4-block integer programs with simple objective functions.


翻译:我们研究了实时系统中响应时间分析与混合集问题之间相互丰富的联系。通过推广已知结果,我们提出了一种计算固定优先级单处理器实时调度中响应时间的新方法。我们甚至允许任务受到周期性约束的释放抖动延迟。通过将决策问题作为整数线性规划进行对偶问题形式化研究,我们证明最坏情况响应时间可以通过算法性地利用条件归约到混合集问题实例来计算。在谐波周期的重要情况下,我们的新技术允许用近二次算法精确计算最坏情况响应时间。我们证明,一般而言,即使是在固定优先级调度中,较小的利用率也能导致更高效的算法。最坏情况响应时间可以理解为非平凡不动点方程的最小不动点,因此,我们的方法也可用于求解合适的不动点问题。此外,我们证明我们的技术可以反向应用,通过计算相关实时调度任务系统的响应时间来解决混合集问题。最后,我们还应用我们的优化技术来求解具有简单目标函数的4块整数规划。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员