Algoritmy pro rozvrhování úloh s různými stupni kritičnosti a relativními časovými omezeními

Abstract

Mnoho komplikovaných průmyslových produktů v oblasti letectví, automobilového průmyslu, robotiky nebo zbrojního průmyslu se skládá z více podsystémů řídicích specifickou část systémových funkcí. Tyto podsystémy mohou být sloučeny v rámci jedné výpočetní platformy. V tomto případě se často stává, že některé funkce jsou důležitější než ostatní. V případě přetížení systému se prováděcí časy těchto funkcí prodlužují a je zapotřebí některé méně důležité systémové funkce vynechat. Řešení tohoto problému je plánování s různými stupni kritičnosti. Funkce systému jsou ohodnoceny kritičností podle důležitosti funkce. Plánování s různými stupni kritičnosti je relativně neprozkoumaný problém v oblasti offline plánování. Tato práce navrhuje algoritmy pro plánování s různými stupni kritičnosti s minimálními a maximálními časovými omezeními. Plánované úkoly jsou vykonávány bez přerušení na dedikovaných zdrojích s jednotkovou kapacitou. V této práci byl navržen a implementován jeden heuristický algoritmus a dva algoritmy pro hledání optimálního řešení. Efektivita algoritmů je porovnána se solverem celočíselného lineárního programování a s lazy clause generation SAT solverem.

Many complicated industry products in the area of aircraft production, automobile production, robotics or military industry consists of multiple subsystems controlling various parts of system functionalities. These subsystems can be merged into one computational platform. In this situation, it is quite frequent that some system functions are more important then the others. In the case of the system overload when execution times of functions start to prolongate there is a need to skip some unimportant functions. A solution to this problem is mixed-criticality scheduling where functions are evaluated with criticalities based on the function importance. Mixed-criticality scheduling is relatively unexplored problem on the field of offline scheduling. This work propose algorithms for the mixed-criticality scheduling problem with minimal and maximal temporal constraints. Tasks have to be scheduled without preemption on dedicated resources with unit capacity. One heuristic and two exact algorithms were proposed and implemented. Efficiency of the algorithms is compared with an integer linear programming solver and a SAT solver with lazy clause generation.