Real-time scheduling theory assists developers of embedded systems in verifying that the timing constraints required by critical software tasks can be feasibly met on a given hardware platform. Fundamental problems in the theory are often formulated as search problems for fixed points of functions and are solved by fixed-point iterations. These fixed-point methods are used widely because they are simple to understand, simple to implement, and seem to work well in practice. These fundamental problems can also be formulated as integer programs and solved with algorithms that are based on theories of linear programming and cutting planes amongst others. However, such algorithms are harder to understand and implement than fixed-point iterations. In this research, we show that ideas like linear programming duality and cutting planes can be used to develop algorithms that are as easy to implement as existing fixed-point iteration schemes but have better convergence properties. We evaluate the algorithms on synthetically generated problem instances to demonstrate that the new algorithms are faster than the existing algorithms.


翻译:实时排期理论协助嵌入系统开发者核实关键软件任务所需要的时间限制能否在特定硬件平台上切实达到。理论中的根本问题往往是作为固定功能点的搜索问题而形成的,并且通过固定点迭代来解决。这些固定点方法被广泛使用,因为它们简单易懂,易于执行,而且在实践中似乎运作良好。这些基本问题也可以作为整数程序拟订,用基于线性编程和切割平面理论的算法加以解决。然而,这种算法比固定点迭代法更难理解和实施。在这个研究中,我们表明,线性编程双轨和切割平面等概念可以用来发展算法,这些算法与现有的固定点迭代办法一样容易执行,但具有更好的趋同性。我们评估合成产生的问题案例的算法,以证明新的算法比现有算法更快。

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