23 de junio de 2003
Resumen:
La tesis doctoral que aquí se presenta se ocupa, por un lado del análisis de planificabilidad de sistemas de tiempo real monoprocesador, con planificador
expulsor y basado en prioridades, a partir del modelado de los parámetros temporales
mediante distribuciones de posibilidad. Por otro lado, se ocupa de la forma en que se
incorpora el modelado de la incertidumbre en el análisis de planificabilidad al
proceso de diseño de los sistemas de tiempo real.
La aplicación del principio de extensión de la teoría de la posibilidad para extender
funciones clásicas a parámetros borrosos está muy restringida debido al alto coste
computacional que conlleva, pero gracias a los algoritmos de análisis de
planificabilidad borrosa propuestos en esta tesis se pueden calcular los valores de
posibilidad y de necesidad de que el sistema sea planificable de forma más eficiente
que la aplicación del principio de extensión y con los mismos resultados, de manera
que su aplicación en el proceso de diseño de los sistemas se hace viable.
Los algoritmos propuestos están basados en aritmética borrosa y en aritmética de
intervalos y permiten calcular la planificabilidad sistemas con prioridades fijas,
plazos menores, iguales o mayores que los periodos, recursos compartidos, retardo
en la activación de las tareas, servidores aperiódicos y prioridades dinámicas
asignadas según el algoritmo de planificación EDF. Mediante dichos algoritmos se
calcula la posibilidad y la necesidad de que el sistema sea planificable cuando los
tiempos de ejecución, los plazos, los periodos, los retardos en la activación de las
tareas, los tiempos de bloqueo, o el periodo y la capacidad del servidor aperiódico se
modelan mediante conjuntos borrosos, convexos o no convexos.
El modelado de la incertidumbre existente en las primeras fases de diseño es esencial
para tener un modelo realista del sistema. Si no existen datos estadísticos acerca de
los parámetros temporales de las tareas es más apropiada la utilización de
distribuciones de posibilidad para modelar la incertidumbre, y además la aplicación
de los algoritmos de cálculo de planificabilidad borrosa propuestos en esta tesis son
más rápidos que la simulación del sistema a partir de funciones de densidad de
probabilidad estimadas.
Por ello se ha incorporado el modelado de la incertidumbre mediante distribuciones
de posibilidad en la extensión propuesta de la metodología de diseño de sistemas de
tiempo real, de manera que es posible obtener más información acerca de la
planificabilidad del sistema que si únicamente se modela y analiza la situación más
desfavorable, y permite obtener diseños válidos del sistema que serían rechazados si
únicamente se analizara dicho peor caso.
Cita:
A.P. Cucala (2003), Aplicación de la teoria de la posibilidad al análisis de planificabilidad de sistemas de tiempo real. Madrid (España).
