Poprawa wydajności algorytmu planowania w czasie rzeczywistym LLF

Dynamiczne planowanie pozostaje trudnym problemem dla systemów operacyjnych czasu rzeczywistego. EDF (Earliest Deadline First) i LLF (Least Laxity First) to algorytmy dynamiczne które okazały się optymalne dla systemów jednoprocesorowych gdy system jest preemptywny i nie jest przeciążony. Jednak ograniczeniem każdego algorytmu dynamicznego jest to że jego wydajność drastycznie spada gdy system jest nieco przeciążony. Z drugiej strony RM (Rate Monotonic) i DM (Deadline Monotonic) są algorytmami statycznymi i nie działają optymalnie ale sprawdzają się dobrze w obu warunkach (tj. przy niewielkim obciążeniu i przy dużym obciążeniu). Celem naszej pracy doktorskiej jest uzyskanie optymalnej wydajności w warunkach niewielkiego obciążenia oraz poprawa wydajności systemów czasu rzeczywistego również w warunkach dużego obciążenia.