Die dynamische Planung ist nach wie vor eine Herausforderung für Echtzeitbetriebssysteme. EDF (Earliest Deadline First) und LLF (Least Laxity First) sind dynamische Algorithmen die sich als optimale Algorithmen für Einprozessorsysteme erwiesen haben wenn das System präemptiv und unterlastet ist. Die Einschränkung jedes dynamischen Algorithmus besteht jedoch darin dass seine Leistung drastisch abnimmt wenn das System leicht überlastet ist. Auf der anderen Seite sind RM (Rate Monotonic) und DM (Deadline Monotonic) statische Algorithmen die zwar nicht optimal aber unter beiden Bedingungen (d. h. bei Unterlastung und Überlastung) gut funktionieren. Das Ziel unserer Dissertation ist es unter Unterlastbedingungen eine optimale Leistung zu erzielen und die Leistung von Echtzeitsystemen auch unter Überlastbedingungen zu verbessern.
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