Des priorités fixes aux priorités dynamiques en ordonnancement temps-réel (étude comparative et calcul des priorités)

Abstract

Nos recherches portent sur l étude des systèmes temps-réel composés de tâches périodiques et ordonnancés en environnement multiprocesseur. Nos travaux s organisent autour de deux thèmes de recherche~: la production de solutions d ordonnancement et l analyse quantitative de l ordonnançabilité. Pour mener à bien ces recherches, nous avons été amenés à étudier certaines propriétés théoriques comme la cyclicité des séquences d exécution. Sous certaines hypothèses, englobant par exemple RM, DM et EDF, nous montrons que les séquences d exécution multiprocesseur sont cycliques, et nous proposons un intervalle de faisabilité. Nous apportons deux contributions au problème de l ordonnancement. D une part, nous proposons une méthode pour déterminer toutes les configurations de priorités fixes permettant d ordonnancer un système de tâches. Nous étendons cette approche aux configurations de priorités fixes par instance et proposons l étude d une nouvelle classe de politiques d ordonnancement. D autre part, nous appliquons les méthodes d'approximation (méthode taboue, algorithmes génétiques, etc) au problème de l'ordonnancement des systèmes de tâches liées par des contraintes de précédence, afin d'obtenir des séquences d'exécution optimisant certains critères comme la durée totale d'exécution par exemple. Lorsque aucune politique connue n est utilisable, le concepteur est généralement amené à modifier la conception du système. Peu de travaux permettent de le guider. Nous proposons une méthode basée sur les chaînes de Markov qui renseigne sur le comportement d un système de tâches en fonction du support matériel utilisé. Les informations apportées permettent de comprendre les problèmes qui sont à la source des difficultés et donc d aider à modifier la conception. Elles renseignent aussi sur la qualité de service offerte par le système.POITIERS-BU Sciences (861942102) / SudocSudocFranceF