Nonutilization bounds and feasible regions for arbitrary fixed-priority policies
Notice bibliographique
Résumé
Prior research on schedulability bounds focused primarily on bounding utilization/ as a means to meet deadline constraints. Nontrivial bounds were found for a handful of scheduling policies in which utilization is directly related to the ability of the policy to meet deadlines. Examples include rate-monotonic, deadline-monotonic, and EDF scheduling. For most other scheduling policies, however, utilization is not correlated with schedulability. For example, shortest-job-first can miss deadlines at an arbitrarily low utilization. This raises the question of whether or not some other nonutilization-based metric might be more indicative of schedulability in those cases. This article answers the above question positively by extending the notion of schedulability bounds, in a uniform manner, to arbitrary (fixed) priorities and nonutilization metrics. We present a simple function that generates the schedulability metric to be bounded from the definition of a fixed-priority scheduling policy, and derive a nontrivial schedulability bound on that metric for aperiodic tasks. It is shown that the generated metrics and bounds are valid in that no deadline misses occur when these bounds are not violated. This result allows efficient real-time admission control to be performed in systems with arbitrary fixed-priority scheduling policies. As an example, we illustrate applying schedulability bounds for admission control to shortest-job-first and velocity-monotonic scheduling. While the proposed nonutilization bounds and feasible regions are derived for fixed-priority scheduling policies, the authors are investigating extensions of the results to dynamic-priority scheduling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».