MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169142010 · doi:10.1109/rtcsa.1999.811269

Scheduling fixed-priority tasks with preemption threshold

2003· article· en· W2169142010 sur OpenAlexaff
Yun Wang, M. Saksena

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReal-Time Systems Scheduling
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreemptionComputer scienceFixed-priority pre-emptive schedulingDeadline-monotonic schedulingRate-monotonic schedulingDynamic priority schedulingEarliest deadline first schedulingFair-share schedulingScheduling (production processes)Distributed computingTwo-level schedulingContext switchReal-time computingMathematical optimizationEmbedded systemOperating systemMathematicsSchedule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of fixed-priority scheduling, feasibility of a task set with non-preemptive scheduling does not imply the feasibility with preemptive scheduling and vice versa. We use the notion of preemption threshold, first introduced by Express Logic, in their ThreadX real-time operating system, to develop a scheduling model that subsumes both preemptive and non-preemptive fixed priority scheduling. Preemption threshold allows a task to only disable preemption of tasks up to a specified threshold priority. Tasks having priorities higher than the threshold are still allowed to preempt. With this new scheduling model, we show that schedulability is improved as compared to both the preemptive and nonpreemptive scheduling models. We develop the equations for computing the worst-case response times, using the concept of level-i busy period. Some useful results about the generalized model are presented and an algorithm for optimal assignment of priority and preemption threshold is designed based on these results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations270
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetReal-Time Systems SchedulingTravaux en français237 207