MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386191524 · doi:10.1145/3617176

Probabilistic Safe WCET Estimation for Weakly Hard Real-time Systems at Design Stages

2023· article· en· W4386191524 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Software Engineering and Methodology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReal-Time Systems Scheduling
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsEuropean CommissionUniversité du Luxembourg
Mots-clésComputer scienceLeverage (statistics)Probabilistic logicWorst-case execution timeScheduling (production processes)Reliability engineeringExecution timeDistributed computingMathematical optimizationMachine learningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weakly hard real-time systems can, to some degree, tolerate deadline misses, but their schedulability still needs to be analyzed to ensure their quality of service. Such analysis usually occurs at early design stages to provide implementation guidelines to engineers so they can make better design decisions. Estimating worst-case execution times (WCET) is a key input to schedulability analysis. However, early on during system design, estimating WCET values is challenging, and engineers usually determine them as plausible ranges based on their domain knowledge. Our approach aims at finding restricted, safe WCET sub-ranges given a set of ranges initially estimated by experts in the context of weakly hard real-time systems. To this end, we leverage (1) multi-objective search aiming at maximizing the violation of weakly hard constraints to find worst-case scheduling scenarios and (2) polynomial logistic regression to infer safe WCET ranges with a probabilistic interpretation. We evaluated our approach by applying it to an industrial system in the satellite domain and several realistic synthetic systems. The results indicate that our approach significantly outperforms a baseline relying on random search without learning and estimates safe WCET ranges with a high degree of confidence in practical time (< 23 h).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,201 · 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