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Miglioramento delle prestazioni dell'algoritmo di pianificazione in tempo reale LLF

Name: Miglioramento delle prestazioni dell'algoritmo di pianificazione in tempo reale LLF
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Bol La pianificazione dinamica rimane un problema complesso per i sistemi operativi in tempo reale. EDF (Earliest Deadline First) e LLF (Least Laxity First) sono algoritmi dinamici che si sono dimostrati ottimali per i sistemi a processore singolo quando il sistema è preemptive e sotto carico. Tuttavia, il limite di qualsiasi algoritmo dinamico è che le sue prestazioni diminuiscono drasticamente quando il sistema è leggermente sovraccarico. D'altra parte, RM (Rate Monotonic) e DM (Deadline Monotonic) sono algoritmi statici che non offrono prestazioni ottimali, ma funzionano bene in entrambe le condizioni (cioè sotto carico e sovraccarico). L'obiettivo della nostra tesi è ottenere prestazioni ottimali in condizioni di sotto carico e migliorare le prestazioni dei sistemi in tempo reale anche in condizioni di sovraccarico.

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La pianificazione dinamica rimane un problema complesso per i sistemi operativi in tempo reale. EDF (Earliest Deadline First) e LLF (Least Laxity First) sono algoritmi dinamici che si sono dimostrati ottimali per i sistemi a processore singolo quando il sistema è preemptive e sotto carico. Tuttavia, il limite di qualsiasi algoritmo dinamico è che le sue prestazioni diminuiscono drasticamente quando il sistema è leggermente sovraccarico. D'altra parte, RM (Rate Monotonic) e DM (Deadline Monotonic) sono algoritmi statici che non offrono prestazioni ottimali, ma funzionano bene in entrambe le condizioni (cioè sotto carico e sovraccarico). L'obiettivo della nostra tesi è ottenere prestazioni ottimali in condizioni di sotto carico e migliorare le prestazioni dei sistemi in tempo reale anche in condizioni di sovraccarico.

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