Aplicación de la teoría de la posibilidad al análisis de planificabilidad de sistemas de tiempo real

Abstract

La tesis doctoral que aquí se presenta se ocupa, por un lado del análisis de planificabilidad de sistemas de tiempo real monoprocesador, con planificador expulsor y basado en prioridades, a partir del modelado de los parámetros temporales mediante distribuciones de posibilidad. Por otro lado, se ocupa de la forma en que se incorpora el modelado de la incertidumbre en el análisis de planificabilidad al proceso de diseño de los sistemas de tiempo real. La aplicación del principio de extensión de la teoría de la posibilidad para extender funciones clásicas a parámetros borrosos está muy restringida debido al alto coste computacional que conlleva, pero gracias a los algoritmos de análisis de planificabilidad borrosa propuestos en esta tesis se pueden calcular los valores de posibilidad y de necesidad de que el sistema sea planificable de forma más eficiente que la aplicación del principio de extensión y con los mismos resultados, de manera que su aplicación en el proceso de diseño de los sistemas se hace viable. Los algoritmos propuestos están basados en aritmética borrosa y en aritmética de intervalos y permiten calcular la planificabilidad sistemas con prioridades fijas, plazos menores, iguales o mayores que los periodos, recursos compartidos, retardo en la activación de las tareas, servidores aperiódicos y prioridades dinámicas asignadas según el algoritmo de planificación EDF. Mediante dichos algoritmos se calcula la posibilidad y la necesidad de que el sistema sea planificable cuando los tiempos de ejecución, los plazos, los periodos, los retardos en la activación de las tareas, los tiempos de bloqueo, o el periodo y la capacidad del servidor aperiódico se modelan mediante conjuntos borrosos, convexos o no convexos. El modelado de la incertidumbre existente en las primeras fases de diseño es esencial para tener un modelo realista del sistema. Si no existen datos estadísticos acerca de los parámetros temporales de las tareas es más apropiada la utilización de distribuciones de posibilidad para modelar la incertidumbre, y además la aplicación de los algoritmos de cálculo de planificabilidad borrosa propuestos en esta tesis son más rápidos que la simulación del sistema a partir de funciones de densidad de probabilidad estimadas. Por ello se ha incorporado el modelado de la incertidumbre mediante distribuciones de posibilidad en la extensión propuesta de la metodología de diseño de sistemas de tiempo real, de manera que es posible obtener más información acerca de la planificabilidad del sistema que si únicamente se modela y analiza la situación más desfavorable, y permite obtener diseños válidos del sistema que serían rechazados si únicamente se analizara dicho peor caso.