RAS Energy, Mechanics & ControlИзвестия Российской академии наук. Теория и системы управления Journal of Computer and System Sciences International

  • ISSN (Print) 0002-3388
  • ISSN (Online) 3034-6444

Designing a real-time computing system with specified characteristics

PII
S0002338825010079-1
DOI
10.31857/S0002338825010079
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Volume/ Edition
Volume / Issue number 1
Pages
90-98
Abstract
The problem of determining the parameters of a real-time computing system (processor performance, volume and efficiency of resource use), allowing to perform a given set of jobs in a predetermined time frame, is considered. If it is impossible to select such parameters, the problem of minimal correction of job characteristics (directive intervals and job volumes) is solved. To solve these problems, network modeling and algorithms for finding flows with specified properties in networks with winnings are used.
Keywords
многопроцессорная система реального времени распределение ресурсов допустимое расписание сетевая модель максимальный поток невозобновляемые ресурсы
Date of publication
11.11.2025
Year of publication
2025
Number of purchasers
0
Views
80

References

  1. 1. Танаев В.С., Гордон В.С., Шафранский Я.М. Теория расписаний. Одностадийные системы. М.: Наука, 1984.
  2. 2. Brucker P. Scheduling Algorithms. Heidelberg: Springer, 2007.
  3. 3. Танаев В.С., Сотсков Ю.Н., Струсевич В.А. Теория расписаний. Многостадийные системы. М.: Наука, 1989.
  4. 4. Горский М.А., Мищенко А.В., Нестерович Л.Г., Халиков М.А. Некоторые модификации целочисленных оптимизационных задач с учетом неопределенности и риска // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 5. С. 106–117.
  5. 5. Мищенко А.В., Кошелев П.С. Оптимизация управления работами логистического проекта в условиях неопределенности // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. № 4. С. 123–134.
  6. 6. Лазарев А.А. Теория расписаний. Оценка абсолютной погрешности и схема приближенного решения задач теории расписаний. М.: МФТИ, 2008.
  7. 7. Лазарев А.А. Теория расписаний. Методы и алгоритмы. М.: ИПУ РАН, 2019.
  8. 8. Глонина А.Б., Балашов В.В. О корректности моделирования модульных вычислительных систем реального времени с помощью сетей временных автоматов // Моделирование и анализ информационных систем. 2018. Т. 25. № 2. С. 174–192.
  9. 9. Глонина А.Б. Обобщенная модель функционирования модульных вычислительных систем реального времени для проверки допустимости конфигураций таких систем // Вестн. ЮУрГУ. Сер. Вычисл. математика и информатика. 2017. Т. 6. № 4. С. 43–59.
  10. 10. Глонина А.Б. Инструментальная система проверки выполнения ограничений реального времени для конфигураций модульных вычислительных систем // Вестн. МГУ. Сер. 15. Вычисл. математика и кибернетика. 2020. № 3. С. 16–29.
  11. 11. Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984.
  12. 12. Давыдов Э.Г. Исследование операций. М.: Высш. шк., 1990.
  13. 13. Фуругян М.Г. Распределение неоднородного набора ресурсов при составлении многопроцессорного расписания // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. № 5. С. 120–127.
  14. 14. 14 Фуругян М.Г. Синтез многопроцессорной системы при построении расписаний с прерываниями и директивными интервалами // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 2. С. 41–46.
  15. 15. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. М.: Мир, 1981.
QR
Translate

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library