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基于随机任务概率模型的方法
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2017-12-28
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针对可信嵌入式系统应用中将任务的最坏情况下的执行时间（ WCET）作为任务的实际执行时间，导致系统资源的极大浪费的问题，提出了一种基于随机任务概率模型的方法。首先，考虑任务执行时间具有特定概率分布，并且任务具有不错过其死限的概率（ NDVP）需求，同时考虑了动态电压和频率调整（DVFS）对系统可靠性的影响，利用该技术降低能耗。然后，基于动态规划算法，提出了一种具有多项式运行时间的优化算法，并进一步设计了状态剔除规则降低算法运行开销。仿真表明，所提算法与最坏执行时间模型下的最优算法相比，系统能耗降低了30%以上。实验结果表明，考虑任务的随机执行时间能在保证系统可靠性的同时大大节约系统资源。
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