@phdthesis{Dolzmann2000, author = {Dolzmann, Andreas}, title = {Algorithmic strategies for applicable real quantifier elimination}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:739-opus-64}, school = {Universit{\"a}t Passau}, year = {2000}, abstract = {One of the most important algorithms for real quantifier elimination is the quantifier elimination by virtual substitution introduced by Weispfenning in 1988. In this thesis we present numerous algorithmic approaches for optimizing this quantifier elimination algorithm. Optimization goals are the actual running time of the implementation of the algorithm and the size of the output formula. Strategies for obtaining these goals include simplification of first-order formulas,reduction of the size of the computed elimination set, and condensing a new replacement for the virtual substitution. Local quantifier elimination computes formulas that are equivalent to the input formula only nearby a given point. We can make use of this restriction for further optimizing the quantifier elimination by virtual substitution. Finally we discuss how to solve a large class of scheduling problems by real quantifier elimination. To optimize our algorithm for solving scheduling problems we make use of the special form of the input formula and of additional information given by the description of the scheduling problem}, subject = {Quantorenelimination}, language = {en} } @phdthesis{Schwarzfischer2004, author = {Schwarzfischer, Thomas}, title = {Quality and Utility - On the Use of Time-Value Functions to Integrate Quality and Timeliness Flexible Aspects in a Dynamic Real-Time Scheduling Environment}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:739-opus-619}, school = {Universit{\"a}t Passau}, year = {2004}, abstract = {Scheduling methodologies for real-time applications have been of keen interest to diverse research communities for several decades. Depending on the application area, algorithms have been developed that are tailored to specific requirements with respect to both the individual components of which an application is made up and the computational platform on which it is to be executed. Many real-time scheduling algorithms base their decisions solely or partly on timing constraints expressed by deadlines which must be met even under worst-case conditions. The increasing complexity of computing hardware means that worst-case execution time analysis becomes increasingly pessimistic. Scheduling hard real-time computations according to their worst-case execution times (which is common practice) will thus result, on average, in an increasing amount of spare capacity. The main goal of flexible real-time scheduling is to exploit this otherwise wasted capacity. Flexible scheduling schemes have been proposed to increase the ability of a real-time system to adapt to changing requirements and nondeterminism in the application behaviour. These models can be categorised as those whose source of flexibility is the quality of computations and those which are flexible regarding their timing constraints. This work describes a novel model which allows to specify both flexible timing constraints and quality profiles for an application. Furthermore, it demonstrates the applicability of this specification method to real-world examples and suggests a set of feasible scheduling algorithms for the proposed problem class.}, subject = {Echtzeitsystem}, language = {en} } @phdthesis{Ramsauer2005, author = {Ramsauer, Markus}, title = {Energie- und qualit{\"a}tsbewußte Einplanung von periodischen Prozessen in eingebetteten Echtzeitsystemen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:739-opus-628}, school = {Universit{\"a}t Passau}, year = {2005}, abstract = {Mobile Ger{\"a}te dienen immer h{\"a}ufiger zur Ausf{\"u}hrung von Echtzeitanwendungen, sie bieten immer mehr Rechenleistung und sie werden kleiner und leichter. Hohe Rechenleistung erfordert jedoch sehr viel Energie, was im Gegensatz zu den geringen Akkukapazit{\"a}ten, die aus der Forderung nach kleinen und leichten Ger{\"a}ten resultieren, steht. Bei der Echtzeiteinplanung von Rechenprozessen gewinnt daher der Energieverbrauch der Ger{\"a}te neben der rechtzeitigen Beendigung von Anwendungen zunehmend an Bedeutung, weil sie m{\"o}glichst lange unabh{\"a}ngig vom Stromnetz betrieben werden sollen. Andererseits werden auf diesen Ger{\"a}ten rechenintensive Anwendungen ausgef{\"u}hrt, bei denen es w{\"u}nschenswert ist, die maximale mit der verf{\"u}gbaren Rechenleistung erzielbare Qualit{\"a}t zu erhalten. In dieser Arbeit wird ein Systemmodell vorgestellt, das den Design-to-time-Ansatz mit den M{\"o}glichkeiten der dynamischen Leistungsanpassung (Rechenleistung und verbrauchte elektrische Leistung) moderner Prozessoren vereinigt. Der Design-to-time-Ansatz erm{\"o}glicht Energieeinsparungen oder Qualit{\"a}tssteigerungen durch die dynamische Auswahl alternativer Implementierungen, welche dieselbe Aufgabe mit unterschiedlicher Ausf{\"u}hrungsdauer und Qualit{\"a}t bzw. Energieverbrauch erf{\"u}llen. Das Systemmodell umfaßt unter anderem periodische Prozesse mit harten Echtzeitbedingungen, Datenabh{\"a}ngigkeiten und alternativen Implementierungen, sowie Prozessoren mit diskreten Leistungsstufen. Die Einplanung der Prozesse erfolgt in zwei Phasen. In der Offline-Phase wird ein flexibler Schedule berechnet, der f{\"u}r die zur Laufzeit m{\"o}glichen Kombinationen von verstrichener Zeit und noch einzuplanender Prozeßmenge den jeweils einzuplanenden Prozeß, sowie die zu verwendende Implementierung und gegebenenfalls die einzustellende Leistungsstufe beinhaltet. Dieser flexible Schedule wird w{\"a}hrend der Online-Phase mit vernachl{\"a}ssigbarem Zeit- und Energieaufwand von einem Scheduler interpretiert. F{\"u}r die Berechnung der optimalen flexiblen Schedules wurde ein Optimierer entwickelt, der eine Folge von flexiblen Schedules mit monoton steigender G{\"u}te (niedriger Energieverbrauch bzw. hohe Qualit{\"a}t) generiert, und damit der Klasse der Anytime-Algorithmen zuzuordnen ist. Eine Variante der Dynamischen Programmierung dient zur Bestimmung global optimaler, flexibler Schedules, die beispielsweise als Basis f{\"u}r Benchmarks dienen. Eine auf Simulated Annealing basierende Variante des Optimierers erm{\"o}glicht ein schnelleres Auffinden guter, flexibler Schedules f{\"u}r umfangreichere Anwendungen.}, subject = {Echtzeitsystem}, language = {de} }