TY - THES A1 - Dolzmann, Andreas T1 - Algorithmic strategies for applicable real quantifier elimination N2 - 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 N2 - Eines der bedeutendsten Verfahren zur reellen Quantorenelimination ist die Quantorenelimination mittels virtueller Substitution, die von Weispfenning 1988 eingeführt wurde. In der vorliegenden Arbeit werden zahlreiche algorithmische Strategien zur Optimierung dieses Verfahrens präsentiert. Optimierungsziele der Arbeit waren dabei die tatsächliche Laufzeit der Implementierung des Algorithmus sowie die Größe der Ausgabeformel. Zur Optimierung werden dabei die Simplifikation vonFormeln erster Stufe, die Reduktion der Größe der Eliminationsmenge sowie das Condensing, ein Ersatz für die virtuelle Substitution,untersucht. Lokale Quantorenelimination berechnet Formeln, die nur inder Nähe eines gegebenen Punktes äquivalent zur Eingabeformel ist. Diese Einschränkung erlaubt es, das Verfahren weiter zu verbessern.Als Anwendung des Eliminationsverfahren diskutieren wir abschließend, wie man eine große Klasse von Schedulingproblemen mittels reeller Quantorenelimination lösen kann. In diesem Fall benutzen wir die spezielle Struktur der Eingabeformel und zusätzliche Informationen über das Schedulingproblem, um die Quantorenelimination mittels virtueller Substitution problemspezifisch zu optimieren. KW - Quantorenelimination KW - Scheduling KW - Formeln erster Stufe KW - Quantifier elimination KW - scheduling KW - simplification KW - first-order formulas Y1 - 2000 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus-64 ER - TY - THES A1 - Schwarzfischer, Thomas T1 - Quality and Utility - On the Use of Time-Value Functions to Integrate Quality and Timeliness Flexible Aspects in a Dynamic Real-Time Scheduling Environment T1 - Qualität und Nutzen - Über den Gebrauch von Zeit-Wert-Funktionen zur Integration qualitäts- und zeit-flexibler Aspekte in einer dynamischen Echtzeit-Einplanungsumgebung N2 - 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. N2 - Einplanungsverfahren für Echtzeitanwendungen stehen seit Jahrzehnten im Interesse verschiedener Forschungsgruppen. Abhängig vom Anwendungsgebiet wurden Algorithmen entwickelt, welche an die spezifischen Anforderungen sowohl hinsichtlich der einzelnen Komponenten, aus welchen eine Anwendung besteht, als auch an die Rechnerplattform, auf der diese ausgeführt werden sollen, angepasst sind. Viele Echtzeit-Einplanungsverfahren gründen ihre Entscheidungen ausschließlich oder teilweise auf Zeitbedingungen, welche auch bei Auftreten maximaler Ausführungszeiten eingehalten werden müssen. Die zunehmende Komplexität von Rechner-Hardware bedeutet, dass die Worst-Case-Analyse in steigendem Maße pessimistisch wird. Die Einplanung harter Echtzeit-Berechnungen anhand ihrer maximalen Ausführungszeiten (was die gängige Praxis darstellt) resultiert daher im Regelfall in einer frei verfügbaren Rechenkapazität in steigender Höhe. Das Hauptziel flexibler Echtzeit-Einplanungsverfahren ist es, diese ansonsten verschwendete Kapazität auszunutzen. Flexible Einplanungsverfahren wurden vorgeschlagen, welche die Fähigkeit eines Echtzeitsystems erhöhen, sich an veränderte Anforderungen und Nichtdeterminismus im Verhalten der Anwendung anzupassen. Diese Modelle können unterteilt werden in solche, deren Quelle der Flexibilität die Qualität der Berechnungen ist, und jene, welche flexibel hinsichtlich ihrer Zeitbedingungen sind. Diese Arbeit beschreibt ein neuartiges Modell, welches es erlaubt, sowohl flexible Zeitbedingungen als auch Qualitätsprofile für eine Anwendung anzugeben. Außerdem demonstriert sie die Anwendbarkeit dieser Spezifikationsmethode auf reale Beispiele und schlägt eine Reihe von Einplanungsalgorithmen für die vorgestellte Problemklasse vor. KW - Echtzeitsystem KW - Scheduling KW - Betriebssystem KW - Informatik KW - soft real-time KW - dynamic scheduling KW - time-value functions KW - local search KW - meta scheduling Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus-619 ER - TY - THES A1 - Ramsauer, Markus T1 - Energie- und qualitätsbewußte Einplanung von periodischen Prozessen in eingebetteten Echtzeitsystemen T1 - Energy- and quality-aware scheduling of periodic tasks in embedded real-time systems N2 - Mobile Geräte dienen immer häufiger zur Ausführung 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 Akkukapazitäten, die aus der Forderung nach kleinen und leichten Geräten resultieren, steht. Bei der Echtzeiteinplanung von Rechenprozessen gewinnt daher der Energieverbrauch der Geräte neben der rechtzeitigen Beendigung von Anwendungen zunehmend an Bedeutung, weil sie möglichst lange unabhängig vom Stromnetz betrieben werden sollen. Andererseits werden auf diesen Geräten rechenintensive Anwendungen ausgeführt, bei denen es wünschenswert ist, die maximale mit der verfügbaren Rechenleistung erzielbare Qualität zu erhalten. In dieser Arbeit wird ein Systemmodell vorgestellt, das den Design-to-time-Ansatz mit den Möglichkeiten der dynamischen Leistungsanpassung (Rechenleistung und verbrauchte elektrische Leistung) moderner Prozessoren vereinigt. Der Design-to-time-Ansatz ermöglicht Energieeinsparungen oder Qualitätssteigerungen durch die dynamische Auswahl alternativer Implementierungen, welche dieselbe Aufgabe mit unterschiedlicher Ausführungsdauer und Qualität bzw. Energieverbrauch erfüllen. Das Systemmodell umfaßt unter anderem periodische Prozesse mit harten Echtzeitbedingungen, Datenabhängigkeiten 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 für die zur Laufzeit möglichen 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 während der Online-Phase mit vernachlässigbarem Zeit- und Energieaufwand von einem Scheduler interpretiert. Für die Berechnung der optimalen flexiblen Schedules wurde ein Optimierer entwickelt, der eine Folge von flexiblen Schedules mit monoton steigender Güte (niedriger Energieverbrauch bzw. hohe Qualität) 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 für Benchmarks dienen. Eine auf Simulated Annealing basierende Variante des Optimierers ermöglicht ein schnelleres Auffinden guter, flexibler Schedules für umfangreichere Anwendungen. N2 - Mobile devices are excessively used for executing real-time applications, today. They provide increasing performance and they are getting more lightweight and smaller every day. Unfortunately, high processing performance demands much energy and thus anticipates smaller battery capacities resulting from the required size and weight of the devices. Therefore, energy consumption gains importance besides the timely completion of real-time tasks when a schedule has to be calculated, to provide a longer operating time independent of a power outlet. On the other hand, when calculation intensive tasks are being executed, high performance should be provided, to obtain maximum quality. This work presents a system model joining the design-to-time approach with modern processor's capabilities to run at different clock frequencies. Design-to-time scheduling allows for energy savings or quality enhancements by dynamically selecting alternative implementations, which fulfill a task's function with different time and with different energy consumption or quality. The system model comprises periodic tasks with hard real-time constraints, data-dependencies and alternative implementations, as well as processors with multiple clock modes. Scheduling is split in two phases. First, in an offline phase a flexible plan is calculated. It contains the task, implementation and clock frequency to be scheduled for every possible combination of elapsed time and unscheduled task set. Second, the flexible plan is interpreted by an online scheduler with a negligible amount of time and energy. A pair of optimization algorithms has been developed for calculating optimal flexible plans. They deliver a series of flexible plans with increasing quality or decreasing energy demand, and therefore they belong to the class of anytime algorithms. A variation of dynamic programming is used for finding globally optimal plans, e.g. aiming as reference values for benchmarks, whereas for complex system models an optimizer based on simulated annealing is provided, that finds good flexible plans fast. KW - Echtzeitsystem KW - Scheduling KW - Betriebssystem KW - Informatik KW - Optimierung KW - Anytime-Algorithmus KW - Dynamische Programmierung KW - Simulated Annealing KW - Optimization KW - Anytime-Algorithm KW - Dynamic Programming KW - Simulated Annealing Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus-628 ER -