Poprawa wydajności algorytmu planowania w czasie rzeczywistym LLF

Dynamiczne planowanie pozostaje trudnym problemem dla system闚 operacyjnych czasu rzeczywistego. EDF (Earliest Deadline First) i LLF (Least Laxity First) to algorytmy dynamiczne, kt鏎e okazaly się optymalne dla system闚 jednoprocesorowych, gdy system jest preemptywny i nie jest przeciążony. Jednak ograniczeniem każdego algorytmu dynamicznego jest to, że jego wydajnośc drastycznie spada, gdy system jest nieco przeciążony. Z drugiej strony RM (Rate Monotonic) i DM (Deadline Monotonic) są algorytmami statycznymi i nie dzialają optymalnie, ale sprawdzają się dobrze w obu warunkach (tj. przy niewielkim obciążeniu i przy dużym obciążeniu). Celem naszej pracy doktorskiej jest uzyskanie optymalnej wydajności w warunkach niewielkiego obciążenia oraz poprawa wydajności system闚 czasu rzeczywistego r闚nież w warunkach dużego obciążenia.