TY  - THES
A3  - Rammig, Franz Josef
A3  - Rettberg, Achim
AB  - Für moderne elektronische Systeme spielt der Energieverbrauch eine immer wichtigere Rolle. Geringer Stromverbrauch und lange Akkulaufzeit sind die wichtigsten Anforderungen bei der Entwicklung, um die Betriebskosten der Geräte zu reduzieren. Auf Systemebene gibt es zwei weit verbreitete Techniken, um den Energieverbrauch zu reduzieren: Dynamic Power Management (DPM) und Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVS). Beide Techniken sind in der Lage, den Trade-off zwischen Systemleistung und Stromverbrauch zu regulieren. Da beide Techniken den Energieverbrauch auf Kosten der Systemleistung reduzieren, sollten sie insbesondere in der Kombination mit Echtzeitsystemen mit Bedacht eingesetzt werden. Um den Energieverbrauch in Echtzeitsystemen zu reduzieren, beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Problem der Energieverbrauchsoptimierung mit Hilfe einer kombinierten Anwendung von DPM und DVS. Hiermit wird insbesondere der Aufwand beim Zustandswechsel für DPM und DVS untersucht. Leider ist das betrachtete Optimierungsproblem NP-hart, sodass für seine Lösung keine effizienten Algorithmen existieren. Daher wird in dieser Dissertation ein heuristischer Suchalgorithmus entwickelt, der den Simulated Annealing Algorithmus um spezielle Regeln für die Selektion von Nachbarn erweitert. Darüber hinaus wird eine auf Regression basierte Technik zur Analyse des Verhaltens des vorgestellten Algorithmus erarbeitet. Ferner präsentiert diese Arbeit einen Ansatz zur Onlineausführung des vorgestellten Algorithmus. Dabei besteht die größte Herausforderung darin, dass der heuristische Algorithmus in der Ausführung des Echtzeitsystems integriert werden muss. Dadurch ist das System in der Lage, sich selbstständig an dynamische Veränderungen anzupassen. Noch wichtiger ist jedoch der geführte Nachweis, dass der Laufzeitaufwand der Onlineausführung gering ist.
AU  - He, Da
DA  - 2014
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 20.12.2013
N1  - Paderborn, Univ., Diss., 2013
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2014
T2  - Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
TI  - Energy efficient scheduling for hard real-time systems
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-12647
Y2  - 2026-01-18T21:26:15
ER  -