JP2000047884A - Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded - Google Patents

Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded

Info

Publication number
JP2000047884A
JP2000047884A JP10213026A JP21302698A JP2000047884A JP 2000047884 A JP2000047884 A JP 2000047884A JP 10213026 A JP10213026 A JP 10213026A JP 21302698 A JP21302698 A JP 21302698A JP 2000047884 A JP2000047884 A JP 2000047884A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
scheduling
task
periodic
aperiodic
analysis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP10213026A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yasushi Hisamoto
康司 久本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP10213026A priority Critical patent/JP2000047884A/en
Publication of JP2000047884A publication Critical patent/JP2000047884A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To analyze the scheduling possibility of a task set wherein periodic and aperiodic tasks are both present and to display the analysis result by scheduling periodic tasks and analyzing the scheduling possibility including aperiodic tasks according to the result. SOLUTION: A data input means 1 inputs initial information on respective tasks and information regarding analytic conditions such as a scheduling system and an analysis time. A data storage means 2 stores various input data. A scheduler 3 schedules the periodic tasks by a specified scheduling system. An initial result storage means 4 stores information obtained from the scheduling result of the periodic tasks. An analyzing means 5 analyzes the scheduling possibility including the aperiodic tasks according to the data stored in the initial result storage means 4. An analysis result storage means 6 stores the analysis result and a display means 7 displays the analysis result.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、リアルタイム処理
システムにおけるタスクスケジューリングに関するもの
で、特に、周期的タスクと非周期的タスクが混在したタ
スク集合のスケジューリング可能性を解析し、その解析
結果を表示することができるスケジューリング解析装置
及びスケジューリング解析方法に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to task scheduling in a real-time processing system, and more particularly, analyzes the scheduling possibility of a task set in which periodic tasks and aperiodic tasks are mixed, and displays the analysis result. And a scheduling analysis method.

【0002】[0002]

【従来の技術】時間的な制約が厳しいリアルタイム処理
システムでは、各タスクは与えられた時間制約、すなわ
ちデッドラインを厳守して処理を終了しなくてはならな
いという制約がある。これをリアルタイム制約と呼ぶ。
またこのリアルタイム処理システムでは、複数のタスク
を並行的に実行させることが多く、各タスクのデッドラ
インが厳守されるようにスケジューリングすることが重
要な課題となる。
2. Description of the Related Art In a real-time processing system in which time constraints are severe, there is a constraint that each task must end a process while strictly observing a given time constraint, that is, a deadline. This is called a real-time constraint.
In addition, in this real-time processing system, a plurality of tasks are often executed in parallel, and it is important to schedule the tasks so that deadlines of the tasks are strictly observed.

【0003】このようなリアルタイム処理システムで用
いられるスケジューリング方式としては、例えば、優先
順位スケジューリングがある。これは、タスクに静的優
先順位を設定し、処理要求のあるタスク中で最も優先順
位が高いタスクにCPUを利用させる方法である。ま
た、他のスケジューリング方式としては、周期的に発生
するタスク(以下、周期的タスクという)に対して、そ
の周期が短いものほど高い優先順位に設定するレートモ
ノトニックスケジューリング、デッドラインまでの残り
時間が短いものほど高い優先順位に設定する最短デッド
ライン優先スケジューリングなどがある。
A scheduling method used in such a real-time processing system is, for example, priority scheduling. In this method, a task is assigned a static priority, and the CPU having the highest priority among tasks having a processing request is used by the CPU. Other scheduling methods include a rate monotonic scheduling in which a task having a period that is periodically generated (hereinafter, referred to as a periodic task) is set to a higher priority as the cycle is shorter, a remaining time until a deadline. There is a shortest deadline priority scheduling which sets a higher priority as the value is shorter.

【0004】これらのスケジューリング方式を用いて、
与えられたタスク群をリアルタイム制約を満たすように
スケジューリング可能かどうかを調べたり、また、リア
ルタイム制約を満たすようにするにはどのようにスケジ
ューリングしたらよいかを検証する技術は、スケジュー
リング解析技術と呼ばれ、リアルタイム処理システムソ
フトウェアの開発上重要である。このようなスケジュー
リング解析技術としては、例えば、特開平8−2869
58号に示されたものがある。
[0004] Using these scheduling methods,
Techniques for examining whether a given group of tasks can be scheduled to satisfy real-time constraints and verifying how to schedule them to satisfy real-time constraints are called scheduling analysis techniques. Is important in the development of real-time processing system software. Such a scheduling analysis technique is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-2869.
No. 58.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
スケジューリング解析技術は、いずれも周期的タスクの
みを扱い、割り込み処理のように非周期的に発生するタ
スク(以下、非周期的タスクという)を扱っていないも
のが殆どであった。また、非周期的タスクを扱っている
場合であっても、確率的な分析、もしくはあらゆる場合
を想定した網羅的なシミュレーションを繰り返すことに
よって絶対的な限界値を探し出すといった手法が多く、
解析があいまいなものや解析に時間のかかるものばかり
であった。
However, the conventional scheduling analysis techniques only deal with periodic tasks, and deal with aperiodic tasks such as interrupt processing (hereinafter referred to as aperiodic tasks). Most did not. Also, even when dealing with aperiodic tasks, there are many methods to find the absolute limit value by repeating probabilistic analysis or exhaustive simulation assuming all cases,
The analysis was ambiguous or time-consuming.

【0006】このように、従来のスケジューリング解析
技術では、リアルタイム処理システム開発における非周
期的タスクを含めた厳密なスケジューリング解析は行な
わず、実行時間にある程度の余裕分を持たせることによ
ってリアルタイム制約を満たすように開発を進めてい
た。そのため、大半の場合にCPUが遊休状態となるこ
とが多く、コスト制約の厳しいシステムでは、このよう
なスケジューリング解析技術を適用することは適当では
なかった。
As described above, in the conventional scheduling analysis technology, strict scheduling analysis including aperiodic tasks in the development of a real-time processing system is not performed, and real-time constraints are satisfied by giving a certain margin to the execution time. The development was proceeding as follows. Therefore, in most cases, the CPU is often in an idle state, and it is not appropriate to apply such a scheduling analysis technique in a system with severe cost constraints.

【0007】本発明は、上記のような従来技術の問題点
を解決するために提案されたものであり、その目的は、
周期的タスクと非周期的タスクが混在したタスク集合の
スケジューリング可能性を解析し、その解析結果を表示
することができるスケジューリング解析装置及びスケジ
ューリング解析方法を提供することにある。
[0007] The present invention has been proposed to solve the above-mentioned problems of the prior art.
An object of the present invention is to provide a scheduling analysis device and a scheduling analysis method capable of analyzing the scheduling possibility of a task set in which a periodic task and an aperiodic task are mixed and displaying the analysis result.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、請求項1に記載の発明は、周期的タスクと非周期的
タスクが混在したタスク集合のスケジューリング可能性
を解析するスケジューリング解析装置において、周期的
タスクをスケジューリングするスケジューラと、そのス
ケジューリング結果に基づいて、非周期的タスクを含め
たスケジューリング可能性を解析する解析手段とを備え
たことを特徴とするものである。
According to an aspect of the present invention, there is provided a scheduling analysis apparatus for analyzing the schedulability of a task set in which periodic tasks and aperiodic tasks are mixed. A scheduler for scheduling a periodic task, and analysis means for analyzing a possibility of scheduling including an aperiodic task based on the scheduling result.

【0009】請求項2に記載の発明は、請求項1に記載
の発明をより具体的にしたものであって、周期的タスク
と非周期的タスクが混在したタスク集合のスケジューリ
ング可能性を解析するスケジューリング解析装置におい
て、少なくとも各タスクに関する情報、スケジューリン
グ方式及び解析条件に関する情報を格納する第1の格納
手段と、指定されたスケジューリング方式で周期的タス
クをスケジューリングするスケジューラと、周期的タス
クのスケジューリング結果から得られる情報を格納する
第2の格納手段と、前記第1及び第2の格納手段に格納
されたデータに基づいて、非周期的タスクを含めたスケ
ジューリング可能性を解析する解析手段とを備えたこと
を特徴とするものである。
A second aspect of the present invention is a more specific version of the first aspect of the present invention, and analyzes the scheduling possibility of a task set in which periodic tasks and aperiodic tasks are mixed. A scheduling analyzer configured to store at least information on each task, information on a scheduling scheme and analysis conditions, a scheduler for scheduling a periodic task according to a specified scheduling scheme, and a scheduling result of the periodic task. Second storage means for storing the obtained information; and analysis means for analyzing the schedulability including aperiodic tasks based on the data stored in the first and second storage means. It is characterized by the following.

【0010】また、請求項6に記載の発明は、請求項1
に記載の発明を方法の観点から捉えたものであって、周
期的タスクと非周期的タスクが混在したタスク集合のス
ケジューリング可能性を解析するスケジューリング解析
方法において、周期的タスクをスケジューリングした後
に、そのスケジューリング結果に基づいて、非周期的タ
スクを含めたスケジューリング可能性を解析する解析ス
テップを含むことを特徴とするものである。
The invention described in claim 6 is the first invention.
The invention described in the above is grasped from the viewpoint of the method, in a scheduling analysis method for analyzing the schedulability of a task set containing a mixture of periodic tasks and aperiodic tasks, after scheduling the periodic tasks, The method further includes an analyzing step of analyzing a possibility of scheduling including an aperiodic task based on a scheduling result.

【0011】上記の構成を有する請求項1、請求項2及
び請求項6に記載の発明によれば、まず、周期的タスク
をスケジューリングし、そのスケジューリング結果に基
づいて、非周期的タスクをどのような実行間隔で周期的
タスクの間に挿入したら良いかを判断することにより、
周期的タスク及び非周期的タスクのすべてについてのス
ケジューリング可能性を解析することができる。
According to the first, second, and sixth aspects of the present invention, first, a periodic task is scheduled, and how the aperiodic task is determined based on the scheduling result. By judging whether to insert it between periodic tasks at a certain execution interval,
The schedulability for all periodic and aperiodic tasks can be analyzed.

【0012】請求項3に記載の発明は、請求項1又は請
求項2に記載のスケジューリング解析装置において、前
記解析手段が、スケジューリングの対象となる複数の周
期的タスクの中で、デッドラインブレークが発生する可
能性が最も高い周期的タスクの実行終了時刻に基づいて
非周期的タスクの最小実行間隔候補を求め、この最小実
行間隔候補の値に基づいて再度スケジューリングを行
い、その結果に基づいて、非周期的タスクの最小実行間
隔候補の値を更新し、さらに更新された最小実行間隔候
補の値に基づいて再度スケジューリングを行うという処
理を繰り返すことによって、周期的タスク及び非周期的
タスクのスケジューリングが可能となる非周期的タスク
の最小実行間隔候補の最大値を求めることを特徴とする
ものである。
According to a third aspect of the present invention, in the scheduling analysis apparatus according to the first or second aspect, the analysis means determines that a deadline break occurs in a plurality of periodic tasks to be scheduled. The minimum execution interval candidate of the aperiodic task is obtained based on the execution end time of the periodic task that is most likely to occur, and rescheduling is performed based on the value of the minimum execution interval candidate. By repeating the process of updating the value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task and re-scheduling based on the updated value of the minimum execution interval candidate, the scheduling of the periodic task and the aperiodic task is performed. It is characterized in that the maximum value of the minimum execution interval candidates of the aperiodic task that can be obtained is obtained.

【0013】また、請求項7に記載の発明は、請求項3
に記載の発明を方法の観点から捉えたものであって、周
期的タスクと非周期的タスクが混在したタスク集合のス
ケジューリング可能性を解析するスケジューリング解析
方法において、スケジューリングの対象となる複数の周
期的タスクの中で、デッドラインブレークが発生する可
能性が最も高い周期的タスクの実行終了時刻に基づいて
非周期的タスクの最小実行間隔候補を求め、この最小実
行間隔候補の値に基づいて再度スケジューリングを行
い、その結果に基づいて、非周期的タスクの最小実行間
隔候補の値を更新し、さらに更新された最小実行間隔候
補の値に基づいて再度スケジューリングを行うという処
理を繰り返すことによって、周期的タスク及び非周期的
タスクのスケジューリングが可能となる非周期的タスク
の最小実行間隔候補の最大値を求める解析ステップを含
むことを特徴とするものである。
The invention described in claim 7 is the third invention.
In the scheduling analysis method for analyzing the schedulability of a task set in which periodic tasks and aperiodic tasks are mixed, a plurality of periodic objects to be scheduled are analyzed. Among the tasks, the minimum execution interval candidate of the aperiodic task is determined based on the execution end time of the periodic task that is most likely to cause a deadline break, and rescheduling is performed based on the value of the minimum execution interval candidate Is performed, the value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task is updated based on the result, and the process of re-scheduling based on the updated minimum execution interval candidate value is repeated. Minimum execution interval candidate for aperiodic tasks that enables scheduling of tasks and aperiodic tasks Is characterized in that comprises an analysis step of determining a maximum value.

【0014】請求項9に記載の発明は、請求項7に記載
の発明をスケジューリング解析用プログラムを記録した
媒体という観点から捉えたものであって、周期的タスク
と非周期的タスクが混在したタスク集合のスケジューリ
ング可能性を解析するスケジューリング解析用プログラ
ムを記録した媒体において、前記プログラムが、スケジ
ューリングの対象となる複数の周期的タスクの中で、デ
ッドラインブレークが発生する可能性が最も高い周期的
タスクの実行終了時刻に基づいて非周期的タスクの最小
実行間隔候補を求めさせ、この最小実行間隔候補の値に
基づいて再度スケジューリングを行わせ、その結果に基
づいて、非周期的タスクの最小実行間隔候補の値を更新
させ、周期的タスク及び非周期的タスクのスケジューリ
ングが可能となる非周期的タスクの最小実行間隔候補の
最大値を求めさせる解析ステップを含むことを特徴とす
るものである。
According to a ninth aspect of the present invention, the invention according to the seventh aspect is viewed from the viewpoint of a medium on which a scheduling analysis program is recorded, and a periodic task and an aperiodic task are mixed. In a medium on which a scheduling analysis program for analyzing the scheduling possibility of a set is recorded, the program includes a periodic task which is most likely to cause a deadline break among a plurality of periodic tasks to be scheduled. The minimum execution interval candidate of the aperiodic task is calculated based on the execution end time of the aperiodic task, and the scheduling is performed again based on the value of the minimum execution interval candidate. Updates candidate values and allows scheduling of periodic and aperiodic tasks Is characterized in that comprises an analysis step of causing the maximum value of the minimum execution interval candidates periodic task.

【0015】上記の構成を有する請求項3、請求項7及
び請求項9に記載の発明によれば、スケジューリングの
対象となる複数の周期的タスクの中で、デッドラインブ
レークが発生する可能性が最も高い周期的タスクを解析
の対象としているので、すべての周期的タスクについて
解析する必要がなく、スケジューリング解析処理の効率
が大幅に向上する。また、デッドラインブレークが発生
する可能性が最も高い周期的タスクの実行終了時刻に基
づいて非周期的タスクの最小実行間隔候補を求め、この
最小実行間隔候補の値に基づいて再度スケジューリング
を行い、その結果に基づいて、非周期的タスクの最小実
行間隔候補の値を更新するという処理を繰り返すことに
よって、非周期的タスクの最小実行間隔をリアルタイム
制約を満たした上で最適値に確定することができ、その
結果に基づいてスケジューリング可能性を判断するの
で、従来のようなあいまいな結果としてでなく、与えら
れたタスク群のスケジューリング可能性を絶対的なもの
として算出することができる。
According to the third, seventh, and ninth aspects of the present invention, a deadline break may occur in a plurality of periodic tasks to be scheduled. Since the highest periodic task is to be analyzed, it is not necessary to analyze all periodic tasks, and the efficiency of the scheduling analysis process is greatly improved. Further, a minimum execution interval candidate of the aperiodic task is obtained based on the execution end time of the periodic task with the highest possibility of occurrence of the deadline break, and scheduling is performed again based on the value of the minimum execution interval candidate, By repeating the process of updating the value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task based on the result, it is possible to determine the minimum execution interval of the aperiodic task to the optimum value while satisfying the real-time constraint. It is possible to determine the schedulability based on the result, so that the schedulability of a given task group can be calculated as an absolute value, not as an ambiguous result as in the related art.

【0016】請求項4に記載の発明は、請求項1乃至請
求項3のいずれか一に記載のスケジューリング解析装置
において、前記解析手段によるスケジューリング解析結
果を表示する表示手段を備えたことを特徴とするもので
ある。また、請求項5に記載の発明は、請求項4に記載
のスケジューリング解析装置において、前記表示手段
が、前記解析結果をリアルタイム制約の充足度に応じた
色彩を施したタイムチャートにより表示したことを特徴
とするものである。さらに、請求項8に記載の発明は、
請求項4に記載の発明を方法の観点から捉えたものであ
って、請求項6又は請求項7に記載のスケジューリング
解析方法において、前記解析ステップによるスケジュー
リング解析結果を表示する表示ステップを含むことを特
徴とするものである。
According to a fourth aspect of the present invention, in the scheduling analyzer according to any one of the first to third aspects, a display means for displaying a result of the scheduling analysis by the analyzing means is provided. Is what you do. According to a fifth aspect of the present invention, in the scheduling analysis device according to the fourth aspect, the display means displays the analysis result by a time chart in which a color corresponding to a degree of satisfaction of a real-time constraint is displayed. It is a feature. Further, the invention according to claim 8 is:
The invention according to claim 4 is grasped from the viewpoint of a method, wherein the scheduling analysis method according to claim 6 or 7 includes a display step of displaying a scheduling analysis result by the analysis step. It is a feature.

【0017】上記のような構成を有する請求項4,請求
項5及び請求項8に記載の発明によれば、スケジューリ
ング解析結果が表示されるので、ユーザがその解析結果
を判断することが極めて容易になる。
According to the fourth, fifth, and eighth aspects of the present invention having the above configuration, the scheduling analysis result is displayed, so that it is extremely easy for the user to judge the analysis result. become.

【0018】[0018]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態(以
下、実施形態という)を図面に基づいて、具体的に説明
する。なお、以下に示す実施形態の各機能は、所定のメ
カニズムやソフトウェアがコンピュータ及び周辺機器を
制御することによって実現されるものであり、本明細書
では、各機能や各処理に対応する「…手段」「…部」等
の仮想的回路ブロックを想定して、本発明及び実施形態
を説明している。このため、各ブロックに対して、これ
を実現する各ハードウェア要素やソフトウェア要素は1
対1には対応しない。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention (hereinafter, referred to as embodiments) will be specifically described below with reference to the drawings. Each function of the embodiment described below is realized by a predetermined mechanism or software controlling a computer and peripheral devices. In this specification, “... means” corresponding to each function and each process is used. The present invention and embodiments have been described assuming virtual circuit blocks such as "... Therefore, for each block, each hardware element or software element that realizes this is one.
Does not correspond to one.

【0019】[1.構成]図1に示したように、本実施
形態のスケジューリング解析表示装置は、各タスクの初
期情報、スケジューリング方式及び解析時間等の解析条
件に関する情報を入力するデータ入力手段1、入力され
た各種のデータを格納するデータ格納手段2(請求項の
第1の格納手段に対応)、指定されたスケジューリング
方式で周期的タスクをスケジューリングするスケジュー
ラ3、周期的タスクのスケジューリング結果から得られ
る情報を格納する初期結果格納手段4(請求項の第2の
格納手段に対応)、前記データ格納手段2と初期結果格
納手段4に格納されたデータに基づいて、非周期的タス
クを含めたスケジューリング可能性を解析する解析手段
5、前記解析手段5による解析結果を格納する解析結果
格納手段6、及び解析結果を表示する表示手段7を備え
ている。
[1. Configuration] As shown in FIG. 1, the scheduling analysis display device of the present embodiment includes a data input means 1 for inputting initial information of each task, information on analysis conditions such as a scheduling method and an analysis time, and various types of input data. A data storage unit 2 for storing data (corresponding to a first storage unit in the claims), a scheduler 3 for scheduling a periodic task according to a specified scheduling method, and an initial for storing information obtained from the scheduling result of the periodic task A result storage means (corresponding to a second storage means in the claims) for analyzing the possibility of scheduling including aperiodic tasks based on the data stored in the data storage means and the initial result storage means; Analysis means 5, analysis result storage means 6 for storing an analysis result by the analysis means 5, and display of the analysis result Has the shows means 7.

【0020】また、前記データ格納手段2は、各タスク
の初期情報を格納するタスク初期設定テーブル2a及び
解析条件の情報を格納する解析初期設定テーブル2bを
備えている。
The data storage means 2 has a task initial setting table 2a for storing initial information of each task and an analysis initial setting table 2b for storing information on analysis conditions.

【0021】図2は、前記データ格納手段2に格納され
るタスク初期設定テーブル2aの一例を示したものであ
る。すなわち、図2の上段は、周期的タスク1〜4のデ
ータを格納したテーブルであり、それぞれ周期的タスク
ID番号(Periodic Task ID)、周期(Period)、実行時間
(CPU Time)、デッドライン時間(Deadline Break Time)
、優先度(Priority)が示されている。
FIG. 2 shows an example of the task initialization table 2a stored in the data storage means 2. That is, the upper part of FIG. 2 is a table in which data of the periodic tasks 1 to 4 are stored. The table includes the periodic task ID number (Periodic Task ID), the period (Period), and the execution time.
(CPU Time), Deadline Break Time
Priority is shown.

【0022】一方、図2の下段は、非周期的タスク11
〜13のデータを格納したテーブルであり、それぞれ非
周期的タスクID番号(Non-Periodic Task ID)、実行時
間(CPU Time)、処理頻度相対比(CPU Time Ratio)が示さ
れている。なお、前記処理頻度相対比は、非周期的タス
ク群相互間のCPU占有時間の割り当て相対比率もしく
は非周期的タスク群相互間の到着回数相対比率により求
められる。
On the other hand, the lower part of FIG.
13 is a table that stores data of No. to No. 13, and indicates an aperiodic task ID number (Non-Periodic Task ID), an execution time (CPU Time), and a processing frequency relative ratio (CPU Time Ratio). Note that the processing frequency relative ratio is obtained from an allocation relative ratio of CPU occupation time between aperiodic task groups or an arrival frequency relative ratio between aperiodic task groups.

【0023】また、前記初期結果格納手段4は、周期的
タスクのスケジューリング結果から得られる情報を格納
するタスク情報テーブル4aと、後述するクリティカル
時間を算出するクリティカル時間算出部4bを備えてい
る。図3は、前記初期結果格納手段4に格納されるタス
ク情報テーブル4aの一例を示したものである。すなわ
ち、前記スケジューラ3によって、周期的タスクが実際
にスケジューリングされたときの、ある一つの周期的タ
スク(ここでは、タスク1)について、タスク到着時刻
(Arrived Time)、タスク処理開始時刻(StartTime)、タ
スク処理終了時刻( End Time) 、クリティカル時間(Cri
tical Time)が示されている。なお、前記クリティカル
時間は、クリティカル時間算出部4bによって、次式に
より求められる。また、デッドライン時間は、図2に示
したタスク初期テーブルより得られる。
The initial result storage means 4 includes a task information table 4a for storing information obtained from the scheduling results of the periodic tasks, and a critical time calculation section 4b for calculating a critical time, which will be described later. FIG. 3 shows an example of the task information table 4a stored in the initial result storage means 4. That is, when a periodic task is actually scheduled by the scheduler 3, a task arrival time is set for one periodic task (here, task 1).
(Arrived Time), task processing start time (StartTime), task processing end time (End Time), critical time (Cri
tical Time) is shown. The critical time is obtained by the critical time calculation unit 4b according to the following equation. The deadline time is obtained from the task initial table shown in FIG.

【0024】[0024]

【数1】 さらに、前記解析手段5は、非周期的タスクの最小実行
間隔候補を算出する最小実行間隔算出部5aと、デッド
ラインをブレークする可能性の高い候補を探索し、その
候補をクリティカル情報テーブルに格納する探索部5b
と、非周期的タスクID番号と、非周期的タスクの処理
頻度相対比を参照して各非周期的タスクごとに算出した
最大実行回数及び最小実行間隔候補を示した算出結果テ
ーブル5cと、次の解析対象となる部分への準備のため
にクリティカル情報テーブルのデータを更新する更新部
5dとを備えている。
(Equation 1) Further, the analyzing means 5 searches for a minimum execution interval calculation unit 5a for calculating a minimum execution interval candidate for an aperiodic task and a candidate having a high possibility of breaking a deadline, and stores the candidate in the critical information table. Search unit 5b
A calculation result table 5c showing the maximum number of execution times and the minimum execution interval candidate calculated for each aperiodic task with reference to the aperiodic task ID number and the processing frequency relative ratio of the aperiodic task; And an updating unit 5d for updating data of the critical information table in preparation for a part to be analyzed.

【0025】なお、前記探索部5bによってデッドライ
ンをブレークする可能性の高い候補を探索するのは、解
析箇所を最小にしてスケジューリング処理の効率を大幅
に向上させるためである。また、前記最小実行間隔算出
部5aは、非周期的タスクを含めたスケジューリング可
能性を明示的に算出するために設けられたものであり、
後述する各式に基づいて、各非周期的タスクごとに最大
実行回数及び最小実行間隔候補を算出する。なお、最小
実行間隔算出部5aによる計算の結果、すべての非周期
的タスクについて最小実行間隔候補がある場合には、デ
ータ入力手段1により与えられたタスク群は「スケジュ
ーリング可能である」と結論づけられる。また、前記表
示手段7による表示方法としては、スケジューリングの
解析結果をタイムチャートで表わし、周期的タスクのク
リティカル時間を参照して、リアルタイム制約の充足度
に応じた色彩を施して表現することもできる。
The reason why the search unit 5b searches for a candidate having a high possibility of breaking a deadline is to minimize the number of analysis points and greatly improve the efficiency of the scheduling process. Further, the minimum execution interval calculation unit 5a is provided for explicitly calculating the schedulability including aperiodic tasks,
A maximum execution count and a minimum execution interval candidate are calculated for each aperiodic task based on the equations described below. As a result of the calculation by the minimum execution interval calculation unit 5a, when there is a minimum execution interval candidate for all aperiodic tasks, it is concluded that the task group given by the data input unit 1 is "schedulable". . In addition, as a display method by the display means 7, the analysis result of the scheduling is represented by a time chart, and a color corresponding to the degree of satisfaction of the real-time constraint can be given by referring to the critical time of the periodic task. .

【0026】[2.作用]以下、本実施形態におけるス
ケジューリング解析・表示処理を、図4及び図5に示し
たフローチャートに基づいて説明する。 まず、データ
入力手段1を介して、解析初期設定情報と、スケジュー
リング解析を行ないたいタスク群の情報を入力する(ス
テップ401,402)。◎ 次に、スケジューラ3に
よって、周期的タスク群のみについて、指定されたスケ
ジューリング方式でスケジューリングを行う(ステップ
403)。次に、スケジューリングを行った周期的タス
クの情報のうち必要なものをタスク情報テーブルに格納
する(ステップ404)。
[2. Operation] Hereinafter, the scheduling analysis / display processing in the present embodiment will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. First, analysis initial setting information and information on a task group to be subjected to scheduling analysis are input via the data input means 1 (steps 401 and 402). Next, the scheduler 3 schedules only the periodic task group according to the specified scheduling method (step 403). Next, necessary information of the scheduled periodic tasks is stored in the task information table (step 404).

【0027】続いて、得られた初期結果を示すタスク情
報テーブルに基づいて、解析手段5によって、周期的タ
スクのスケジューリングが可能か否かが判断され(ステ
ップ405)、周期的タスクのスケジューリングで「デ
ッドラインブレークが発生した」、言い換えれば、「周
期的タスクのスケジューリングができない」と判断され
た場合には、非周期的タスクのスケジューリング解析は
行われず、周期的タスクのスケジューリング解析結果の
みが解析結果格納手段6に格納され(ステップ40
6)、その解析結果が表示手段7によって表示され(ス
テップ407)、一連の解析・表示処理が終了する。
Subsequently, based on the task information table indicating the obtained initial results, the analyzing means 5 determines whether or not the periodic task can be scheduled (step 405). If it is determined that "deadline break has occurred", in other words, "the periodic task cannot be scheduled", the scheduling analysis of the aperiodic task is not performed, and only the scheduling analysis result of the periodic task is analyzed. It is stored in the storage means 6 (step 40
6) The analysis result is displayed by the display means 7 (step 407), and a series of analysis / display processing ends.

【0028】一方、ステップ405において、周期的タ
スクのスケジューリングが可能であると判断された場合
には、後述する図5に示した手順で非周期的タスクのス
ケジューリングが行われ(ステップ408)、非周期的
タスクのスケジューリング解析が終了したら、周期的タ
スク及び非周期的タスクの全タスク群のスケジューリン
グ解析結果が解析結果格納手段6に格納され(ステップ
406)、その解析結果が表示手段7によって表示され
(ステップ407)、一連の解析・表示処理が終了す
る。
On the other hand, if it is determined in step 405 that the scheduling of the periodic task is possible, the scheduling of the aperiodic task is performed according to the procedure shown in FIG. 5 described later (step 408). When the scheduling analysis of the periodic task is completed, the results of the scheduling analysis of all the task groups of the periodic task and the aperiodic task are stored in the analysis result storage means 6 (step 406), and the analysis results are displayed on the display means 7. (Step 407), a series of analysis / display processing ends.

【0029】次に、図5に示したフローチャート及び図
6乃至図8に基づいて、図4に示したステップ408の
非周期的タスクのスケジューリング解析処理について説
明する。なお、上述したように、非周期的タスクのスケ
ジューリング解析処理は、周期的タスクのみのスケジュ
ーリングにより、デッドラインブレークが生じなかった
ときに実行される。
Next, the aperiodic task scheduling analysis processing in step 408 shown in FIG. 4 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. 5 and FIGS. As described above, the scheduling analysis processing of the aperiodic task is executed when no deadline break occurs due to the scheduling of the periodic task only.

【0030】まず、解析手段5の探索部5bによって、
初期結果格納手段4より周期的タスクのスケジューリン
グ結果を取得し(ステップ501)、このタスク情報テ
ーブルに示されたクリティカル時間の中から、その最小
値である最小クリティカル時間を探索する。すなわち、
周期的タスクのみのスケジューリング結果に基づいて、
デッドラインをブレークする可能性のある周期的タスク
の候補を探索し、その結果を格納したクリティカル情報
テーブルを生成する(ステップ502)。なお、クリテ
ィカル情報テーブルにおけるクリティカル時間は、初期
結果格納手段4におけるタスク情報テーブルより、その
ままコピーする。
First, the search section 5b of the analysis means 5
The scheduling result of the periodic task is obtained from the initial result storage means 4 (step 501), and the minimum critical time, which is the minimum value, is searched from the critical times indicated in the task information table. That is,
Based on the scheduling result of periodic tasks only,
A candidate for a periodic task that may break the deadline is searched for, and a critical information table storing the result is generated (step 502). The critical time in the critical information table is copied as it is from the task information table in the initial result storage means 4.

【0031】また、クリティカル情報テーブルにおける
探索開始時刻の初期値は0で、探索終了時刻は、最小ク
リティカル時間となるクリティカル時間を有する周期的
タスクの処理が終了した時刻である。従って、探索終了
時刻は、探索が終了した時点で決定される。なお、2度
目以降の探索の結果、最小クリティカル時間が見つから
ない場合、すなわち、最小クリティカル時間がスケジュ
ーリングされた最後のタスクによって得られる場合に
は、探索終了時刻は解析終了時刻に等しくなる。
The initial value of the search start time in the critical information table is 0, and the search end time is the time at which the processing of the periodic task having the minimum critical time has ended. Therefore, the search end time is determined when the search ends. When the minimum critical time is not found as a result of the second and subsequent searches, that is, when the minimum critical time is obtained by the last task scheduled, the search end time is equal to the analysis end time.

【0032】ここで、図6を参照して上記の処理を具体
的に説明する。なお、図6は、周期的タスクのスケジュ
ーリング結果を示すタイムチャートであり、各周期的タ
スクには、その右上にクリティカル時間が添付されてい
る。すなわち、スケジューラ3による周期的タスクのス
ケジューリングによって図6に示す結果が得られた場
合、最初の探索で見つかる最小クリティカル時間は、周
期的タスク3において○で囲まれた数値“56”であ
り、探索終了時刻は、この最小クリティカル時間を有す
る周期的タスク3の処理が終了した時刻である“42
0”となる。
Here, the above processing will be specifically described with reference to FIG. FIG. 6 is a time chart showing the scheduling results of the periodic tasks. Each periodic task has a critical time attached to its upper right. That is, when the result shown in FIG. 6 is obtained by the scheduling of the periodic task by the scheduler 3, the minimum critical time found in the first search is the numerical value “56” surrounded by a circle in the periodic task 3, and The end time is “42” at which the processing of the periodic task 3 having the minimum critical time ends.
0 ".

【0033】次に、図5のフローチャートのステップ5
03において、解析手段5の最小実行間隔算出部5aに
よって、前記の処理で見つかった最小クリティカル時間
と、前記タスク初期設定テーブルの情報に基づいて、次
式により各非周期的タスクの最大実行回数が求められ
る。なお、非周期的タスクID番号及び処理頻度相対比
は、それぞれ、図2に示したタスク初期設定テーブルの
下段の非周期的タスク11〜13のデータより取得す
る。また、この例における処理頻度相対比は、非周期的
タスク群相互間のCPU占有時間の割り当て相対比率と
する。
Next, step 5 in the flowchart of FIG.
In step 03, the minimum execution time calculation unit 5a of the analysis unit 5 calculates the maximum execution count of each aperiodic task by the following equation based on the minimum critical time found in the above processing and the information in the task initialization table. Desired. The aperiodic task ID number and the processing frequency relative ratio are obtained from the data of the aperiodic tasks 11 to 13 at the lower part of the task initialization table shown in FIG. In addition, the processing frequency relative ratio in this example is a relative ratio of CPU occupation time allocation between aperiodic task groups.

【0034】[0034]

【数2】 続いて、各非周期的タスクの最大実行回数と前記探索終
了時刻により、次式により各非周期的タスクについて最
小実行間隔候補が求められる。
(Equation 2) Subsequently, the minimum execution interval candidate for each aperiodic task is determined by the following equation based on the maximum number of executions of each aperiodic task and the search end time.

【0035】[0035]

【数3】 上記ステップ503における処理を、前記具体例を用い
て説明する。すなわち、最小クリティカル時間が“5
6”、図2のタスク初期設定テーブルより、非周期的タ
スク11、12、13は、処理頻度相対比数値としてそ
れぞれ3、5、4を、また、実行時間としてそれぞれ
4、8、6を有する。
(Equation 3) The processing in step 503 will be described using the specific example. That is, the minimum critical time is "5
6 ", from the task initialization table of FIG. 2, the aperiodic tasks 11, 12, and 13 have 3, 5, and 4 as processing frequency relative ratio values, and have 4, 8, and 6 as execution times, respectively. .

【0036】従って、各非周期的タスク11〜13の最
大実行回数は、それぞれ以下の通りとなる。なお、計算
結果は小数点以下を四捨五入して正数で表わす。
Accordingly, the maximum number of executions of each of the aperiodic tasks 11 to 13 is as follows. In addition, the calculation result is represented by a positive number after rounding off the decimal part.

【0037】[0037]

【数4】 非周期的タスク11の最大実行回数 =56×{3/(3+5+4)}×1/4 =3.5→4 非周期的タスク12の最大実行回数 =56×{5/(3+5+4)}×1/8 =2.9→3 非周期的タスク13の最大実行回数 =56×{4/(3+5+4)}×1/6 =3.1→3 続いて、これらの計算を行なったのち、すべての非周期
的タスクに分配された実行時間を合計し、その値が最小
クリティカル時間を超えないかどうかを調べる。ここ
で、「合計値が最小クリティカル時間を超える」という
ことは、非周期的タスクに割り当てられた最大実行回数
をそのまま実行すると、デッドラインブレークが発生す
ることを意味している。なお、本実施形態においては、
合計値が最小クリティカル時間を超える場合には、処理
頻度相対比が最小である非周期的タスクの実行回数を減
らして調整を行なうこととする。
## EQU00004 ## Maximum number of executions of the aperiodic task 11 = 56.times. {3 / (3 + 5 + 4)}. Times.1 / 4 = 3.5.fwdarw.4 Maximum number of executions of the aperiodic task 12 = 56.times.5 / (3 + 5 + 4) )} 1/8 = 2.9 → 3 Maximum number of executions of the aperiodic task 13 = 56 × {4 / (3 + 5 + 4)} × 1/6 = 3.1 → 3 Subsequently, these calculations were performed. Thereafter, the execution times distributed to all the aperiodic tasks are summed, and it is checked whether the value does not exceed the minimum critical time. Here, “the total value exceeds the minimum critical time” means that if the maximum number of executions assigned to the aperiodic task is executed as it is, a deadline break occurs. In the present embodiment,
If the total value exceeds the minimum critical time, the adjustment is performed by reducing the number of executions of the aperiodic task having the minimum processing frequency relative ratio.

【0038】すなわち、本例において、合計実行時間を
求めると、(4×4)+(8×3)+(6×3)=58
となり、最小クリティカル時間の“56”を超えるの
で、処理頻度相対比が最小である非周期的タスク11の
最大実行回数を4から3に修正する。その結果、合計実
行時間は、(4×3)+(8×3)+(6×3)=54
となり、各非周期的タスクを3回ずつ実行してもデッド
ラインブレークは発生せず、1回目の探索終了時刻まで
のスケジューリングは可能であると結論される。
That is, in this example, when the total execution time is obtained, (4 × 4) + (8 × 3) + (6 × 3) = 58
Since it exceeds the minimum critical time “56”, the maximum execution frequency of the aperiodic task 11 having the minimum processing frequency relative ratio is corrected from 4 to 3. As a result, the total execution time is (4 × 3) + (8 × 3) + (6 × 3) = 54
Thus, even if each aperiodic task is executed three times, a deadline break does not occur, and it is concluded that scheduling until the first search end time is possible.

【0039】続いて、クリティカル情報テーブルより探
索終了時刻を取得し、この探索終了時刻と前記最大実行
回数に基づいて、各非周期的タスクの最小実行間隔候補
を求める。なお、上述したように、探索終了時刻は、最
小クリティカル時間を有する非周期的タスクの処理が終
了する時刻と等しいので、本例における1回目の探索終
了時刻は、図6に示したように“420”である。
Subsequently, a search end time is obtained from the critical information table, and a minimum execution interval candidate for each aperiodic task is obtained based on the search end time and the maximum number of executions. As described above, since the search end time is equal to the time at which the processing of the aperiodic task having the minimum critical time ends, the first search end time in this example is “ 420 ".

【0040】これらを参照して、各非周期的タスクの最
小実行間隔候補はそれぞれ、
With reference to these, the minimum execution interval candidates of each aperiodic task are respectively

【数5】 と計算できる。この時点で、1回目の探索は終了する。(Equation 5) Can be calculated. At this point, the first search ends.

【0041】続いて、ステップ503において求めた非
周期的タスクの最小実行間隔候補の値を用いて再スケジ
ューリングを行い(ステップ504)、1回目の探索終
了時刻以降にスケジューリングされた周期的タスクのク
リティカル時間がどのように変化するかを計算し、新た
にクリティカル時間の設定をし直し、クリティカル情報
テーブルの更新を行なう(ステップ505)。
Subsequently, rescheduling is performed using the minimum execution interval candidate value of the aperiodic task obtained in step 503 (step 504), and the criticality of the periodic task scheduled after the first search end time is determined. How the time changes is calculated, the critical time is newly set, and the critical information table is updated (step 505).

【0042】クリティカル時間の更新の具体的な手順は
以下のようになる。まず、1回目の探索終了時刻以降に
スケジューリングされた周期的タスクの中から、最小ク
リティカル時間を有する周期的タスクを探索し(ここで
は、周期的タスク4の“69”)、また、上記の処理に
よって求められた各非周期的タスクの最小実行間隔候補
を参照して、各非周期的タスクを周期的タスクのスケジ
ューリング結果へ挿入することを考える。すなわち、1
回目の探索で求められた各非周期的タスクの最小実行間
隔候補はそれぞれ“140”であるので、2回目の探索
終了時刻である“983”までの間に、各非周期的タス
クが何回実行されるかを求めると、それぞれ983/1
40で約7.0回である。この7回の内3回は、すでに
1回目の探索で、周期的タスクのスケジューリング結果
へ挿入してもデッドラインブレークが生じないことが確
認されているので、残り4回の合計実行時間を求める
と、(4×4)+(8×4)+(6×4)=72とな
り、最小クリティカル時間の“69”を超えることにな
る。
The specific procedure for updating the critical time is as follows. First, a periodic task having the minimum critical time is searched from among the periodic tasks scheduled after the first search end time (here, “69” of the periodic task 4), and the above processing is performed. With reference to the minimum execution interval candidate of each aperiodic task obtained by the above, it is considered that each aperiodic task is inserted into the scheduling result of the periodic task. That is, 1
Since the minimum execution interval candidate of each aperiodic task obtained in the second search is “140”, how many times each aperiodic task is executed before “983” which is the end time of the second search. It is 983/1 for each execution
40 is about 7.0 times. Of these seven times, three times have already been confirmed in the first search, and it has been confirmed that a deadline break does not occur even if they are inserted into the scheduling result of the periodic task, so the total execution time of the remaining four times is obtained. And (4 × 4) + (8 × 4) + (6 × 4) = 72, which exceeds the minimum critical time “69”.

【0043】なお、図7に示した括弧内の数値は、各周
期的タスクにおけるもとのクリティカル時間を示し、ま
た、括弧外の数値は、もとのクリティカル時間から非周
期的タスクの合計実行時間の“72”を減算した値であ
る。そして、この結果に基づいて、クリティカル情報テ
ーブルを更新する(ステップ505)。次に、ステップ
506において、最小クリティカル時間が存在するか否
かが判断され、最小クリティカル時間が存在しない場合
には、ステップ508に進み、非周期的タスクのスケジ
ューリング解析によるすべての結果が、図1の解析結果
格納手段6に格納され、非周期的タスクスケジューリン
グ解析処理を終了し、図4のステップ406に進む。
The numerical value in parentheses shown in FIG. 7 indicates the original critical time in each periodic task, and the numerical value outside the parentheses indicates the total execution time of the aperiodic task from the original critical time. This is a value obtained by subtracting the time “72”. Then, the critical information table is updated based on the result (step 505). Next, in step 506, it is determined whether or not the minimum critical time exists. If the minimum critical time does not exist, the process proceeds to step 508, in which all the results of the aperiodic task scheduling analysis are represented in FIG. The aperiodic task scheduling analysis processing is terminated, and the process proceeds to step 406 in FIG.

【0044】一方、ステップ506において、最小クリ
ティカル時間が存在する場合には、続いて、その最小ク
リティカル時間がマイナス(負)であるか否かが判断さ
れ(ステップ507)、マイナスである場合は、デッド
ラインブレークが発生してスケジューリングができない
ので、ステップ503に戻り、非周期的タスクの実行回
数を調整する。
On the other hand, if the minimum critical time exists in step 506, it is determined whether or not the minimum critical time is minus (negative) (step 507). Since scheduling cannot be performed due to occurrence of a deadline break, the process returns to step 503 to adjust the number of executions of the aperiodic task.

【0045】なお、図から明らかなように、すべての周
期的タスクについて算出結果を判断しなくても、2回目
の探索対象の中の最小クリティカル時間“69”につい
て、その算出結果がマイナスになるか否かを判断すれ
ば、再スケジューリングの結果、デッドラインブレーク
が発生する可能性があるか否かを解析することができ
る。
As is apparent from the figure, the calculation result becomes negative for the minimum critical time “69” in the second search target even if the calculation result is not determined for all periodic tasks. By determining whether or not the deadline break is likely to occur as a result of the rescheduling, it can be analyzed.

【0046】すなわち、本例においては、“69−72
=−3”となるので、現在のスケジューリングでは、デ
ッドラインブレークが発生する可能性があることが判明
する。そこで、処理頻度相対比が最小である非周期的タ
スク11の最大実行回数を4から3に修正する。また、
2回目の探索終了時刻は、図7に示したように“98
3”である。
That is, in this example, "69-72"
= −3 ″, it is clear that a deadline break may occur in the current scheduling. Therefore, the maximum number of executions of the aperiodic task 11 having the smallest processing frequency relative ratio is increased from 4 to Modify to 3. Also,
The end time of the second search is “98” as shown in FIG.
3 ".

【0047】これらを参照して、各非周期的タスクの最
小実行間隔候補はそれぞれ、
Referring to these, the minimum execution interval candidates of each aperiodic task are respectively

【数6】 となる。すなわち、非周期的タスク11の最小実行間隔
候補は、1回目の探索の結果の“140”から“16
4”と大きくなる。この時点で、2回目の探索は終了す
る。
(Equation 6) Becomes That is, the minimum execution interval candidates of the aperiodic task 11 are “140” to “16” of the result of the first search.
4 ". At this point, the second search is completed.

【0048】そして、ステップ504において、新たに
求められた非周期的タスクの最小実行間隔候補の値を用
いた再スケジューリングが行われ、ステップ505〜ス
テップ508の処理を繰り返し、各非周期的タスクの最
小実行間隔候補を計算結果に応じて更新する。これによ
り、スケジューリング可能となる各非周期的タスクの最
小実行間隔の最大値を算出することができる。
Then, in step 504, rescheduling is performed using the newly obtained value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task, and the processing of steps 505 to 508 is repeated, and the processing of each aperiodic task is repeated. The minimum execution interval candidate is updated according to the calculation result. Thus, the maximum value of the minimum execution interval of each aperiodic task that can be scheduled can be calculated.

【0049】一方、ステップ507において、負数とな
るクリティカル時間が存在しない場合には、スケジュー
リングされた周期的タスク及び非周期的タスクのすべて
がデッドライン内にあるので、ステップ508に進み、
非周期的タスクのスケジューリング解析によるすべての
結果が、図1の解析結果格納手段6に格納され、非周期
的タスクスケジューリング解析処理を終了し、図4のス
テップ406に進む。
On the other hand, if there is no negative critical time in step 507, all of the scheduled periodic tasks and aperiodic tasks are within the deadline, so the process proceeds to step 508.
All the results of the aperiodic task scheduling analysis are stored in the analysis result storage means 6 of FIG. 1, and the aperiodic task scheduling analysis processing ends, and the process proceeds to step 406 of FIG.

【0050】また、図4のステップ407における解析
結果の表示は、図1の表示手段7によって行われるが、
例えば、図8に示したように、色彩判別付きのタイムチ
ャートで表示される。この図では、チャートの色彩が濃
くなる部分ほどデッドラインブレークの危険性が高いよ
うに表現されている。
The display of the analysis result in step 407 in FIG. 4 is performed by the display means 7 in FIG.
For example, as shown in FIG. 8, the image is displayed in a time chart with color discrimination. In this figure, the darker the part of the chart is, the higher the risk of deadline break is expressed.

【0051】[3.効果]以上述べたように、本実施形
態のスケジューリング解析装置によれば、周期的タスク
だけでなく非周期的タスクをも扱うスケジューリング解
析を、非周期的タスクの最小実行間隔をリアルタイム制
約を満たした上で最適値に確定することにより実現でき
るので、従来のようなあいまいな結果としてでなく、与
えられたタスク群のスケジューリング可能性を絶対的な
ものとして算出することができる。また、その算出手段
も簡単に実現可能であることから、リアルタイム処理シ
ステム開発におけるスケジューリング解析を安価に行な
うことができる。さらに、スケジューリング解析の結果
を、リアルタイム制約の充足度に応じた色彩を施したタ
イムチャートを用いて表示することができるので、スケ
ジューリング解析結果の判定が非常に容易なものとな
る。
[3. Effect] As described above, according to the scheduling analysis device of the present embodiment, the scheduling analysis that handles not only periodic tasks but also aperiodic tasks satisfies the real-time constraint on the minimum execution interval of aperiodic tasks. Since this can be realized by determining the optimum value, the scheduling possibility of a given task group can be calculated as an absolute value, not as a vague result as in the related art. Further, since the calculation means can be easily realized, the scheduling analysis in the development of the real-time processing system can be performed at low cost. Further, since the result of the scheduling analysis can be displayed using a time chart colored in accordance with the degree of satisfaction of the real-time constraint, it is very easy to determine the result of the scheduling analysis.

【0052】[0052]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
周期的タスクと非周期的タスクが混在したタスク集合の
スケジューリング可能性を解析し、その解析結果を表示
することができるスケジューリング解析装置及びスケジ
ューリング解析方法を提供することができる。
As described above, according to the present invention,
It is possible to provide a scheduling analysis device and a scheduling analysis method capable of analyzing the scheduling possibility of a task set in which a periodic task and an aperiodic task are mixed and displaying the analysis result.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明のスケジューリング解析装置の一実施形
態の構成を示すブロック図
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a scheduling analyzer according to the present invention.

【図2】タスク初期設定テーブルの一例を示す図FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a task initialization table.

【図3】周期的タスクのスケジューリング結果情報を表
すタスク情報テーブルの一例を示す図
FIG. 3 is a diagram showing an example of a task information table representing scheduling result information of a periodic task.

【図4】スケジューリング解析装置における処理の流れ
を示すフローチャート
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of a process in the scheduling analyzer.

【図5】非周期的タスク群のスケジューリング解析処理
の流れを示すフローチャート
FIG. 5 is a flowchart showing a flow of a scheduling analysis process of an aperiodic task group;

【図6】周期的タスクのスケジューリング結果を示すタ
イムチャート表示の一例を示す図
FIG. 6 is a diagram showing an example of a time chart display showing a scheduling result of a periodic task.

【図7】クリティカル時間を更新した後の周期的タスク
のスケジューリング結果を示すタイムチャート表示の一
例を示す図
FIG. 7 is a diagram showing an example of a time chart display showing a scheduling result of a periodic task after updating a critical time.

【図8】周期的タスク及び非周期的タスクを含むスケジ
ューリング解析結果を示すタイムチャート表示の一例を
示す図
FIG. 8 is a diagram showing an example of a time chart display showing a scheduling analysis result including a periodic task and an aperiodic task;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…データ入力手段 2…データ格納手段 2a…タスク初期設定テーブル 2b…解析初期設定テーブル 3…スケジューラ 4…初期結果格納手段 4a…タスク情報テーブル 4b…クリティカル時間算出部 5…解析手段 5a…最小実行間隔算出部 5b…探索部 5c…算出結果テーブル 5d…更新部 6…解析結果格納手段 7…表示手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Data input means 2 ... Data storage means 2a ... Task initial setting table 2b ... Analysis initial setting table 3 ... Scheduler 4 ... Initial result storage means 4a ... Task information table 4b ... Critical time calculation part 5 ... Analysis means 5a ... Minimum execution Interval calculation unit 5b Search unit 5c Calculation result table 5d Update unit 6 Analysis result storage unit 7 Display unit

Claims (9)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 周期的タスクと非周期的タスクが混在し
たタスク集合のスケジューリング可能性を解析するスケ
ジューリング解析装置において、 周期的タスクをスケジューリングするスケジューラと、
そのスケジューリング結果に基づいて、非周期的タスク
を含めたスケジューリング可能性を解析する解析手段と
を備えたことを特徴とするスケジューリング解析装置。
1. A scheduling analyzer for analyzing the schedulability of a task set in which a periodic task and an aperiodic task are mixed, a scheduler for scheduling a periodic task,
Analyzing means for analyzing the possibility of scheduling including non-periodic tasks based on the scheduling result.
【請求項2】 周期的タスクと非周期的タスクが混在し
たタスク集合のスケジューリング可能性を解析するスケ
ジューリング解析装置において、 少なくとも各タスクに関する情報、スケジューリング方
式及び解析条件に関する情報を格納する第1の格納手段
と、 指定されたスケジューリング方式で周期的タスクをスケ
ジューリングするスケジューラと、 周期的タスクのスケジューリング結果から得られる情報
を格納する第2の格納手段と、 前記第1及び第2の格納手段に格納されたデータに基づ
いて、非周期的タスクを含めたスケジューリング可能性
を解析する解析手段とを備えたことを特徴とするスケジ
ューリング解析装置。
2. A scheduling analysis device for analyzing the schedulability of a task set in which periodic tasks and aperiodic tasks coexist. A first storage for storing at least information relating to each task, information relating to a scheduling method and analysis conditions. Means, a scheduler for scheduling a periodic task according to a specified scheduling method, a second storage means for storing information obtained from a scheduling result of the periodic task, and a scheduler for storing information obtained from the first and second storage means. Analyzing means for analyzing the possibility of scheduling including aperiodic tasks based on the obtained data.
【請求項3】 前記解析手段は、スケジューリングの対
象となる複数の周期的タスクの中で、デッドラインブレ
ークが発生する可能性が最も高い周期的タスクの実行終
了時刻に基づいて非周期的タスクの最小実行間隔候補を
求め、この最小実行間隔候補の値に基づいて再度スケジ
ューリングを行い、その結果に基づいて、非周期的タス
クの最小実行間隔候補の値を更新し、さらに更新された
最小実行間隔候補の値に基づいて再度スケジューリング
を行うという処理を繰り返すことによって、周期的タス
ク及び非周期的タスクのスケジューリングが可能となる
非周期的タスクの最小実行間隔候補の最大値を求めるこ
とを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のスケジュ
ーリング解析装置。
3. The non-periodic task based on the execution end time of the most probable occurrence of a deadline break among a plurality of periodic tasks to be scheduled. The minimum execution interval candidate is obtained, the scheduling is performed again based on the value of the minimum execution interval candidate, the value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task is updated based on the result, and the updated minimum execution interval is further updated. By repeating the process of rescheduling based on the value of the candidate, the maximum value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task that enables the scheduling of the periodic task and the aperiodic task is obtained. The scheduling analysis device according to claim 1.
【請求項4】 前記解析手段によるスケジューリング解
析結果を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請
求項1乃至請求項3のいずれか一に記載のスケジューリ
ング解析装置。
4. The scheduling analysis apparatus according to claim 1, further comprising a display unit for displaying a result of the scheduling analysis by the analysis unit.
【請求項5】 前記表示手段は、前記解析結果をリアル
タイム制約の充足度に応じた色彩を施したタイムチャー
トにより表示したものである請求項4に記載のスケジュ
ーリング解析装置。
5. The scheduling analysis device according to claim 4, wherein the display means displays the analysis result in a time chart in which a color corresponding to the degree of satisfaction of the real-time constraint is applied.
【請求項6】 周期的タスクと非周期的タスクが混在し
たタスク集合のスケジューリング可能性を解析するスケ
ジューリング解析方法において、 周期的タスクをスケジューリングした後に、そのスケジ
ューリング結果に基づいて、非周期的タスクを含めたス
ケジューリング可能性を解析する解析ステップを含むこ
とを特徴とするスケジューリング解析方法。
6. A scheduling analysis method for analyzing the schedulability of a task set in which a periodic task and an aperiodic task coexist. In the scheduling analysis method, after a periodic task is scheduled, an aperiodic task is determined based on the scheduling result. A scheduling analysis method including an analysis step of analyzing the schedulability that is included.
【請求項7】 周期的タスクと非周期的タスクが混在し
たタスク集合のスケジューリング可能性を解析するスケ
ジューリング解析方法において、 スケジューリングの対象となる複数の周期的タスクの中
で、デッドラインブレークが発生する可能性が最も高い
周期的タスクの実行終了時刻に基づいて非周期的タスク
の最小実行間隔候補を求め、この最小実行間隔候補の値
に基づいて再度スケジューリングを行い、その結果に基
づいて、非周期的タスクの最小実行間隔候補の値を更新
し、さらに更新された最小実行間隔候補の値に基づいて
再度スケジューリングを行うという処理を繰り返すこと
によって、周期的タスク及び非周期的タスクのスケジュ
ーリングが可能となる非周期的タスクの最小実行間隔候
補の最大値を求める解析ステップを含むことを特徴とす
るスケジューリング解析方法。
7. A scheduling analysis method for analyzing the schedulability of a task set in which periodic tasks and aperiodic tasks coexist. A deadline break occurs in a plurality of periodic tasks to be scheduled. The minimum execution interval candidate of the non-periodic task is obtained based on the execution end time of the periodic task with the highest possibility, the scheduling is performed again based on the value of the minimum execution interval candidate, and the non-periodic The periodic task and the aperiodic task can be scheduled by repeating the process of updating the value of the minimum execution interval candidate of the periodic task and further performing the scheduling again based on the updated value of the minimum execution interval candidate. Analysis step for finding the maximum value of the minimum execution interval candidates of the aperiodic task Scheduling analysis method characterized by and.
【請求項8】 前記解析ステップによるスケジューリン
グ解析結果を表示する表示ステップを含むことを特徴と
する請求項6又は請求項7に記載のスケジューリング解
析方法。
8. The scheduling analysis method according to claim 6, further comprising a display step of displaying a result of the scheduling analysis by the analysis step.
【請求項9】 周期的タスクと非周期的タスクが混在し
たタスク集合のスケジューリング可能性を解析するスケ
ジューリング解析用プログラムを記録した媒体におい
て、 前記プログラムが、 スケジューリングの対象となる複数の周期的タスクの中
で、デッドラインブレークが発生する可能性が最も高い
周期的タスクの実行終了時刻に基づいて非周期的タスク
の最小実行間隔候補を求めさせ、この最小実行間隔候補
の値に基づいて再度スケジューリングを行わせ、その結
果に基づいて、非周期的タスクの最小実行間隔候補の値
を更新させ、周期的タスク及び非周期的タスクのスケジ
ューリングが可能となる非周期的タスクの最小実行間隔
候補の最大値を求めさせる解析ステップを含むことを特
徴とするスケジューリング解析用プログラムを記録した
媒体。
9. A medium on which a scheduling analysis program for analyzing a scheduling possibility of a task set in which a periodic task and an aperiodic task are mixed is recorded, wherein the program comprises a plurality of periodic tasks to be scheduled. In the meantime, the minimum execution interval candidate of the aperiodic task is determined based on the execution end time of the periodic task with the highest possibility of occurrence of the deadline break, and the scheduling is performed again based on the value of the minimum execution interval candidate. The maximum value of the minimum execution interval candidate of the aperiodic task that allows the periodic task and the aperiodic task to be scheduled based on the result. Recording a scheduling analysis program characterized by including an analysis step for obtaining Media.
JP10213026A 1998-07-28 1998-07-28 Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded Pending JP2000047884A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10213026A JP2000047884A (en) 1998-07-28 1998-07-28 Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10213026A JP2000047884A (en) 1998-07-28 1998-07-28 Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2000047884A true JP2000047884A (en) 2000-02-18

Family

ID=16632288

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP10213026A Pending JP2000047884A (en) 1998-07-28 1998-07-28 Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2000047884A (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100953099B1 (en) 2007-12-26 2010-04-19 전자부품연구원 Small Low-Power Embedded System and Preemption Avoidance Method Thereof
WO2010064420A1 (en) * 2008-12-03 2010-06-10 日本電気株式会社 Resource allocation system, resource allocation method, and resource allocation program
JP2010160599A (en) * 2009-01-07 2010-07-22 Yamatake Corp Scheduler, information processing apparatus and scheduling method
WO2012117747A1 (en) * 2011-03-02 2012-09-07 兵庫県 Network-type computer software system design support method
WO2012117746A1 (en) * 2011-03-02 2012-09-07 兵庫県 Computer software system design support device
KR101483994B1 (en) * 2012-02-22 2015-01-22 한국외국어대학교 연구산학협력단 Method and Apparatus for Processing Vehicle Information via Multiple Sensors
KR101733534B1 (en) * 2016-03-04 2017-05-24 국방과학연구소 Schedulability analysys method and system for task group of hard real-time

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100953099B1 (en) 2007-12-26 2010-04-19 전자부품연구원 Small Low-Power Embedded System and Preemption Avoidance Method Thereof
WO2010064420A1 (en) * 2008-12-03 2010-06-10 日本電気株式会社 Resource allocation system, resource allocation method, and resource allocation program
JP2010160599A (en) * 2009-01-07 2010-07-22 Yamatake Corp Scheduler, information processing apparatus and scheduling method
WO2012117747A1 (en) * 2011-03-02 2012-09-07 兵庫県 Network-type computer software system design support method
WO2012117746A1 (en) * 2011-03-02 2012-09-07 兵庫県 Computer software system design support device
JP5374707B2 (en) * 2011-03-02 2013-12-25 兵庫県 Computer software system design support device
KR101483994B1 (en) * 2012-02-22 2015-01-22 한국외국어대학교 연구산학협력단 Method and Apparatus for Processing Vehicle Information via Multiple Sensors
KR101733534B1 (en) * 2016-03-04 2017-05-24 국방과학연구소 Schedulability analysys method and system for task group of hard real-time
US10296381B2 (en) 2016-03-04 2019-05-21 Agency For Defense Development Method and system for analyzing task group schedulability for hard real-time scheduling

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2905702B1 (en) Real-time multi-task scheduling method and device
JP2002342097A (en) Task allocatable time deciding device and task allocatable time deciding method
US4896269A (en) Job shop scheduling and production method and apparatus
US8793693B2 (en) Apparatus and method for predicting a processing time of a computer
KR101984460B1 (en) Method and Apparatus for automatically scheduling jobs in Computer Numerical Control machines using machine learning approaches
US20060112371A1 (en) Methods and apparatus for estimation of project schedules
Choquet-Geniet et al. Minimal schedulability interval for real-time systems of periodic tasks with offsets
JP2000047884A (en) Device and method for scheduling analysis, and medium where program for scheduling analysis is recorded
US20020052726A1 (en) Performance simulation apparatus, performance simulation method, and recording medium containing performance simulation program
JP3751466B2 (en) Program response time prediction device
CN115511292B (en) Production scheduling method, system, intelligent terminal and storage medium
Nass et al. Analysis of Methods for Planning Data Processing Tasks in Distributed Systems for the Remote Access to Information Resources: Topic: Communication and control systems and networks
CN115033374A (en) Task-to-thread matching method of multi-core programmable controller
JPH06149597A (en) Job schedule simulation device
CN113760504A (en) Optimization device, optimization method, and recording medium
EP1011045B1 (en) Object-oriented job scheduler
Madureira et al. A genetic approach for dynamic job-shop scheduling problems
EP3407191A1 (en) Managing job schedules
JP4139064B2 (en) Scheduling apparatus and program
JPH10161891A (en) Interrupt controller
US11720394B2 (en) Automatic code path determination
JP3276834B2 (en) Schedule management method
GB2236880A (en) Controlling the operation of a computer to handle interrupts
CN117891564A (en) Discrete event simulation management system and method based on interaction prediction
JPH10171666A (en) Task control block management mechanism and its managing method