Abstract-I detta dokument anser vi att genomförbarhetsproblemet med en uppsättning realtidsjobb som kan utsättas för en felsprängning under utförandet. En felsprängning representerar ett tidsintervall under vilket flera jobb kan ådra sig fel; därför flera återvinningar kan behövas. Vi visar att avgöra genomförbarheten av ett realtidssystem, som kan utsättas för en felsprängning som kan pågå högst tid enheter, är ett NP-Hard problem även när den exakta positionen för felsprängningen är känd a priori. I ett praktiskt system kan felet emellertid uppstå vid vilken godtycklig och oförutsägbar tidpunkt som helst. Vi utvecklar genomförbarhetsanalys genom att anta flera återhämtningsstrategi där, förutom det jobb där felet upptäcks, alla förebyggande uppgifter också återutövas. Vi karakteriserar formellt overhead som en schemaläggare ådrar sig på grund av en felsprängning och presentera en generisk återhämtningsstrategi, som kallas -idling, som visas för att minimera det värsta-fall overhead för alla prioriterade schemaläggningsalgoritm. Därefter analyserar vi periodiska uppgiftssystem. Vi visar att den förebyggande EUF-politiken, när den kombineras med Idling, ger högsta möjliga utnyttjande bundet 1 2 (1 -  på P min ), där Pmin är den minsta uppgiftsperioden. Vi lägger också fram en empirisk utvärdering av EUF:s politik med hänvisning till syntetiskt genererade uppgiftsuppsättningar, och visar att den erbjuder en tydlig förbättring jämfört med den naiva EUF-politik som utlöser återhämtningsuppdragen så snart ett fel upptäcks.
Haque m.fl. REF föreslog en allmän återvinningsstrategi kallad -idling som minimerar de värsta fall overhead för övergående fel som inträffar slumpmässigt och under ett kontinuerligt tidsintervall med varierande varaktigheter.
Real-time scheduling under fault bursts with multiple recovery strategy
{'venue': '2014 IEEE 19th Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS)', 'journal': '2014 IEEE 19th Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}