18、嵌入式系统定时分析技术与实践案例

嵌入式系统定时分析技术与实践案例

1. 进化算法优化

在嵌入式系统中，即使只有少量任务和中断，调度也可能非常复杂，导致难以计算任务的响应时间等定时参数，这使得系统优化变得困难。进化算法适用于解决这类问题，其操作模式如下：
1. 指定优化目标 ：例如最小化任务的响应时间。
2. 定义自由度 ：即优化过程中可以更改的参数，如周期性任务的偏移量或某些任务的优先级。
3. 开始优化 ：随机更改构成自由度的参数，进行分析，并考虑对优化目标的影响。跟进那些有助于接近优化目标的参数修改，然后重复该过程。随机修改参数类似于进化中的突变，成功的“基因组成”修改会保留下来，经过多代迭代，配置会不断改进，逐渐接近优化目标。当优化目标充分实现或超过预先定义的时间时，进化停止。

graph LR
    A[指定优化目标] --> B[定义自由度]
    B --> C[随机更改参数]
    C --> D[进行分析]
    D --> E{是否接近目标}
    E -- 是 --> F[跟进修改]
    E -- 否 --> C
    F --> G{是否达到停止条件}
    G -- 否 --> C
    G -- 是 --> H[停止进化]

通常会找到多个不同程度满足优化目标的解决方案。可以使用蜘蛛图直观地比较这些解决方案与初始状态。一般来说，进化算法的循环运行次数越多，结果越好。但在调度模拟中，用户需要平衡