K-INFO
HU
EN
Login

Real Time Systems and Anytime Algorithms

"Real-time rendszerek és ""anytime"" algoritmusok"
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
"Real-time rendszerek és ""anytime"" algoritmusok"
Real Time Systems and Anytime Algorithms
Subject code BMEVIMMD023
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 4 0 0
type (linked/independent)
Assessment type vizsga
Credits 5
Subject coordinator
Dr. Várkonyiné Kóczy Annamária Dr.
Responsible department
Faculty
Subject website http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimmd023/
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme

1. Valósidejű rendszerek és programozási környezetek

Az utóbbi években főleg a beágyazott és az ún. "mission critical" alkalmazásokban egyre inkább előtérbe kerülnek a valósidejű rendszerek és az őket beágyazó alkalmazások. Ezek megvalósításához elengedhetetlen megfelelő időmodellek kiválasztása és alkalmazása.

Másrészt a valósidejű rendszereket megvalósító szoftver architektúra kialakításával szemben is éles követelmények merülnek fel mind operációs rendszer, mind pedig programozási nyelv szinten. Az operációs rendszernek támogatnia kell valósidejű szolgáltatásokat, mint például ütemezhetőség vizsgálat, kontrollált erőforrás allokáció. Ezeket tipikusan az ún. valósidejű operációs rendszerek biztosítják.

A hatékony rendszerfejlesztés érdekében a megtervezett rendszereket magasszintű programozási nyelveken kell megvalósítani, amelyeknek integránsan magukban kell foglalni a valósidejű követelményeknek megfelelő nyelvi konstrukciókat. Ezen programok verifikációja és validációja is többlet terhet jelent, hiszen nem csak funkcionális, de valamilyen módszerrel a temporális helyességet is bizonyítani kell.

A tárgy egyik célkitűzése, hogy bevezesse a hallgatókat a valósidejű rendszerek alapfogalmaiba, áttekintést adjon a fent megfogalmazott problémákról és lehetséges megoldásairól, illetve a valósidejű alkalmazások fejlesztési módszereiről.

2. Valós idejű rendszerek követelmény analízise, modellezési technikák

Jellegzetes példaként említhetők a számítógépes diagnosztikai rendszerek, amelyek - rendeltetésüknek megfelelően - az adott technológia működésében fellépő hibák gyors azonosítására, ill. adott határok között hatásaik közömbösítésére/áthidalására képesek. Ennek hátterében nagyon sokféle információ feldolgozási feladat valós idejű, ill. előírt válaszidő mellett történő számítógépes megoldása áll. Nyilvánvalóan kulcskérdés ilyenkor a rendelkezésre álló számítási kapacitás, de a rendszer tényleges működését nagyban befolyásolja az is, hogy az információ feldolgozás precedencia viszonyai - beleértve az időzítési és adatelérési viszonyokat is - milyen feldolgozási sebességet tesznek lehetővé. Bármilyen előrelátó módon is tervezzük az ilyen alkalmazói rendszereket, szinte elkerülhetetlen, hogy éppen kritikus működési fázisokban fel ne lépjen súlyos adat- és/vagy időhiány, ami a diagnosztikai rendszer működési zavarát eredményezheti.

A fejezet a vázolt problémakör leírását lehetővé tevő módszereket mutatja be.

3. Előírt válaszidejű információfeldolgozás

Komplexitási kérdések, párhuzamos kiértékelhetőség. Kedvező tulajdonságú információfeldolgozó struktúrák. Erőforrás gazdálkodás időkritikus esetekben.

A valós idejű rendszerekkel, ill. a párhuzamos adat-, ill. információfeldolgozással kapcsolatos alapfogalmak áttekintése után ebben a fejezetben olyan információfeldolgozó eljárások bemutatására kerül sor, amelyek egyrészt adatvesztés, ill. kritikussá váló időzítési körülmények esetén is valamilyen szinten elfogadható minőségű választ adnak, és ezáltal lehetővé teszik, hogy az információ feldolgozási folyamat folytatható/továbbvihető legyen. Ezek az eljárások tehát leginkább azzal jellemezhetők, hogy gyakorlatilag tetszőleges időpontban (any time) képesek - az addig rendelkezésre álló ismeretek és adatok birtokában - eredményt szolgáltatni. Egyidejűleg olyan építőelemek bemutatására is sor kerül, amelyek sokféle információfeldolgozási feladat - a fentiekben vázolt tulajdonságokkal rendelkező - megoldásánál használhatók, de ugyanakkor a számítási komplexitásuk kedvező. Ezek között szerepelnek klasszikusnak tekintehető eljárások hatékony implementációs módszerei, de érezhetően egyre nagyobb teret kapnak az olyan nemkonvencionális technikák is, amelyeket összefoglaló néven szoft, vagy intelligens számítási eljárásoknak nevezünk.

4. Tranziens jelenségek valós idejű információ-feldolgozó rendszerekben

A rendelkezésre álló adatok, ill. a kiértékeléshez felhasználható idő és számítási kapacitás függvényében arra is fel kell készülni, hogy a problémák kezeléséhez egyszerre több modellt is használunk az aktuálisan érvényes viszonyok jellemésére, majd az aktuálisan érvényes körülmények függvényében ezek között váltunk/kapcsolgatunk. Dinamikus rendszer modellek esetén az új modellre történő áttérés elkerülhetetlen kisérő jelensége az átkapcsolási tranziens. Ennek kézbentartása a vezérlő program feladata. A fejezet első része az átkapcsolások vezérlésére vonatkozó módszereket mutatja be. A tématerület egy másik vonatkozása az iteratív eljárások "tranziens" viselkedése. Az iteratív eljárások ugyanis a predikció-korrekció ismert mechanizmusán keresztül gyakorlatilag folyamatos rendelkezésre állást biztosítanak, de beállási tulajdonságaik jelentős mértékben befolyásolják az eredmények minőségi jellemzőit. Ez fokozottan igaz olyan esetekben, amikor adatkiesés lép fel. A fejezet második része ennek a problémának a kezelésére szolgáló módszereket mutatja be.

5. Bizonytalan információ kezelése valós idejű rendszerekben

A fejezet célja annak bemutatása, hogy az adatvesztés, vagy a kritikussá vált időzítés következtében minőségében romló információfeldolgozási eredmény továbbvitelét az információ feldolgozó láncban hogyan célszerű tervezni, azaz a bizonytalanság növekedése milyen kihatással van a további feldolgozó elem konkrét működésére, ill. az általa számított eredményre.

6. Mintapéldák, esettanulmányok

A bemutatott módszerek alkalmazását információfeldolgozási feladatokhoz kapcsolódó illusztratív mintapéldákon, ill. esettanulmányokon keresztül mutatjuk be.

A tárgy a valós idejű rendszerek és a valós idejű információfeldolgozás legújabb irányzatainak bemutatására vállalkozik. A tárgyban a vonatkozó rendszertechnikai elvek, ill. programozás-technológiai módszerek egyaránt szerepelnek. A valós idejű operációs rendszerek jellegzetes szolgáltatásainak áttekintését követően részletes tárgyalásra kerül a valós idejű rendszerek tervezésének metodikája, valamint az ilyen rendszerek verifikációjának, ill. validációjának legfontosabb elvei és módszerei. A tárgy behatóan foglalkozik a valós idejű információfeldolgozás azon fontos irányzatával, amelynek elsődleges célja kis válaszidőt lehetővé tevő algoritmusok kifejlesztése. Erre azért van szükség, hogy intelligens számítógépes rendszerek előre nem tervezett, ún. kritikus helyzetekben - működőképességük fenntarthatósága érdekében - gyors állapotfelmérése-ket, ill. beavatkozásokat kezdeményezhessenek. A tárgy témakörei szorosan kapcsolódnak azokhoz a problémákhoz, amelyeket komplex alkalmazói rendszerek tervezési feladatai vetnek fel. A tárgy keretében megismert módszerek elsősorban ezek megoldásában jelenthetnek segítséget. Az ismertetésre kerülő tervezési elvek és módszerek közvetlenül hasznosíthatók ún. robusztus számítógépes folyamatfelügyeleti rendszerek kialakításánál, amelyeknél valamilyen szintű működés sérült információ áramlás, ill. időzítési problémák esetén is biztosított.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

Előadás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Alapfokú informatikai, szoftver technológiai, valamint jel- és rendszereleméleti ismeretek
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Alapfokú informatikai, szoftver technológiai, valamint jel- és rendszereleméleti ismeretek
General rules
Követelmények: A félév során egy házi feladat kerül kiadásra. A félév végi aláírás feltétele a házi feladat elégséges szintű elkészítése a szorgalmi időszak végéig. A házi feladat különeljárási díj ellenében a vizsgaidőszak első két hetében még beadható. A félév szóbeli vizsgával zárul.
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.