CN1582554A - 用于在基于碰撞识别的通信网中实时数据交换的通信方法、相应的存储媒体和通信网 - Google Patents

用于在基于碰撞识别的通信网中实时数据交换的通信方法、相应的存储媒体和通信网 Download PDF

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CN1582554A
CN1582554A CN02821823.XA CN02821823A CN1582554A CN 1582554 A CN1582554 A CN 1582554A CN 02821823 A CN02821823 A CN 02821823A CN 1582554 A CN1582554 A CN 1582554A
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Abstract

本发明主要涉及一种基于碰撞识别的通信网,例如基于以太网的方法,其中,时间上在周期性重复的实时数据交换之前,实现将所述的实时数据交换路由选择到成本最低的数据路径上,并随后借助贪婪探试法(greedy heuristic)进行实时数据交换的消息的调度,以便无冲突地和以尽可能短的周期时间来实现周期性重复的实时数据交换。

Description

用于在基于碰撞识别的通信网中实时数据交换的通信方法、 相应的存储媒体和通信网
本发明涉及一种用于在基于碰撞识别的通信网中,例如在实时以太网协议中的实时数据交换的通信方法,其中,通过常规的以太网网络确定性地,例如可预见地实现一种实时数据交换。
例如从国际专利申请WO 00/03521中已知一种这样的***,其中,在传输实时数据时,通过应用程序和以太网协议之间的相应的中间件(Middleware)来防止实时传输期间的数据碰撞。但是此外,在此不利的是,在每个网络节点中必须有该中件。
从US专利申请US 2001/0002195 A1中建议了一种解决方案,其中,在网络的***设备中安置了装置适配器,给这些装置适配器分配了某些时隙,在这些时隙之内该装置适配器于是可以专门发送数据分组。但是这导至资源的很少使用。
因此本发明的任务在于,说明一种用于在基于碰撞识别的通信网中通过相应的存储媒体和通信网进行实时数据交换的通信方法,其中,分别避免了上述的缺点。
按本发明关于所述的方法则通过权利要求1所述的特征,而关于通信网则通过权利要求7所述的特征来解决该任务。
其它的权利要求涉及所述方法的优选的扩展方案,以及一种可机读的存储媒体。
本发明主要涉及一种基于碰撞识别的通信网,例如基于以太网的方法,其中,时间上在周期性重复的实时数据交换之前,实现将所述的实时数据交换路由选择到成本最低的数据路径上,并随后借助贪婪的探试法(greedy heuristic)对实时数据交换的消息进行调度,以便无冲突地和以尽可能短的周期时间来实现周期性重复的实时数据交换。
以下借助图中示出的实施例来详述本发明。
图1展示了一个具有三个消息和四个开关的小实例,
图2展示了一个当消息以广播方式传输时的条件图,
图3展示了一个当消息被复制时的条件图,
图4展示了一个图2情况的甘特图(Ganttdiagramm),
图5展示了图3情况的甘特图,
图6展示了一个具有所复制消息的条件图,
图7展示了一种以甘特图形式的图6情况的解决方案,
图8展示了一种用于阐述冗余处理的简单的环形布局技术,
图9展示了一个具有图8情况的两个独立已选择路由的消息的甘特图和
图10展示了图8情况的两个以资源分离方式已选择路由的消息。
在用于在诸如传感器驱动或控制器那样的组件之间的快速通信的实时以太网中,在***之内以周期性的方式和方法来交换可计划的消息。在初始化阶段或建立阶段中,对于这些消息可以如下来既确定它们从发送站向接收站所采用的路径,也确定当它们通过网络的开关元件(开关)时的一个周期之内的时间,使得在这些消息之间不产生冲突。以此方式使得无任何非确定性的通信成为可能,而且以此方式使得实时特性成为可能。
为此目的,将所述的通信周期划分为一个含有这些所计划消息的实时部分和一个非实时部分,在该非实时部分中通过采用标准TCP/UDP/IP法来进行非计划的事务(Transaktion)。
在此,所述的实时部分应在总周期中占有尽可能少的空间,以便留出非计划事务用的足够大的空间。
所述的网络由开关单元(开关)和双向的通信连接(链路)组成。每个链路连接一对开关,或更确切地说连接该两个开关的端口。所述的链路促成与链路长度成正比的延迟。此外还假设将消息传递通过开关用的固定的延迟时间;该延迟因此包括允许同步抖动,这在调度时未进一步得到考虑。
开关的所确定的延迟的假设暗示,一个相应的开关不暂存消息,以便然后稍后时才转送它们。
所述的网络布局技术典型地是环形的或树状的,但是不局限于这些简单的布局技术。
从网络元件与网络布局技术、消息及其发送站与接收站、以及总体(global)的设计参数的说明出发,针对每个消息通过路由选择来确定一个通过所述网络的路径,并确定所述的消息何时通过各自开关的时刻,其中,在此使所有要发送消息的总时间最小化。下面还将详述与此相连接的路由选择和调度任务的附加条件。路由选择和调度原则上不是独立的任务;在路由选择阶段所执行的选择影响着调度的质量。在本发明的一个较简单的变型中,所述的路由选择和调度却是被看作为彼此独立的。
路由选择问题
网络说明和消息的清单用作为路由选择的输入参量。发送的开关和若干接收的开关对于每个消息是已知的。所述的路由选择任务现在在于找出一个路径,即若干开关或其端口,以便向目的地传递消息。如果消息具有k个目的地,则可由发送站将它同时向所有的接收站发送,其中,将它向中间连接的开关转移(广播方式),或者又可以将它与发送站无关地在k个不同的时刻向k个接收站发送。除此之外,在该两个极端之间的变型当然也是可能的。下面也将说明,在这些选项之间的选择不是毫无意义的,而可以在调度之内来进行。针对每个消息,所述的链路和端口,以及相对于发送时刻的相对的到达时间确定为路由选择的结果,其中,根据累加由消息所通过的链路和开关所引起的延迟,可以以简单的方式计算出所述的到达时间。
调度问题
所述调度的任务是如此来分配所发送消息的绝对时刻,使得在消息之间不出现冲突,并使得传输所有消息的总周期时间最小化(makespan)。通过由路由选择所给定的条件也自动地确定了在所有端口上的到达时间,这些端口由所述的消息所使用。
但是潜在地在这些消息之间出现了冲突,因为所述的端口却在某个时刻总是只能转接一个消息。
如果例如观察一个端口输出端p和两个使用该端口的消息mi和mj,则得出以下的内容:
在相应的发送站中在时刻ti和tj发送所述的两个消息,并在时间
ti,p=tii,p
tj,p=tjj,p
在端口输出端p上可以提供该两个消息,其中,δi,p表示了在消息mi的发送站和端口输出端p之间的延迟的总和。在以下的条件下,即所述的两个消息具有长度或持续时间li和lj,以及一方面可能出现以下的情况,即所述的消息mi在消息mj之前或相反地可以使用端口p,则得出以下的不等式:
tj≥ti+di,j
式中
d i , j = max p δ i , p - δ j , p + l i
tj≤ti-dj,i
式中
d j , i = max p δ j , p - δ i , p + l j .
如果解决了在调度的端口输出端上的冲突,则在此不需要考虑端口输入端上的资源冲突。如果这样的两个消息不直接彼此相继地跟随,则当然在调度期间也必须考虑所述两个消息之间的空隙。
调度的任务因此是如此来向一个或多个发送时间分配每个消息,使得满足了所有的不等式,并在此使得消息传输的总时间最小化。
集中的数据结构
例如有利地将以下的数据结构用于程序技术的实现:
消息端口(MessPort)说明一个向端口传递的消息,并包含所述消息在所述端口上的相对的到达时间、一个指向所述消息的指示符(Zeiger)和一个指向所述端口的指示符。
端口    说明一个端口,并指明所属的开关和与此相连接的链路。除此之外,所述的数据结构还包含一个消息端口的清单,以便提供对使用该端口的所有消息的访问。后者的信息是路由选择阶段的结果。
开关    说明一个开关,并包含所述开关的名称,以及指向其端口的指示符。
链路    说明一个链路,并包含所述链路的长度或延迟、以及通向由该链路彼此相连接的两个端口的指示符。
消息    说明一个消息,并包含消息名称、所述消息的长度、一个通向发送开关的指示符、一个具有接收开关的清单、一个消息端口的清单,这些消息端口提供对所有由所述消息所通过的端口的访问、以及所属的由调度所确定的消息到达时间。所述消息端口的清单是路由选择阶段的结果,而所述的时间是调度阶段的结果。
约束    说明一个在两个消息的调度时间之间的条件,正如它例如由上列不等式所指明的那样。
组件    说明约束图的一个相连接的组成部分,并包含一个所有属于各自组成部分的消息和端口的清单。
路由选择
针对路由选择由图来模拟所述的网络。为此存在着一系列的可能性,但是将一个开关模拟为一个节点,并将一个链路模拟为路由选择图的一个棱边则已足够。由于所有的链路是双向的,因此例如来自TURBO-C++等级程序库中的未定向的(ungerichtet)图可以得到采用。从文献中早已公开的狄杰克斯特拉(Dijkstra)算法可用于路由选择本身,以便对于每个从发送有关消息的开关出发的消息形成最短的路径树。出于效率的原因,针对配备了标号(Label)的但还未处理的节点,将由狄杰克斯特拉算法所需要的优先队列实施为所谓的基数(Radix)队列。如果所有的目标节点或接收的开关具有一个持久的标号,则停止树的生成过程。通过返回的指示符,可以用简单的方式追溯从目标节点返回树的根节点的最短的路径,其中,生成消息端口对象(Objekt),并添加给相应消息和端口的消息端口清单。路由选择的主要结果是消息端口对象,这些消息端口对象包含在端口和消息对象中。由此可以简单地访问所有通过某个端口的消息,和访问所有由任何一个已有消息通行的端口。
调度
例如也可以通过未定向图来模拟上面规定的调度条件,其中,图的节点相当于消息,而棱边相当于在向所述两个消息分配时间时必须满足的条件。但是以此方式产生了许多″平行″的条件,从这些条件中只有这些条件中的最强烈者对于调度才是重要的。此时,所述的条件可以要么明晰地存储在所述条件的图中,例如在矩阵中,以便获得各自节点对的快速访问,要么但是也可以是隐含地代表的,并只有当分析研究了由某个消息使用的端口时,才可以生成所述的条件。在此,如果成功地将所述的调度问题分解为可以彼此独立解决的较小的子问题,则可以节省处理时间。当不存在消息之间的直接或间接的条件时,这则能成功。
由于一般通过采用有效率的算法不能直至最佳地解决所述的调度问题,所以求出一个下极限用于评价所述调度用的探试法,以便具有对相距最佳值的距离的评估。例如在使用某个端口的消息的基础上可以形成所述的下极限,其中,对于每个端口累加所有的消息长度,并从中形成最大值,以及示出总周期时间(make span)的下极限。对于较好的下极限的计算也可以引用消息的最大子集(Teilmenge),即条件图中的最大的组(群Cliquen),在这些消息之间成对地存在着条件。
将″贪婪的″探试法(greedy Heuristics)用于本来的调度,其中,通过采用优先权图表在最短的执行时间之后分配消息。在针对一个消息实现了调度之后,重新分配(更新)所有还未由所述调度计划的消息用的最短执行时间以及这些消息的优先权。实施的一种可能性在于还未计划(未调度)的消息用的优先权队列,以及在于修改最短执行时间的条件图,并可以通过以下的伪代码来说明:
queue_schedule(){

    forall messages m{

      lowest_feasible_time(m)=0;

      put m into priority queue;

    }

    while(queue not empty){

      select message m to schedule from priority queue;

      delete message m from priority queue;

      schedule m at lowest feasible time;

      for all affected messages h{

       update lowest time of h;

      update priority queue ;

      }

    }

  }
(队列调度(){
全部消息m{
  最短可行的时间(m)=0;
  将m放入优先队列中;
}
当(队列不是空的){
  从优先队列中选出要调度的消息m;
  从优先队列中删除消息m;
  以最短可行的时间调度m;
  全部受影响的消息h{
    更新h的最短的时间;
  更新优先队列;
  }
}
}    )
但是也可以没有较大损失地仅采用一个还未计划进去的消息用的清单来替代所述的优先队列,由此得出所述调度的以下的伪代码:
list_schedule(){

    forall messages m{

      lowest_feasible_time(m)=0;

      put m into list of unscheduled messages;

    }

    while(list not empty){

      select message m to schedule from unscheduled list;

      delete message m from unscheduled list;

      schedule m at lowest feasible time;

      for all affected messages h{

       update lowest time of h;

      }
    }

  }
(调度清单( ){
全部消息m{
  最短可行的时间(m)=0;
  将m放入未调度消息的清单中;
}
当(清单不是空的){
  从未调度的清单中选出要调度的消息m;
  从未调度的清单中删除消息m;
  以最短可行的时间调度m;
  全部受影响的消息h{
    更新h的最短的时间;
  }
}
}    )
所述调度的一个更简单和更快速的变型考虑了以下的事实,上面所述条件图的每个棱边事实上被使用了两次,并可以通过以下的伪代码来说明:
fast_simple_schedule(){

    forall messages m{

      lowest_feasible_time(m)=0;

      put m into list of unscheduled messages;

    }

    while(list not empty){

      select message m to schedule from unscheduled list;

      delete message m from unscheduled list;

      schedule m at lowest feasible time;

      for all ports p of message m{

       for all messages m1 of port p{

        update earliest feasible time;

        delete m1 from list of messages for port p;

       }

      }

    }

    rebuild lists of messages of ports;

  }
(快速简单调度( ){
全部消息m{
  最短可行的时间(m)=0;
  将m放入未调度消息的清单中;
}
当(清单不是空的){
  从未调度的清单中选出要调度的消息m;
  从未调度的清单中删除消息m;
  以最短可行的时间调度m;
  消息m的全部端口p{
  端口p的全部消息m1{
    更新最早可行的时间;
    从端口p的消息清单中删除m1;
  }
}
  }
重建端口的消息清单
}    )
在更新步骤期间将消息端口对象从端口中的它们的清单中删除,使得对于已实现了调度的消息不再进行更新。消息端口对象的数量以此方式随着进展的调度变得越来越小,直至在最后的步骤中于是更新了所述的清单时为止。
当然甚至于即使用再聪慧的优先权图表也会对于下一个通过调度应计划的消息作出错误的选择,因为以一种″贪婪″的方式和方法以有限的知识来实现这些选择。在一个实施例中通过迭代的改进来尝试消除这些错误的选择。通过以下的伪代码说明了用于此的基本的图表:
improvement( ){
  while (solution can be improved){
    select a message m and remove it from the schedule;
    find best position to reinsert m into the schedule;
    reinsert m into the schedule;
  }
}
(改进( ){
当(解决方案是可以改进的){
  选出a个消息m,并将其从进度表中消除;
  找出将m编入进度表中的最好位置;
  将m编入进度表中;
}
}    )
用于改进调度的另一个可能性是显著地快于上述改进的,因为在这里增量地实现了尽可能多的处理步骤。为此目的需要一种最长路径的方案。在调度之后,原先未定向的条件图定向了;在此,每个棱边从稍后计划的消息指向以前计划的消息。图中从任何一个节点或一个消息通向图的任何一个漏极的最长路径的长度,给出了各自消息调度用的最早的执行时间。图棱边的追溯和最长路径的计算给出最迟的执行时间,只要不放大总周期时间。如果最迟的执行时间大于最早的执行时间,所述的消息则具有所谓的滑移(slack松驰)。消除该伴有滑移的消息不能导至减少总周期时间。因此只有不带这种滑移的消息形成了条件图中的一个临界的路径,并且是改进用的候选者。通过在进度表中消除这种消息,引入了其它消息的附加的滑移,并要在所计划消息的清单中找出一个位置,在这里可以最好地利用该滑移,例如通过采用所消除的、具有总周期时间的最小放大率的消息(makespan)。这可以如下来实现,分析研究所观察位置″之下″和″之上″的消息。通过以下的伪代码来说明该行动方式:
improvement( ){

    calculate forward and backward longest paths;

      while(solution can be improved){

        select any message m in a cyclic fashion;

        if(m has slack)continue;

        remove m from schedule;

        note longest paths;

        update longest paths;

        find best position for messages m;

        if(best position gives improvement){

          reinsert m at best position;

          update longest paths;

        }

        else{

        reinsert m at old position;

        restore longest paths;

        }

      }

  }
(改进( ){
  向前和向后计算最长的部分;
  当(解决方案是可以改进的){
    以周期性的方式选出任何消息m;
    如果(m具有滑移)继续;
    从进度表中消除m;
  注释最长的部分;
  更新最长的部分;
  找出消息m的最好位置;
  如果(最好的位置提供改进){
    在最好的位置上编入m;
    更新最长的部分;
  }
  否则{
  在原来的位置上编入m;
  再存入最长的部分;
  }
}
}    )
通过以象由调度所计划那样的顺序由消息所进行的简单扫描(Durchlauf),可以实现找出最好的位置。例如通过以下的伪代码可以说明找出最好的位置:
find_best_position(Messages m){

    for all ports p{

      initialize highest MessPort in p;

    }

    for all messages i as they have been scheduled{

      from highest MessPorts in ports of m determine earliest

      time for m

      from successor of highest MessPorts determine latest time

      for m;

      from earliest and latest time,determine increase of make

      span,

        when message m would be scheduled after message i;

      note position with least increase;

      increment highest MessPort for ports of i;

    }

  }
(找出最好的位置(消息m){
全部端口p{
  初始化p中最高的消息端口;
}
全部消息i,当它们已被调度时{
  从m的端口中最高消息的端口中求出m的最早时间
  从最高消息端口的后继站中求出m的最迟时间;
  从最早和最迟的时间中求出make span的增量值,
    如果要在消息i之后调度消息m;
  注释具有最少增量值的位置;
  增量i的端口的最高消息端口;
}
}    )
专用的实例
图1中借助一个具有三个消息M1,M2和M3和四个开关装置A...D的小实例来展示具有多个目的地的消息的操作。开关A的第一端口A(1)在此是与开关B的第一端口B(1),该开关的第二端口B(2)是与开关C的第一端口C(1)和开关B的第三端口B(3)是与开关D的第一端口D(1)相连接的。在此,应从开关B向开关C和D传输消息M1,从开关A向开关C传输消息M2和从开关A向开关D传输消息M3。
以广播方式存在着消息M1和M2之间的条件,其中,两者使用B的所述的共同的端口,存在着消息M1和M3之间的条件,因为两者具有B的一个共同的端口,以及存在着消息M2和M3之间的条件,因为两者具有开关A的一个共同的端口。对于以广播方式传输消息M1的情况,在图2中示出了一个相应的条件图。
如果将消息M1分解成消息M1′和消息M1″,则在消息M1′和消息M2之间形成了新的条件,因为它们具有开关B的一个共同的端口,并在消息M1″和消息M2之间形成了新的条件,因为它们也具有B的一个共同的端口。但是在这里,条件图中的最大组的大小从三下降到二。在图3中对于该情况示出了,即如果复制了消息M1。图4和5展示了各自的结果,其中,图4中展示了以广播方式的消息M1的解决方案,而图5中展示了具有所复制消息M1的解决方案。
在图4和5中,在所谓的甘特图中在水平的时间轴上在垂直方向标上了端口,而通过矩形示出了由消息引起的端口占用,其中,对角贯通划线(durchgestrichen)的消息是伴有滑移的。端口之下的各自的大的矩形展示了调度的各自的下极限。
因此以不同的方式来处理具有多于一个目的(Bestimmung)的消息。通过将一个消息分解成被独立处理的子消息,生成一种附加的数据交换,然而该数据交换必要时可能提高总周期时间。另一方面,当树状地对所述的消息进行路由选择时,如果因此仅一次性从源点出发来发送它,这则可能导至难于满足的条件。为了在生成过多的数据交换、或过于伴有条件的问题之间找出最好的折衷方案,必须修改所述的路由选择和调度。在所述的路由选择时,必须以两种不同的方式和方法来处理多个接收站的消息。
如果所述的消息配备了标志″广播″,则不需要专用的行动,因为简单的是在追溯时排除共同的子路径。
如果不要求多重接收站消息用的广播方式,则也可以多次发送所述的消息。对于该情况在消息的路由选择之后,对于每个接收的开关生成一个单独的消息对象,其中,该组的所有的消息获得一个单一的共同标志,使得所述的调度可以继续用专用的方式处理该组的消息。如果在路由选择之后这样的部分消息mi的消息端口是同一组中的其它子消息mj的子集,则将行消息mi与它的消息端口一起作为冗余的而划去。如果首先对消息或子消息按其组标志来进行分类,并按端口来分类其消息端口的清单,则这些子关系的找出是简单的。
消息的增倍产生具有较少条件的调度问题,但是导至在调度阶段可以部分地排除的附加的数据交换。也可以在路由选择之前实现消息增倍,这导至在路由选择时的较大的自由度。在路由选择之后才进行增倍然而却确保,通过某个给定端口的复制组的所有子消息具有在该端口上的同一的相对到达时间,这又方便了在调度阶段中重新汇总子消息。在调度期间以特别的方式来处理源自同一个消息的子消息。这些消息获得在同样的时间上通过调度将它们计划进去的许可。因此必须相应地考虑由一个单一原始消息生成的子消息之间的条件。要么通过注意正常的条件,要么又在同样的时间上通过调度来将一对这样的消息计划进去。该技术的一个实例在图6中示出,并展示了以前所说明实例的条件,如果划去了消息M3。从图7的相应的甘特图中可以看出,现在在同一个时间上将消息M1′和M1″计划进去了。
在调度的迭代的改进阶段,相对于其它的消息来优选处理源自一个单一原始消息的相邻子消息的序列。如果这可以不提高总周期时间,则重新汇总这些相邻子消息。通过并置(Konkatenation)消息端口的清单,在清除在汇总清单中的复制物和清除两个消息之一的条件下,从两个消息中实现汇总。
借助图8中示出的简单的环形布局技术来详述冗余的处理。该环形布局技术由开关A,B和C组成,其中,端口A(1)与端口B(1),端口B(2)与端口C(1)和端口A(2)与端口C(4)相连接,以及其中,分别从开关A向开关C传输消息M1和M2。
在路由选择期间所述的行动方式如下:在已经路由选择了冗余对的第一部分之后,封锁由该消息所使用的链路。在此之后对该对的第二消息进行路由选择,并随后取消所述的封锁。以此方式,不使用除了发送站和接收站、或所述对的两个部分的端口之外的开关。在例如像环的简单布局技术的情况下该措施是足够的,因为在路由选择中不存在真正的选择。但是对于复杂的布局技术则存在着对两个资源分离的路径的需求,这些路径共同使成本量度(Kostenmass)最小化。通过作为″最低成本流问题″的处理可以正确而有效地解决该任务。不直接通过容许差错的路由选择涉及到所述的调度;在调度中仅仅应将更多的消息计划进去。图9中示出了以下情况的图,即独立地对消息M1和M2进行路由选择。图10中相应的甘特图展示了以下情况的状态,即以具有分离资源的方式传输所述的消息M1和M2。

Claims (7)

1.用于在基于碰撞识别的通信网中实时数据交换的通信方法,其中,时间上在周期性重复的实时数据交换之前执行以下的步骤:
a)将所述的周期性重复的实时数据交换路由选择到成本最低的数据路径上和
b)调度,其中从所求出的成本最低的数据路径出发,借助贪婪探试法来确定所述周期性重复的实时数据交换的消息用的发送时刻,其中具有最早可能的实施时间的消息获得最高的优先权,针对所述的当时还未分配给确定的发送时间的消息重新计算出所述的实施时间,以及一直重复该两个步骤,直至在优先权清单中排列了全部的消息,和确定了通信网的开关点端口(Schaltstellen-Port)的时间上的消息占用以及所属的周期持续时间时为止。
2.按权利要求2的方法,其中,在结束贪婪探试法的运行之后实现所述优先权清单中的交换步骤,其中,去除一个当时的无滑移的消息,并将在其它消息中因此所产生的滑移被用于所述的当时去除的无滑移的消息。
3.按权利要求2或3之一的方法,其中,通过选出最短的通信连接来求出成本最低的数据路径。
4.按权利要求2或3之一的方法,其中,重复执行所述的路由选择和调度,其中,通过所述的调度分别改变所述路由选择的成本系数。
5.按以上权利要求之一的方法,其中,在甘特图中示出了至少一个路由选择和调度的结果,其中,所述的甘特图展示了所述通信网的开关点端口的时间上的消息占用。
6.可机读的存储媒体具有存储在其上的指令,这些指令促使计算机执行按权利要求1至5的方法之一。
7.用于实时数据交换通信的基于碰撞识别的通信网,其中,存在一个单元,该单元时间上在周期性重复的实时数据交换之前安排以下的步骤:
a)将所述的周期性重复的实时数据交换路由选择到成本最低的数据路径上和
b)调度,其中从所求出的成本最低的数据路径出发,借助贪婪的探试法来确定所述周期性重复的实时数据交换的消息用的发送时刻,其中具有最早可能的实施时间的消息获得最高的优先权,针对所述的当时还未分配给确定的发送时间的消息重新计算出所述的实施时间,以及一直重复该两个步骤,直至在优先权清单中排列了全部的消息,和确定了通信网的开关点端口的时间上的消息占用以及所属的周期持续时间时为止。
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