Revista de Tecnologia da Informação e Engenharia de Software
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Abstrato

Algoritmo de deteção em tempo real Brooks-Iyengars para o futuro

Latesh Kumar KJ

O artigo beneficia principalmente um algoritmo híbrido de Brooks Iyengar, de longa data e mais influente, conhecido como Robust Distributed Computing and Sensing Algorithm. O algoritmo estabeleceu uma marca fundamental em vários sistemas operativos em tempo real, áreas de aplicação e esquemas de tolerância a falhas. A contribuição crucial do algoritmo encontra-se principalmente no melhoramento das características do sistema operativo em tempo real MINIX, a arquitetura híbrida e a escalabilidade do algoritmo são proficientes o suficiente para encontrar dados de sensores distribuídos e não fiáveis ​​utilizando o acordo bizantino e o processo de tomada de decisão distribuído. Este artigo enfatiza a inclusão e adoção do algoritmo de Brooks Iyengar de longa duração mais persuasivo no sistema operativo de tempo real MINIX e a sua recente melhoria na incorporação de esquemas tolerantes a falhas. Além disso, a riqueza do algoritmo foi aclamada por milhões de categorias vívidas de utilizadores em todo o mundo nas suas pesquisas e tarefas. Mais significativamente, o algoritmo é benéfico para DARPA, Open Source - Linux, Indústria de TI - Bae Systems e tecnologias BBN, Académicos - Universidades de Maryland, Georgia Tech, Purdue, Clemson e Wisconsin etc., e Laboratórios de Investigação como Penn State Applied Research Lab ( ARL), USC/ISI. Além disso, a escalabilidade do algoritmo provou ser benéfica para outros domínios, como sistemas ciberfísicos, fusão de robôs, computação de alto desempenho, fiabilidade de dispositivos de software e hardware e sistemas de inteligência artificial. Neste artigo, tentamos mostrar os casos de utilização e as implementações em tempo real do algoritmo Brooks-Iyengar em vários aspetos do mundo físico. Por fim, a influência do algoritmo nos sistemas operativos MINIX de tempo real.