随着实时系统的不断发展,各式新应用的涌现,实时系统灵活性的要求越来越高。而实时调度算法承载着实时系统性能优劣的关键,一直以来是实时系统领域研究的重点。为了应对这些需求Buttazzo于2002年提出了一个弹性任务模型,为周期性实时任务的调度提供了更为灵活的策略。但是却引入了一个新的问题,即在经典的EDF (Earliest Deadline First)实时任务调度算法下,新任务的最早可插入时间的问题。对于这个问题,Buttazzo当时给出了一个简洁的运行时(在线)计算公式,Qian通过研究改良了这一运行时公式,提出了一个更早的时间点(以下简称Q定理)。然而通过大量的实验证明Qian提出的这个时间点仍然不是最早的,因此关于新任务最早插入时间的求取仍然是一个开问题。本文站在前人的基础上从一个全新的角度去研究这个问题。首先通过建立模拟调度模型,尝试在离线模式下分析最早可插入时间的求取问题。在离线模式下通过从任务要求插入点开始,不断迭代尝试插入的方法是可以很轻易的找出最早可插入点的,然而存在的一个问题就是任务集的收敛问题,即离线算法需要计算到何时刻才能确定任务集已经是可以调度的,在之后的时间内不会发生超过截止期错误。经过大量的实验和研究,我们发现和总结了求取该最早时间的三种收敛模式：试探到下一个公倍点、周期对齐模式以及提前模式,并证明了其正确性以及给出对应每种模式的示例和说明,同时分析了这三种求取模式应用到在线算法中的可能性。在此基础之上本文提出了基于Q定理的调度表格,将离线方法计算所得结果保存在调度表格中,运行时通过查询该表格进行调度决策。然后讨论了该方法投入实际应用时可能带来的一些问题以及相应的解决方案。最后,我们将之前提出的理论应用到了实时交换环境之下,并在SwitchSim交换机仿真平台上实现了本文的算法,通过网络环境下的仿真实验,显示了这一研究在纯实时环境和实时与尽力服务并存的局域网中的应用意义。