U ovoj doktorskoj disertaciji istražene su tri različite metode za optimizaciju rasporedivosti i kvalitete usluge u sustavima za rad u stvarnom vremenu s mješovitom kritičnošću. Istraživanje je motivirano zahtjevima sigurnosno kritičnih sustava koji se tipično susreću u transportnim i industrijskim sustavima, a uz to se modeliraju različitim modelima sustava za rad u stvarnom vremenu s mješovitom kritičnošću. Fokus prve metode je ispitivanje rasporedivosti u adaptivnim sustavima s mješovitom kritičnošću. U radu je razvijen novi dovoljni test rasporedivosti za adaptivne sustave s mješovitom kritičnošću koji donosi poboljšanje rasporedivosti u usporedbi s postojećim dovoljnim testovima rasporedivosti. Nadalje, razvijeni test koristi značajno manje procesorske moći u usporedbi s preciznim testovima temeljenim na iscrpnom pretraživanju. Dodatno, razvijen je i radni okvir za evaluaciju novog testa rasporedivosti te za validaciju postojećih testova rasporedivosti. Koristeći razvijeni radni okvir otkrivene su greške i nedosljednosti u postojećim testovima rasporedivosti. Rezultati prikazani u disertaciji sastoje se od ekstenzivne eksperimentalne evaluacije na velikom broju različitih sintetički generiranih skupova zadataka kao i na malim numeričkim primjerima. Druga metoda koja je razvijena je metoda za dodjelu harmonijskih perioda iz intervala perioda. Metode za dodjelu harmonijskih perioda od iznimne su važnosti za održavanje rasporedivosti i kvalitete usluge u sigurnosno kritičnim sustavima za rad u stvarnom vremenu. Za razliku od postojećih metoda za dodjelu harmonijskih perioda iz intervala perioda, metoda za dodjelu harmonijskih perioda razvijena u ovom istraživanju je optimalna i omogućuje optimizaciju broja različitih vrijednosti perioda u konačnom rješenju što je od praktičnog interesa u stvarnim aplikacijama. Štoviše, razvijena metoda za dodjelu harmonijskih perioda omogućava optimizaciju arbitrarnih faktora zauzeća procesora. Razvijena metoda je validirana i uspoređena s postojećim metodama temeljem ekstenzivne eksperimentalne evaluacije. Pokazano je da korištenje ove metode može značajno povećati rasporedivost i kvalitetu usluge u kontekstu faktora zauzeća u sustavima od interesa. Treća metoda adresira optimizaciju kvalitete usluge nekritičnih zadataka ili zadataka s niskom kritičnošću. Razvijena metoda temelji se na genetičkom programiranju koje se često koristi za rješavanje različitih problema raspoređivanja. U ovoj disertaciji, genetičko programiranje se koristi za generiranje dinamičkih funkcija za dodjelu prioriteta za raspoređivanja zadataka s niskom kritičnošću u sustavima s adaptivnom mješovitom kritičnošću koji su tipično preopterećeni. Pomoću ekstenzivne eksperimentalne evaluacije na sintetski generiranim skupovima zadataka pokazano je da predložena metoda može generirati heuristike za različite konfiguracije sustava te da je ovakav pristup bolji od jednostavnih heuristika temeljenih na jednoj varijabli koji se mogu pronaći u literaturi.