在常规的实时调度理论中，一般用实时任务的最坏计算时间进行可调度性判定。但在实际的工程应用中，实时任务的计算时间有时会发生变化。任务的计算时间变化时，会影响可调度性判定的准确性。也就是说，在任务的计算时间变化时，实时系统的可调度性可能是不可预测的，这就是实时系统的可预测性问题。在多处理器实时系统中，由于调度的不规则性，系统的可预测性判定问题尤为重要。在多处理器实时调度理论中，可预测性是一个重要的课题。　　 优先级驱动的周期实时任务系统已被证明了是可预测的。但当系统中的实时任务存在释放抖动时，系统的可预测性不能得到保证。为了测量释放抖动对可预测性的影响，本文给出了一个释放时间转换算法，能计算出系统中存在释放抖动时，作业释放时间的最坏情况。通过对释放时间最坏情况的可调度性分析，进行实时系统的可预测性判定。　　 最早截止时间零松弛（Earliest Deadline Zero Laxity，简称EDZL）调度算法结合了最早截止期优先(Earliest Deadline First，简称EDF)调度算法和最小松弛时间优先(Least Laxity First，简称LLF)调度算法的特点，是多处理器实时系统中一种较好的调度算法。EDZL调度算法是一种作业级动态优先级调度算法。作业级动态调度算法不能满足已被证明的可预测性判定条件。本文从已知实时任务的实际执行时间和未知实时任务的实际执行时间两个角度证明了EDZL调度算法的可预测性。然后，又从EDZL调度算法松弛量的角度，给出了一个简单的EDZL调度算法的可预测性判定的方法。　　 最后，对论文中给出的JitterPredictability算法开发了一个释放时间转换程序和一个实时调度仿真程序。开发的程序可用于对存在释放抖动的实时系统进行可调度性判定和可预测性判定。