Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Круговое планирование диаграммы Ганта для процессов, прибывающих в разное время

Какой будет диаграмма Ганта для кругового планирования с квантом времени?

Нажмите здесь, чтобы просмотреть подробные сведения о процессе

Время прибытия процесса Время пакета
P1 0 3
P2 1 3
P3 2 3

Квант времени: 1 ед.

По моему мнению, следующей должна быть диаграмма Ганта. Пожалуйста, подтвердите.

Изображение диаграммы Ганта

Сомневаться :

  1. Что произойдет, если P1 (запланированный) и P2 (новый процесс) прибудут в одно и то же время T. Какой из них будет запланирован следующим?

    например. P1 запланирован с момента времени T0 до T1. P2 прибывает в момент времени T1. Теперь в момент времени T1 присутствуют и P1, и P2 для планирования. Какой из них будет выполняться следующим?

  2. Я читал, что процесс всегда вставляется в конец очереди ожидания?

Согласно этим пунктам, каким должен быть правильный ответ?

Помогите пожалуйста разобраться с алгоритмом.

Спасибо

operating-system job-scheduling algorithm gantt-chart round-robin
13.05.2016

  • Если вы голосуете против вопроса, то хотя бы укажите вескую причину !!! 13.05.2016

Ответы:


1

Следующая диаграмма Ганта изображает процесс, который должен быть выделен ЦП в каждый момент времени.

Диаграмма Ганта

Можно видеть, что в момент времени 1 доступны два процесса: P1 (только что выделенный ЦП, но с оставшимся временем пакета) и P2 (только что прибывший). P2 будет добавлен в очередь готовности, а затем P1 в хвосте. То же самое объяснение справедливо всякий раз, когда возникает конфликт, отдающий предпочтение только что прибывшему процессу, который будет добавлен в хвост, за которым следует процесс, который только что был выделен ЦП с оставшимся пакетным временем.

13.05.2016
  • -Большое спасибо за ответ. Вы спасли мой день. 13.05.2016

    • 2

    введите здесь описание изображения

    Для каждого процесса есть определенный период времени выполнения программы, что означает 1 единицу. каждый процесс имеет 3 единицы пакетного времени.

    В Т0 точка Р1 доступна для выполнения. Когда он начинается во время T0 и будет выполняться до времени T1 (поскольку каждый раунд имеет 1 единицу периода времени).

    Во время T2 P2 будет доступен для выполнения. После этого во время T2 процесс P2 начнет выполнение. Когда он начнется во время T2, он будет выполняться до времени T3.

    Во время T3 процесс P3 будет доступен для выполнения. После этого во время T3 начнется выполнение процесса P3.

    После P3 он сразу переходит к следующему раунду исполнения.

    Давайте проверим время ожидания каждого процесса

    P1 => 4 Units P2 => 5 Units P3 => 6 Units

    Average waiting time = (4+5+6)/3 = 5 Units

    02.06.2019
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..