算法导论_实验三 一个任务调度问题

数据结构任务调度实验报告数据结构任务调度实验报告一、引言任务调度是计算机科学中一个非常重要的概念，以提高计算机系统的资源利用率和性能。

本实验报告旨在探讨任务调度在数据结构中的应用，并通过实验分析不同算法的性能表现。

二、实验目的1.理解任务调度的基本概念和相关算法；2.实现不同的任务调度算法；3.通过对比分析，评估不同算法的性能；4.探究任务调度在实际应用中的优化方案。

三、实验内容1.算法概述1.1 轮转调度算法轮转调度算法是一种简单的任务调度算法，按照任务的到达顺序进行调度，每个任务被分配一个固定的时间片来执行。

1.2 优先级调度算法优先级调度算法根据任务的优先级来进行调度，优先级高的任务会被先执行。

1.3 最短作业优先调度算法最短作业优先调度算法根据任务需要的执行时间来进行调度，执行时间短的任务会被先执行。

2.算法实现2.1 算法思路2.2 数据结构设计2.3 伪代码2.4 算法实现步骤3.算法性能分析3.1 实验环境3.2 实验数据3.3 实验结果分析四、实验结论通过对比分析不同的任务调度算法，我们可以得出以下结论：1.轮转调度算法适用于任务数量不多的情况下，但容易导致长任务的等待时间增加；2.优先级调度算法适用于需要精确控制任务执行顺序的场景；3.最短作业优先调度算法在任务执行时间差异较大时表现较好；4.实际应用中，可以根据任务的特点选择合适的调度算法，并结合其他优化策略来提高系统性能。

五、附件本实验报告涉及的附件包括：1.实验代码文件：task_scheduling.py；2.实验数据文件：scheduling_data.txt；3.实验结果分析图表：scheduling_analysis.png。

六、法律名词及注释1.版权：指法律规定的对各种原创作品（包括文学、艺术和科学作品）的独特经济和道德权益。

通过版权保护，作品的创作者可以授权或限制他人对作品的使用。

2.知识产权：指知识和信息的产权。

一、实验目的1. 理解任务调度的基本概念和原理。

2. 掌握任务调度的常用算法和策略。

3. 通过实验，验证任务调度算法的性能和效率。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验内容1. 任务调度算法：基于优先级、基于时间、基于轮转等。

2. 实验任务：模拟多任务并行执行，测试不同调度算法的性能。

四、实验步骤1. 定义任务类```pythonclass Task:def __init__(self, task_id, arrival_time, execution_time): self.task_id = task_idself.arrival_time = arrival_timeself.execution_time = execution_timeself.finish_time = 0self.wait_time = 0```2. 定义任务调度类```pythonclass TaskScheduler:def __init__(self):self.tasks = []def add_task(self, task):self.tasks.append(task)def schedule_tasks(self, algorithm):passdef get_task_info(self):for task in self.tasks:print(f"Task ID: {task.task_id}, Arrival Time:{task.arrival_time}, Execution Time: {task.execution_time}, Finish Time: {task.finish_time}, Wait Time: {task.wait_time}")```3. 定义基于优先级的调度算法```pythonclass PriorityScheduler(TaskScheduler):def schedule_tasks(self):self.tasks.sort(key=lambda x: x.arrival_time)self.tasks.sort(key=lambda x: x.execution_time, reverse=True)for task in self.tasks:task.finish_time = task.arrival_time + task.execution_timetask.wait_time = task.finish_time - task.arrival_time```4. 定义基于时间的调度算法```pythonclass TimeScheduler(TaskScheduler):def schedule_tasks(self):current_time = 0for task in self.tasks:if task.arrival_time <= current_time:task.finish_time = current_time + task.execution_time task.wait_time = task.finish_time - task.arrival_time current_time = task.finish_time```5. 定义基于轮转的调度算法```pythonclass RoundRobinScheduler(TaskScheduler):def __init__(self, quantum):super().__init__()self.quantum = quantumdef schedule_tasks(self):current_time = 0index = 0while index < len(self.tasks):task = self.tasks[index]if task.arrival_time <= current_time:if task.execution_time <= self.quantum:task.finish_time = current_time +task.execution_timetask.wait_time = task.finish_time -task.arrival_timecurrent_time = task.finish_timeindex += 1else:task.finish_time = current_time + self.quantumtask.wait_time = task.finish_time -task.arrival_timecurrent_time = task.finish_timetask.execution_time -= self.quantumelse:current_time = max(current_time, task.arrival_time) index += 1```6. 添加任务并执行调度```pythonscheduler = PriorityScheduler()scheduler.add_task(Task(1, 0, 5))scheduler.add_task(Task(2, 1, 3))scheduler.add_task(Task(3, 4, 2))scheduler.schedule_tasks()scheduler.get_task_info()```五、实验结果与分析1. 基于优先级的调度算法：任务执行顺序为3, 1, 2，平均等待时间为2.6667。

作业调度算法-实验报告作业调度算法模拟一、课题内容和要求常见的作业调度算法有先来先服务算法、最短作业优先算法、响应比优先调度算法。

(1) 参考操作系统教材理解这3种算法。

(2) 实现这3个算法。

(3) 已知若干作业的到达时间和服务时间，用实现的算法计算对该组作业进行调度的平均周转时间Ttime和平均带权周转时间WTtime。

(4) 作业的到达时间和服务时间可以存放在文本文件record.txt中。

(5) 设计简单的交互界面，演示所设计的功能。

(可以使用MFC进行界面的设计) （6）可根据自己能力，在完成以上基本要求后，对程序功能进行适当扩充。

二、需求分析模拟实现作业调度算法，包括：FCFS（先来先服务算法）、SJF（短作业优先算法）、HRN（最高响应比优先算法）、HPF（基于优先数调度算法）。

先来先服务算法：按照各个作业进入系统（输入井）的自然次序来调度算法。

短作业优先算法：优先调度并处理短作业。

所谓的“短作业”并不是指物理作业长度短，而是指作业的运行时间短。

最高响应比优先算法：优先调度并处理响应比最高的作业。

三、概要设计函数中一些类：Time类 int hour 小时 int minute 分钟 Job 类 Int ID 作业编号 Time enter 进入时间 int requesttime 估计运行时间 intpriority 优先数 Time start Time end int Ttime double WTtime 开始时间结束时间周转时间带权周转时间Schedule类 int size Job *job int *r Int Differ() void HRN() 作业数作业数组排序用数组求时间差最高响应比优先 schedule() void readFile() void FCFS() void SJF() 构造函数从文件读信息先来先服务短作业优先主要功能函数的流程图 1、 EDIT1 平均带权周转时间 2、先来先服务：结束 EDIT2 平均周转时间 EDIT4 平均周转时间 EDIT5 平均带权周转时间EDIT6 平均周转时间 EDIT7 平均带权周转时间 OnButton1() FCFS OnButton2() SJF 开始 readFile()给变量赋值 OnButton3() HRN 开始感谢您的阅读，祝您生活愉快。

计算机科学与技术学院实验报告
3) 输入make命令编译连接生成可执行的
psched程序$gmake
gcc -g -c experime nt3.c
gcc psched.o -o psched
4)
执行psched程序
分析：
根据以上示例程序和独立实验程序中观察和记录的信息，说明它们反映出操作系统教材中讲解的哪些进程调度调度策略和功能？在真实的操作系统中它是怎样实现教材中讲解的进程调度效果的。

先进先出算法
算法总是把处理机分配给最先进入就绪队列的进程，一个进程一旦分得处理机，便一直执行下去，直到该进程完成或阻塞时，才释放处理机。

最高优先权（FPF）优先调度算法
该算法总是把处理机分配给就绪队列中具有最高优先权的进程。

常用以下两种方法来确定进程的优先权：
轮转法
前几种算法主要用于批处理系统中，不能作为分时系统中的主调度算法，在分时系统中，都采用时间片轮转法。

体会：
1. 实验中定义的函数一定要考虑好函数的参数问题，这样才不会出现一些不必要的错误；
2. 对于一些要忽略的信号要忽略掉，免得影响后面的响应过程。

实验报告实验名称：表达式求值任务调度实验类型：综合性实验班级：学号：姓名：实验日期：2014.5.28表达式求值1.问题描述表达式是数据运算的基本形式。

人们的书写习惯是中缀式，如：11+22*(7-4)/3。

中缀式的计算按运算符的优先级及括号优先的原则，相同级别从左到右进行计算。

表达式还有后缀式（如：22 7 4 - * 3 / 11 +）和前缀式（如：+ 11 / * 22 – 7 4 3）。

后缀表达式和前缀表达式中没有括号，给计算带来方便。

如后缀式计算时按运算符出现的先后进行计算。

本设计的主要任务是进行表达式形式的转换及不同形式的表达式计算。

2.数据结构设计建立栈，算数表达式的计算往往是通过栈来实现的，所以建立结构体，如下typedef struct{float *base; //栈底指针float *top; //栈顶指针int stacksize;}SqStack_f; //实数栈typedef struct{char *base;char *top;int stacksize;}SqStack_c;//字符栈3.算法设计void Translate(char *s1) //中缀转后缀{char s2[80];SqStack_c Optr;int i=0,j=0;char t;InitStack_c(&Optr); //初始化一个运算符栈Push_c(&Optr,'(');while(s1[i]!='#'){if(s1[i]>='0' && s1[i]<='9' || s1[i]=='.'){s2[j++]=s1[i];if((s1[i+1]<'0' || s1[i+1]>'9') && s1[i+1]!='.')s2[j++]=' '; //将完整的字符型数字存入然后存入空格}elseswitch(s1[i]){case'(':Push_c(&Optr,s1[i]);break; //遇到左括号将其压栈case')':Pop_c(&Optr,&t); //遇到右括号时将栈内运算符弹出并压入数组s2 直到遇到左括号while(t!='('){s2[j++]=t;Pop_c(&Optr,&t);}break;default:while(GetTop_c(&Optr,&t),precede(t,s1[i]))//与栈顶元素比较若栈顶元素级别高则进行以下循环{Pop_c(&Optr,&t);s2[j++]=t; //弹出栈顶元素并存入数组s2}Push_c(&Optr,s1[i]); //将当前遇到运算符压栈}i++;}Pop_c(&Optr,&t);while(t!='('){s2[j++]=t;Pop_c(&Optr,&t);}for(i=0;i<j;i++)s1[i]=s2[i];s1[i]='#';s1[i+1]='\0';}void Calculate(SqStack_f *s,char *s2) //计算表达式的值{float m,x,y,z;int p,i=0,j=0;while(s2[i]!='#'){if(s2[i]>='0' && s2[i]<='9' || s2[i]=='.'){m=0;while(s2[i]!=' ' && s2[i]!='.')m=m*10+(float)(s2[i++]-'0');if(s2[i]=='.'){j=0;i++;while(s2[i]!=' '){m=m*10+(float)(s2[i++]-'0');j++;}while(j>0){m/=10;j--;}}i++;Push_f(s,m);GetTop_f(s,&m);}else{Pop_f(s,&x);Pop_f(s,&y);switch(s2[i]){case '+':z=y+x;Push_f(s,z);break;case '-':z=y-x;Push_f(s,z);break;case '*':z=y*x;Push_f(s,z);break;case '/':if(x==0){printf("表达式出错，除数为‘0’，无意义\n");exit(1);}else{z=y/x;Push_f(s,z);break;}case '%':if(x==0||(int)x!=x||(int)y!=y){printf("表达式出错\n");exit(1);}else{p=(int)y%(int)x;Push_f(s,p);break;}}i++;}}}int precede(char Top_char,char s1_char) //比较运算符的优先级{int i,pre[2];char op[2];op[0]=Top_char;op[1]=s1_char;for(i=0;i<2;i++)switch(op[i]){case'(':case')':pre[i]=0;break;case'+':case'-':pre[i]=1;break;case'*':case'/':case’%’:pre[i]=2;break;}if(pre[0]>=pre[1]) //栈顶元素top char>=s1 char就返回1 return 1;elsereturn 0;}void convert(char *s,char *output) //中缀转前缀{ int j=0;int top=0;char stack[50];strcpy(output,"");for(int i=strlen(s)-1;i>=0;){if((s[i]>=48&&s[i]<=57)||s[i]=='.')output[j++]=s[i];if(s[i]==')'){top++;stack[top]=s[i];}while(s[i]=='+'||s[i]=='-'||s[i]=='*'||s[i]=='/'||s[i]=='%'){output[j++]=' ';if(top==0||stack[top]==')'||precede(s[i],stack[top])){top++;stack[top]=s[i];break;}else{output[j++]=stack[top];top--;}}if(s[i]=='('){while(stack[top]!=')'){output[j++]=stack[top];top--;}top--;}i--;}while(top!=0){output[j++]=stack[top];top--; }}4.界面设计printf("请输入算术表达式，结束前请输入#号！\n");5.运行、测试与分析6、实验收获与思考1．熟练掌握栈的定义及使用。

任务调度算法任务调度算法是一种计算机算法，用于安排和管理任务的执行顺序和时间。

在计算机系统中，任务调度是一个非常重要的问题，因为多个任务需要在同一时间内执行。

任务调度算法可以帮助优化资源利用率，提高系统性能，同时保证任务的实时性和可靠性。

任务调度算法通常被用于操作系统、分布式系统、数据库管理系统等领域。

其中，最常见的任务调度算法包括以下几种：1. 时间片轮转调度算法：该算法为每个任务分配一个固定的时间片，当一个任务的时间片用完后，该任务就会被暂停，然后继续执行下一个任务。

这个过程不断循环，直到所有任务都完成。

2. 优先级调度算法：该算法为每个任务分配一个优先级，优先级高的任务先执行。

这个算法可以根据任务的重要性和紧急程度来安排任务的执行顺序。

3. 最短作业优先调度算法：该算法根据任务的执行时间来安排任务的执行顺序。

执行时间短的任务先执行，执行时间长的任务后执行。

4. 基于事件驱动的调度算法：该算法根据事件的发生时间来安排任务的执行顺序。

当一个事件发生时，与该事件相关的任务就会被触发并开始执行。

除了以上几种常见的任务调度算法，还有一些其他的算法，如静态优先级调度算法、动态优先级调度算法等。

不同的任务调度算法适用于不同的场景和应用，因此在选择合适的算法时需要根据具体情况进行选择。

在实际应用中，任务调度算法的优化可以显著提高系统性能和效率。

例如，在分布式系统中，任务调度算法可以帮助平衡不同节点上的任务负载，提高系统的稳定性和可靠性。

在数据库管理系统中，任务调度算法可以优化查询和更新流程，提高数据库的响应速度和性能。

因此，对于任何一个需要处理多个任务的系统来说，任务调度算法都是必不可少的。

操作系统实验报告——调度算法1. 实验目的本实验旨在探究操作系统中常用的调度算法，通过编写代码模拟不同的调度算法，了解它们的特点和应用场景。

2. 实验环境本次实验使用的操作系统环境为Linux，并采用C语言进行编码。

3. 实验内容3.1 调度算法1：先来先服务（FCFS）FCFS调度算法是一种简单且常见的调度算法。

该算法按照进程到达的先后顺序进行调度。

在本实验中，我们使用C语言编写代码模拟FCFS算法的调度过程，并记录每个进程的等待时间、周转时间和响应时间。

3.2 调度算法2：最短作业优先（SJF）SJF调度算法是一种非抢占式的调度算法，根据进程的执行时间来选择下一个要执行的进程。

在本实验中，我们使用C语言编写代码模拟SJF算法的调度过程，并计算每个进程的等待时间、周转时间和响应时间。

3.3 调度算法3：轮转调度（Round Robin）Round Robin调度算法是一种经典的时间片轮转算法，每个进程在给定的时间片内依次执行一定数量的时间。

如果进程的执行时间超过时间片，进程将被暂时挂起，等待下一次轮转。

在本实验中，我们使用C语言编写代码模拟Round Robin算法的调度过程，并计算每个进程的等待时间、周转时间和响应时间。

4. 实验结果分析通过对不同调度算法的模拟实验结果进行分析，可以得出以下结论：- FCFS算法适用于任务到达的先后顺序不重要的场景，但对于执行时间较长的进程可能会导致下一个进程需要等待较久。

- SJF算法适用于任务的执行时间差异较大的场景，能够提高整体执行效率。

- Round Robin算法适用于时间片相对较小的情况，能够公平地为每个进程提供执行时间。

5. 实验总结本次实验通过模拟不同调度算法的实际执行过程，深入了解了各种调度算法的原理、特点和适用场景。

通过对实验结果的分析，我们可以更好地选择合适的调度算法来满足实际应用的需求。

在后续的学习中，我们将进一步探索更多操作系统相关的实验和算法。

操作系统实验报告（二）实验题目：进程调度算法实验环境：C++实验目的：编程模拟实现几种常见的进程调度算法，通过对几组进程分别使用不同的调度算法，计算进程的平均周转时间和平均带权周转时间，比较各种算法的性能优劣。

实验内容：编程实现如下算法：1.先来先服务算法；2.短进程优先算法；3.时间片轮转调度算法。

设计分析：程序流程图：1.先来先服务算法2.短进程优先算法3.时间片轮转调度算法实验代码：1.先来先服务算法#include <iostream.h>#define n 20typedef struct{int id; //进程名int atime; //进程到达时间int runtime; //进程运行时间}fcs;void main(){int amount,i,j,diao,huan;fcs f[n];cout<<"请输入进程个数:"<<endl;cin>>amount;for(i=0;i<amount;i++){cout<<"请输入进程名，进程到达时间，进程运行时间:"<<endl; cin>>f[i].id;cin>>f[i].atime;cin>>f[i].runtime;}for(i=0;i<amount;i++) //按进程到达时间的先后排序{ //如果两个进程同时到达，按在屏幕先输入的先运行for(j=0;j<amount-i-1;j++){ if(f[j].atime>f[j+1].atime){diao=f[j].atime;f[j].atime=f[j+1].atime;f[j+1].atime=diao;huan=f[j].id;f[j].id=f[j+1].id;f[j+1].id=huan;}}}for(i=0;i<amount;i++){cout<<"进程:"<<f[i].id<<"从"<<f[i].atime<<"开始"<<","<<"在"<<f[i].atime+f[i].runtime<<"之前结束。

实验报告院（系）：数学与计算机科学学院专业班级：学号：姓名：实验地点：实验日期：年月日一、实验目的及要求通过本实验可以加深理解有关虚拟存储器的工作原理，进一步体会和了解页面替换算法的具体实现方法。

二、实验环境PC /Windows系统/Visual C++6.0三、实验内容①实现三种算法：先进先出；OPT；LRU②页面序列从指定的文本文件（TXT文件）中取出③输出：第一行：每次淘汰的页面号，第二行：显示缺页的总次数/*全局变量*/int mSIZE; /*物理块数*/int pSIZE; /*页面号引用串个数*/static int memery[10]={0}; /*物理块中的页号*/static int page[100]={0}; /*页面号引用串*/static int temp[100][10]={0}; /*辅助数组*//*置换算法函数*/void FIFO();void LRU();void OPT();/*辅助函数*/void print(unsigned int t);void designBy();void download();void mDelay(unsigned int Delay);/*先进先出页面置换算法*/void FIFO(){int memery[10]={0};int time[10]={0}; /*记录进入物理块的时间*/int i,j,k,m;int max=0; /*记录换出页*/int count=0; /*记录置换次数*//*前mSIZE个数直接放入*/for(i=0;i<mSIZE;i++){memery[i]=page[i];time[i]=i;for(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}for(i=mSIZE;i<pSIZE;i++){/*判断新页面号是否在物理块中*/for(j=0,k=0;j<mSIZE;j++){if(memery[j]!=page[i])k++;}if(k==mSIZE) /*如果不在物理块中*/{count++; /*计算换出页*/max=time[0]<time[1]?0:1;for(m=2;m<mSIZE;m++)if(time[m]<time[max])max=m;memery[max]=page[i];time[max]=i; /*记录该页进入物理块的时间*/ for(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}else{for(j=0;j<mSIZE;j++)你temp[i][j]=memery[j];}}compute();print(count);}/*最近最久未使用置换算法*/void LRU(){int memery[10]={0};int flag[10]={0}; /*记录页面的访问时间*/int i,j,k,m;int max=0; /*记录换出页*/int count=0; /*记录置换次数*//*前mSIZE个数直接放入*/for(i=0;i<mSIZE;i++){memery[i]=page[i];flag[i]=i;for(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}for(i=mSIZE;i<pSIZE;i++){/*判断新页面号是否在物理块中*/for(j=0,k=0;j<mSIZE;j++){if(memery[j]!=page[i])k++;elseflag[j]=i; /*刷新该页的访问时间*/ }if(k==mSIZE) /*如果不在物理块中*/{count++; /*计算换出页*/ max=flag[0]<flag[1]?0:1;for(m=2;m<mSIZE;m++)if(flag[m]<flag[max])max=m;memery[max]=page[i];flag[max]=i; /*记录该页的访问时间*/ for(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}elsefor(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}compute();print(count);}/*最佳置换算法*/void OPT(){int memery[10]={0};int next[10]={0}; /*记录下一次访问时间*/int i,j,k,l,m;int max; /*记录换出页*/int count=0; /*记录置换次数*//*前mSIZE个数直接放入*/for(i=0;i<mSIZE;i++){memery[i]=page[i];for(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}for(i=mSIZE;i<pSIZE;i++){ /*判断新页面号是否在物理块中*/ for(j=0,k=0;j<mSIZE;j++){if(memery[j]!=page[i])k++;}if(k==mSIZE) /*如果不在物理块中*/{count++;/*得到物理快中各页下一次访问时间*/for(m=0;m<mSIZE;m++){for(l=i+1;l<pSIZE;l++)if(memery[m]==page[l])break;next[m]=l;}/*计算换出页*/max=next[0]>=next[1]?0:1;for(m=2;m<mSIZE;m++)if(next[m]>next[max])max=m;/*下一次访问时间都为pSIZE,则置换物理块中第一个*/ memery[max]=page[i];for(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}elsefor(j=0;j<mSIZE;j++)temp[i][j]=memery[j];}compute();print(count);}四、实验步骤页面置换：在地址映射过程中，若在页面中发现所要访问的页面不在内存中，则产生缺页中断。

进程调度算法实验报告实验目的：本实验的主要目的是为了通过实践来理解进程调度算法，学习模拟进程调度算法的过程，增强对进程调度的理解。

实验内容：本实验分为两部分，第一部分是了解不同的进程调度算法，第二部分是使用模拟的方式来实现进程调度。

第一部分：本部分要求学生了解常用的几种进程调度算法，包括以下几种：1、先来先服务算法(FCFS)FCFS就是按照队列的先来先服务原则来选择执行的进程。

当一个进程退出CPU之后，下一个处在等待队列最前面的进程会被执行。

2、短作业优先算法(SJF)SJF是通过判断正在等待CPU的进程所需要的执行时间来进行排序，按照需要执行时间最短的进程先执行，以此提高CPU的利用率和系统的运行效率。

3、优先级调度算法优先级调度算法是指根据进程的优先级选择下一个要执行的进程。

通常情况下，每个进程都被赋予一个优先级，优先级高的进程得到CPU时间的概率也就更大。

在实现上，根据优先级来进行排序以选择下一个要执行的进程。

4、时间片轮转算法(RR)时间片轮转算法是指每个进程被分配一定时间片，一旦该时间片用完了，进程就被放弃执行，会被放到等待队列最后面，选择下一个要执行的进程。

该算法主要用于CPU分时系统中，可以在不同进程之间切换，实现多任务。

本部分要求学生使用模拟的方式来实现进程调度。

具体步骤如下：1、编写程序代码通过编写程序模拟进程调度算法，根据不同的算法来实现进程的调度。

在程序运行过程中，要能够动态展示当前进程的执行情况，包括当前进程执行的时间、当前队列中的进程等信息。

2、测试功能通过测试程序的功能来掌握进程调度算法的应用和实现过程。

要能够通过模拟的方式来测试不同算法下的CPU利用率、平均等待时间和响应时间等指标。

优化算法是指不断调整和改进算法，提高调度程序的效率和性能，进一步提高系统的可靠性和稳定性。

优化算法主要包括调整时间片大小、优化队列中进程的排序方式等措施。

实验结果：通过本次实验，我们了解了不同的进程调度算法，并掌握了通过模拟进行进程调度的方法。

集群计算中的任务调度算法研究随着计算机技术的不断发展，集群计算作为一种高性能计算方法，逐渐成为解决大规模计算问题的重要手段。

集群计算中的任务调度算法则起着关键的作用，它们负责将不同的任务分配给集群中的计算节点，以实现任务的高效执行和系统资源的合理利用。

本文将对集群计算中的任务调度算法进行研究，介绍不同的调度算法，并探讨其优缺点和应用场景。

一、任务调度算法概述任务调度算法是集群计算中的关键技术之一，其目标是合理地分配任务到可用的计算节点上，以保证任务的高效执行和系统资源的最优利用。

任务调度算法需要考虑多方面的因素，例如任务优先级、计算资源的可用性、任务执行时间等。

根据调度策略的不同，可以将任务调度算法分为静态任务调度算法和动态任务调度算法。

二、静态任务调度算法1. 先来先服务（FIFO）先来先服务算法是最简单的任务调度算法之一，按照任务提交的顺序进行调度，先提交的任务先被调度执行。

这种算法的优点是实现简单、易于实现和预测。

然而，FIFO算法没有考虑任务的优先级和计算节点的负载情况，可能导致一些紧急的任务长时间等待和计算节点资源闲置的问题。

2. 轮转调度算法（RR）轮转调度算法将任务按照顺序分配给计算节点，并设置一个时间片，每个任务只能在一个时间片内执行，超过时间片后，任务会被暂停，等待下一次轮转调度。

这种算法的优点是能够保证任务的公平性，但在负载不均衡的情况下，可能会导致一些任务的执行时间变长。

3. 最短作业优先（SJF）最短作业优先算法根据任务的执行时间长度进行排序，优先调度执行执行时间最短的任务。

这种算法的优点是能够最大程度地减少任务的等待时间和系统的执行时间。

然而，SJF算法容易导致一些长作业的任务长时间等待和可能的饥饿问题。

三、动态任务调度算法1. 最小负载优先（LLP）最小负载优先算法根据计算节点的负载情况调度任务，优先选择负载较轻的计算节点执行任务。

这种算法的优点是能够均衡地分配任务，避免负载高的计算节点资源过度利用。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟操作系统中的进程调度过程，加深对进程调度算法的理解。

实验中，我们重点研究了先来先服务（FCFS）、时间片轮转（RR）和动态优先级调度（DP）三种常见的调度算法。

通过编写C语言程序模拟这些算法的运行，我们能够直观地观察到不同调度策略对进程调度效果的影响。

二、实验内容1. 数据结构设计在实验中，我们定义了进程控制块（PCB）作为进程的抽象表示。

PCB包含以下信息：- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 优先级- 状态（就绪、运行、阻塞、完成）为了方便调度，我们使用链表来存储就绪队列，以便于按照不同的调度策略进行操作。

2. 算法实现与模拟（1）先来先服务（FCFS）调度算法FCFS算法按照进程到达就绪队列的顺序进行调度。

在模拟过程中，我们首先将所有进程按照到达时间排序，然后依次将它们从就绪队列中取出并分配CPU资源。

（2）时间片轮转（RR）调度算法RR算法将CPU时间划分为固定的时间片，并按照进程到达就绪队列的顺序轮流分配CPU资源。

当一个进程的时间片用完时，它将被放入就绪队列的末尾，等待下一次调度。

（3）动态优先级调度（DP）算法DP算法根据进程的优先级进行调度。

在模拟过程中，我们为每个进程分配一个优先级，并按照优先级从高到低的顺序进行调度。

3. 输出调度结果在模拟结束后，我们输出每个进程的调度结果，包括：- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 等待时间- 周转时间同时，我们还计算了平均周转时间、平均等待时间和平均带权周转时间等性能指标。

三、实验结果与分析1. FCFS调度算法FCFS算法简单易实现，但可能会导致进程的响应时间较长，尤其是在存在大量短作业的情况下。

此外，FCFS算法可能导致某些进程长时间得不到调度，造成饥饿现象。

2. 时间片轮转（RR）调度算法RR算法能够有效地降低进程的响应时间，并提高系统的吞吐量。

然而，RR算法在进程数量较多时，可能会导致调度开销较大。

实验三 单处理机系统的进程调度


一、实验目的 了解并掌握进程、进程调度的概念及进 程调度算法。 二、实验内容 假设某单处理机系统采用“基于动态优 先权的时间片轮转”调度算法，系统允许 进程的最大个数为10 。进程队列采用单向 链表组织进程控制块。请编程实现该算法。

三、实验要求
1．进程控制块的数据结构定义如下： pointer=^pcb; pcb=RECORD name:char; status:string; priority:integer;//进程动态优先级 ax:integer; next:pointer; times://进程要求服务时间 END; 2.通过过程creat创建进程，进程控制块的相关 数据手动输入（当输满10个或进程名为“0”时结束 输入）
3. 通过函数schedule进行进程调度，并输出调度 的顺序。 4. 时间片长度自行设定，动态优先权的修改方法 自行设定（但必须符合算法设计的

蚁群算法解决任务调度问题-Python 蚁群算法是⼀种启发式优化算法，也是⼀种智能算法、进化计算。

和遗传算法、粒⼦群算法相⽐，蚁群算法所优化的内容是拓扑序（或者路径）的信息素浓度，⽽遗传算法、粒⼦群算法优化的是某⼀个个体（解向量）。

例如TSP问题，30个城市之间有900个对应关系，30*15/2=435条路径，在蚂蚁经过之后，都留下了信息素，⽽某⼀个拓扑序指的是⼀个解向量，旅⾏商的回路应是⾸尾相连的30条路径，蚂蚁在⾛路的时候会考虑到能⾛的路径上的信息素浓度，然后选择⼀个拓扑序作为新解。

例如任务车间调度问题，假如有8个机器和10个任务，则⼀共有80个对应关系，每个对应关系看作⼀个路径，会有信息素的标记，⽽解向量是⼀个长度为10的向量，蚂蚁在⾛路的时候，会选择每⼀个任务到所有机器的对应关系，考虑信息素的浓度选择其中⼀个，由此选择10个任务各⾃放在哪⼀个机器上，作为新解。

蚁群算法天⽣适合解决路径问题、指派问题，效果通常⽐粒⼦群等要好。

相⽐于模拟退⽕算法，计算更稳定。

相⽐于粒⼦群算法收敛性更好。

对于任务调度问题，需要定义模型对象： 节点和云任务。

节点VM具有节点编号id、两种资源总量和两种资源的已占有量。

因此其剩余空间是总量capacity减去已占有量supply。

class Cloudlet:def__init__(self, cpu_demand: float, mem_demand: float):self.cpu_demand = cpu_demandself.mem_demand = mem_demandclass VM:def__init__(self, vm_id: int, cpu_supply: float, cpu_velocity: float, mem_supply: float, mem_capacity: float):self.id = vm_idself.cpu_supply = cpu_supplyself.cpu_velocity = cpu_velocityself.mem_supply = mem_supplyself.mem_capacity = mem_capacity然后定义蚁群算法解决任务调度问题的类。

实验报告院（系）：专业班级：学号:姓名:实验地点:实验日期:课程名称实验项目名称实验学时实验类型计算机操作系统页面调度算法 2 验证型一、实验目的及要求通过本实验可以加深理解有关虚拟存储器的工作原理，进一步体会和了解页面替换算法的具体实现方法。

二、实验环境PC /Windows系统/Visual C++6.0三、实验内容①实现三种算法：先进先出；OPT；LRU②页面序列从指定的文本文件（TXT文件）中取出③输出：第一行：每次淘汰的页面号，第二行：显示缺页的总次数四、实验步骤1．先进先出(FIFO)置换算法的思路该算法总是淘汰最先进入内存的页面，即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。

该算法实现简单，只需把一个进程已调入内存的页面，按照先后次序连接成一个队列，并设置一个替换指针，使它总指向最老的页面。

2．最近久未使用(LRU)置换算法的思路最近久未使用置换算法的替换规则，是根据页面调入内存后的使用情况来进行决策的。

该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间，当需淘汰一个页面的时候选择现有页面中其时间值最大的进行淘汰。

3.最佳（OPT）置换算法的思路其所选择的被淘汰的页面，将是以后不使用的，或者是在未来时间内不再被访问的页面，采用最佳算法，通常可保证获得最低的缺页率。

4、流程图如下图所示：五、调试过程 程序结构分析：程序共有以下九个部分：int findSpace(void);//查找是否有空闲内存int findExist(int curpage);//查找内存中是否有该页面开始 取一条指令取指令中访问的页号=>L查 页 表页标记=1？形成绝对地址是“存”指令？置L 页修改标记“1”输出绝对地址输出“*页号”有后继指令？取一条指令结 束J:=P[k]J 页的修改标记输出“OUTj ”输出“INL ”P[k]:=L k:=(k+1) mod m修改页面是否是 否否（产生缺页中断）是否int findReplace(void);//查找应予置换的页面void display(void);//显示void FIFO(void);//FIFO算法void LRU(void);//LRU算法void OPT(void);//OPT算法；void BlockClear(void);//BLOCK清空，以便用另一种方法重新演示int main() //主程序六、实验结果及分析程序源代码：#include <iostream.h>#define Bsize 3#define Psize 20struct pageInfor{int content;//页面号int timer;//被访问标记};class PRA{public:PRA(void);int findSpace(void);//查找是否有空闲内存int findExist(int curpage);//查找内存中是否有该页面int findReplace(void);//查找应予置换的页面void display(void);//显示void FIFO(void);//FIFO算法void LRU(void);//LRU算法void Optimal(void);//OPTIMAL算法void BlockClear(void);//BLOCK恢复pageInfor * block;//物理块pageInfor * page;//页面号串private:};PRA::PRA(void){int QString[20]={7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2,1,2,0,1,7,0,1};block = new pageInfor[Bsize];for(int i=0; i<Bsize; i++){block[i].content = -1;block[i].timer = 0;}page = new pageInfor[Psize];for(i=0; i<Psize; i++){page[i].content = QString[i];page[i].timer = 0;}}int PRA::findSpace(void){for(int i=0; i<Bsize; i++)if(block[i].content == -1)return i;//找到空闲内存，返回BLOCK中位置return -1;}int PRA::findExist(int curpage){for(int i=0; i<Bsize; i++)if(block[i].content == page[curpage].content)return i;//找到内存中有该页面，返回BLOCK中位置return -1;}int PRA::findReplace(void){int pos = 0;for(int i=0; i<Bsize; i++)if(block[i].timer >= block[pos].timer)pos = i;//找到应予置换页面，返回BLOCK中位置return pos;}void PRA::display(void){for(int i=0; i<Bsize; i++)if(block[i].content != -1)cout<<block[i].content<<" "; cout<<endl;}void PRA::Optimal(void){int exist,space,position ;for(int i=0; i<Psize; i++){exist = findExist(i);if(exist != -1){ cout<<"不缺页"<<endl; }else{space = findSpace();if(space != -1){block[space] = page[i];display();}else{for(int k=0; k<Bsize; k++)for(int j=i; j<Psize; j++){if(block[k].content != page[j].content){ block[k].timer = 1000; }//将来不会用，设置TIMER为一个很大数else{block[k].timer = j;break;}}position = findReplace();block[position] = page[i];display();}}}}void PRA::LRU(void){int exist,space,position ;for(int i=0; i<Psize; i++){exist = findExist(i);if(exist != -1){cout<<"不缺页"<<endl;block[exist].timer = -1;//恢复存在的并刚访问过的BLOCK中页面TIMER为-1}else{space = findSpace();if(space != -1){block[space] = page[i];display();}else{position = findReplace();block[position] = page[i];display();}}for(int j=0; j<Bsize; j++)block[j].timer++;}}void PRA::FIFO(void){int exist,space,position ;for(int i=0; i<Psize; i++){exist = findExist(i);if(exist != -1){cout<<"不缺页"<<endl;}else{space = findSpace();if(space != -1){block[space] = page[i];display();}else{position = findReplace();block[position] = page[i];display();}}for(int j=0; j<Bsize; j++)block[j].timer++;//BLOCK中所有页面TIMER++ }}void PRA::BlockClear(void){for(int i=0; i<Bsize; i++){block[i].content = -1;block[i].timer = 0;}}void main(void){cout<<"|----------页面置换算法----------|"<<endl;cout<<"|---power by kangyan(1318064008)---|"<<endl;cout<<"|-------------------------------------|"<<endl;cout<<"页面号引用串:7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2,1,2,0,1,7,0,1"<<endl; cout<<"----------------------------------------------------"<<endl;cout<<"选择<1>应用Optimal算法"<<endl;cout<<"选择<2>应用FIFO算法"<<endl;cout<<"选择<3>应用LRU算法"<<endl;cout<<"选择<0>退出"<<endl;int select;PRA test;while(select){cin>>select;switch(select){case 0:break;case 1:cout<<"Optimal算法结果如下:"<<endl;test.Optimal();test.BlockClear();cout<<"----------------------"<<endl;break;case 2:cout<<"FIFO算法结果如下:"<<endl;test.FIFO();test.BlockClear();cout<<"----------------------"<<endl;break;case 3:cout<<"LRU算法结果如下:"<<endl;test.LRU();test.BlockClear();cout<<"----------------------"<<endl;break;default:cout<<"请输入正确功能号"<<endl;break;}}}实验截图如下图所示：<—键入1选择运行LRU算法的置换<—初始化信息：3个页块，20个页面号引用串<—存入前三个页，有空闲内存，无需置换<—3，4页已经在内存中无需再写入<—因为3是最久的页面所以将其置换下面原理相同<—所有命中的页面数<—命中率0.5七、总结页面置换算法的思想可以说比较简单，易懂，但是在实现的时候，也遇到了很多的问题，比如说在找空闲物理块的时候，起初我是比较物理块是否等于0，若为0，则直接把页面放入，后来发现不论什么时候都是把0替换出去，才恍然大悟，既然页面标号有0，就不能用0来表示空闲物理块，后来就换成用-1来表示物理块空闲了。