[論文レビュー] Comparative performance analysis of multi dynamic time quantum Round Robin(MDTQRR) algorithm with arrival time

H. S. Behera, Rakesh Mohanty+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2011

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 1被引用数 11

ひとこと要約

本論文では、プロセスの到着時刻とバースト時間に基づいて時間量子を動的に調整することで、従来のラウンドロビンスケジューリングを改善する、マルチダイナミックタイムクォンタムラウンドロビン（MDTQRR）アルゴリズムを提案する。1サイクルあたり2回時間量子を再計算することで、コンテキストスイッチの回数、平均待ち時間、ターンアラウンド時間を削減し、標準ラウンドロビンおよび最短残りバーストラウンドロビンと比較して、スループットとCPU利用率の向上を実現する。

ABSTRACT

CPU being considered a primary computer resource, its scheduling is central to operating-system design. A thorough performance evaluation of various scheduling algorithms manifests that Round Robin Algorithm is considered as optimal in time shared environment because the static time is equally shared among the processes. We have proposed an efficient technique in the process scheduling algorithm by using dynamic time quantum in Round Robin. Our approach is based on the calculation of time quantum twice in single round robin cycle. Taking into consideration the arrival time, we implement the algorithm. Experimental analysis shows better performance of this improved algorithm over the Round Robin algorithm and the Shortest Remaining Burst Round Robin algorithm. It minimizes the overall number of context switches, average waiting time and average turn-around time. Consequently the throughput and CPU utilization is better.

研究の動機と目的

• 固定時間量子の割り当てによる従来のラウンドロビンスケジューリングにおける非効率性を解消すること。
• 時間共有環境における平均待ち時間とターンアラウンド時間を短縮すること。
• 動的時間量子調整を通じてCPU利用率とシステムスループットを向上させること。
• プロセスの到着時刻を時間量子計算に組み込むことで、スケジューリングの正確性を向上させること。

提案手法

• MDTQRRアルゴリズムは、1つのラウンドロビンサイクル内で時間量子を2回計算することで、プロセスの動作に応じて動的に適応する。
• プロセスの到着時刻とバースト時間を用いて、各プロセスの最適化された時間量子を計算する。
• 2段階のスケジューリングアプローチを採用：初期の時間量子割り当ての後、残り実行時間に基づいてリアルタイムで調整を行う。
• 到着時刻を時間量子計算に統合することで、スターヴェーションの防止と公平性の向上を図る。
• 時間量子の知能的な適応により、不要なプロセスのプリエンプションを最小限に抑えることで、コンテキストスイッチの回数を削減する。
• 性能は、平均待ち時間、平均ターンアラウンド時間、スループット、CPU利用率といった標準指標を用いて評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的時間量子調整は、時間共有システムにおける平均待ち時間にどのように影響するか？
• RQ2 到着時刻を組み込むことで、ラウンドロビンにおけるスケジューリングの公平性と効率性はどの程度向上するか？
• RQ3 2段階の時間量子計算は、標準ラウンドロビンと比較してコンテキストスイッチの回数を減らせるか？
• RQ4 スループットとCPU利用率の観点から、MDTQRRは最短残りバーストラウンドロビンとどのように比較できるか？
• RQ5 動的時間量子は、全体のシステム応答時間とリソース利用率にどのような影響を与えるか？

主な発見

• MDTQRRアルゴリズムは、標準ラウンドロビンおよび最短残りバーストラウンドロビンと比較して、全体のコンテキストスイッチの回数を削減する。
• 到着時刻とバースト時間に基づく最適化された時間量子割り当てのおかげで、MDTQRRにおける平均待ち時間は顕著に低い。
• 動的調整によって平均ターンアラウンド時間が最小化され、プロセスの完了効率が向上する。
• コンテキストスイッチの回数が減少し、より良い時間量子の割り当てが実現することで、スループットが向上する。
• アイドル時間の削減と、バースト長が異なるプロセスのより効果的なスケジューリングにより、CPU利用率が向上する。
• アルゴリズムは、すべての主要なスケジューリング指標において優れたパフォーマンスを示し、時間共有環境における有効性を確認している。