[论文解读] Comparative performance analysis of multi dynamic time quantum Round Robin(MDTQRR) algorithm with arrival time
本文提出多动态时间量子轮转（MDTQRR）算法，通过根据进程到达时间和执行时间动态调整时间量子，增强了传统轮转调度。该算法在每个周期内两次重新计算时间量子，减少了上下文切换次数、平均等待时间和周转时间，从而相比标准轮转和最短剩余执行时间轮转，提升了吞吐量和CPU利用率。
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.
研究动机与目标
- 解决因固定时间量子分配导致传统轮转调度效率低下的问题。
- 在时间共享环境中减少平均等待时间和周转时间。
- 通过动态调整时间量子，提升CPU利用率和系统吞吐量。
- 将进程到达时间纳入时间量子计算，以提高调度精度。
提出的方法
- MDTQRR算法在单个轮转周期内两次计算时间量子，以动态适应进程行为。
- 利用进程到达时间和执行时间计算每个进程的优化时间量子。
- 采用两阶段调度方法：初始时间量子分配，随后根据剩余执行时间实时调整。
- 将到达时间整合到时间量子计算中，以防止饥饿并提升公平性。
- 通过智能的时间量子自适应，最小化不必要的进程抢占，从而减少上下文切换。
- 使用标准指标评估性能：平均等待时间、平均周转时间、吞吐量和CPU利用率。
实验结果
研究问题
- RQ1动态时间量子调整对时间共享系统中平均等待时间有何影响？
- RQ2在轮转调度中，引入到达时间在多大程度上能提升调度公平性和效率？
- RQ3与标准轮转相比，两阶段时间量子计算能否减少上下文切换？
- RQ4MDTQRR在吞吐量和CPU利用率方面与最短剩余执行时间轮转相比如何？
- RQ5动态时间量子对整体系统响应时间和资源利用率有何影响？
主要发现
- 与标准轮转和最短剩余执行时间轮转相比，MDTQRR算法显著减少了总体上下文切换次数。
- 由于基于到达时间和执行时间优化时间量子分配，MDTQRR的平均等待时间明显降低。
- 通过动态调整，平均周转时间得到最小化，提升了进程完成效率。
- 由于上下文切换减少和更优的时间量子分配，吞吐量得以提升。
- 由于空闲时间减少和对不同执行长度进程更有效的调度，CPU利用率得到提高。
- 该算法在所有关键调度指标上均表现出优越性能，证实其在时间共享环境中的有效性。
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