Advertisement

进程运行、就绪和阻塞三种状态之间的转换及通信调度算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了操作系统中进程的三种核心状态——运行、就绪与阻塞，并分析它们间的转换机制以及相应的优化通信调度算法。 进程管理系统的实现涵盖了进程的创建、调度、通信以及撤销等功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 进程运行、就绪和阻塞三种状态之间的转换及通信调度算法
    优质
    本研究探讨了操作系统中进程的三种核心状态——运行、就绪与阻塞，并分析它们间的转换机制以及相应的优化通信调度算法。 进程管理系统的实现涵盖了进程的创建、调度、通信以及撤销等功能。
     
  • 作业与进程调度（完成所有进程调度任务，展示作业各阶段状态，包括准备、就绪、运行、阻塞和挂起等）
    优质
    本系统实现作业从提交到完成的所有调度过程，详细展示作业在各个阶段的状态变化，涵盖准备、就绪、执行、阻塞及挂起等关键环节。 这是我完成的操作系统实验，实现了进程调度的所有任务，并展示了作业被调度后的所有状态：准备、就绪、运行、阻塞挂起（其中挂起为手动操作）。此外，还包含了进程结束后的情况以及内存分配的图像表示。
     
  • 经纬度三种格式之间的转换方法
    优质
    本文介绍了经纬度在不同应用场景下的三种常见表示方式，并详细讲解了它们相互之间转换的方法与技巧。 经纬度通常有三种格式：度、度分秒以及较少使用的第三种格式。前两种格式较为常见，并且有许多资源可以实现相互转换。由于工作中需要用到第三种格式的转换，但找不到合适的工具，所以我制作了一个转换器供各位下载使用。
     
  • Java中int、char和String三种类型之间的转换
    优质
    本文章介绍在Java编程语言中如何实现整型（int）、字符（char）及字符串（String）三者间的相互转换方法与技巧。 在Java编程语言中，int类型、char类型与String类型的相互转换是常见的操作需求。下面将分别介绍这三种数据类型的互相转换方法。 1. int到String的转换：可以使用Integer类提供的toString()函数实现。 2. String到int的转换：可以通过调用Integer.parseInt(String str)来完成。 3. char到String的转换：可以直接通过加括号的方式，如Character.toString(char c)，或直接将单个字符放入双引号中形成字符串对象。 4. String到char的转换：首先需要使用charAt(int index)方法从字符串获取指定位置上的字符，然后可以得到一个char类型的值。 对于int与char之间的相互转换，在Java语言中可以通过ASCII码表进行。例如： - 将整数转为对应的单个字母或符号（即char类型）时，可以直接利用(char) int这种形式。 - 反之，从某个具体的字符获得其对应整数值，则可以使用该字符变量的int值。 以上就是Java编程中关于int、char和String之间相互转换的基本方法。
     
  • 二进制与十进制之间的转换算法
    优质
    本文章介绍如何实现二进制和十进制之间的相互转换，并提供了具体的算法步骤及示例代码。帮助读者掌握这两种基本数字系统间的变换方法。 二进制转十进制的算法是将每个二进制位上的数字乘以2的幂次（从右向左依次为0,1,2...），然后相加得到结果。 例如，对于二进制数1011： - 最右边一位(最末尾)： 1 * (2^0) = 1 - 第二位： 1 * (2^1) = 2 - 第三位： 0 * (2^2) = 0 - 左边第一位（最高位）: 1 * (2^3) = 8 将上述结果相加，得到十进制数为1 + 2 + 0 + 8=11。 而从十进制转二进制的方法是不断除以2取余数直到商为0。把每次的余数组合起来（通常是从下往上组合）即得原十进制数字对应的二进制表示形式。 例如，将十进制数7转换成二进制： - 7 / 2 = 3 ...1 - 3 / 2 = 1 ...1 - 1 / 2 =0...1 从下往上组合余数得到的二进制结果为：111。
     
  • 尝试使用FFT方法进行加速度、速度和位移之间的转换.pdf
    优质
    本论文探讨了采用快速傅里叶变换(FFT)技术在工程振动分析中的应用，重点研究了如何利用该方法有效实现加速度、速度与位移三者间的相互转换。通过理论推导及实例验证，展示了FFT法在此类数据处理中所具有的高效性和准确性。 采用FFT方法实现加速度与速度以及位移之间的相互转换的方法详见《试采用FFT方法实现加速度_速度与位移的相互转换2.pdf》这篇文章。
     
  • 从传递函数到状态空间的多种转换方法
    优质
    本文综述了从系统传递函数模型向状态空间模型转化的各种技术与算法，探讨其在自动控制理论中的应用。 本段落详细介绍了多种将传递函数转换为状态空间表示的方法，读者可以根据自己的需求自由选择合适的方法。
     
  • 时间片轮转与银行家算法在进程调度和作业调度中的应用
    优质
    本研究探讨了时间片轮转与银行家算法在操作系统中进程调度及作业调度的应用，分析其优劣并提出优化策略。 在计算机系统中，进程调度是操作系统的核心功能之一。它的主要任务是有效地管理和分配CPU资源以确保系统的高效运行。在这门课程设计中，我们将探讨两种重要的调度策略：时间片轮转和银行家算法。 首先来看**时间片轮转**调度算法。这种算法主要用于多用户交互式系统，如现代操作系统的图形界面环境。其基本思想是将所有的就绪进程按照一定的顺序放入一个队列中，然后每个进程会被分配一个固定的时间片（通常是几毫秒到几百毫秒）。在该时间段内，进程可以独占CPU执行；当时间片用完后，它会强制切换回就绪队列的末尾。接下来轮到下一个进程获得CPU资源进行运行。这种调度方式确保了每个进程都能得到一定的执行机会，并有助于提高系统的响应时间和用户体验。 然而对于计算密集型长任务而言，频繁的时间片切换可能会导致大量的上下文转换操作，从而增加系统开销和延迟时间。 然后我们转向**银行家算法**的讨论。这是一种用于避免死锁的安全性算法，在多进程环境下特别有用。当多个任务同时请求超过可用资源的数量时，就有可能发生死锁——所有等待某些资源释放才能继续执行的任务都被阻塞了。借鉴于银行业务中贷款管理的方式，每个申请资源的过程被视为一个客户，“银行”则代表系统本身持有有限的资源库存。 在进程启动阶段，它会向“银行”请求一定数量的指定类型资源；如果当前和未来的总需求不超过可用量，则该过程可以继续进行下去。通过一套安全状态检查机制来确保不会出现死锁情况：只有当所有可能的需求都得到了满足时才会批准新的分配。否则这些要求会被延迟处理直到系统进入一个更稳定的状态。 在多级调度中，通常包括**全局调度器**和**局部调度器**两部分功能。前者负责从整个就绪进程池里挑选出合适的任务运行；后者则是在特定处理器上选择执行的程序项进行上下文切换操作。例如，在一个多核架构下，全球性决策机构可能需要在各个CPU核心之间分配工作负载，而本地级管理者仅需处理单个计算单元上的任务轮换问题。 本课程设计要求学生实现这两种调度算法，并通过模拟或实际测试来评估其性能表现。这通常包括编程实现具体的调度逻辑、编写资源请求和管理的仿真实验程序以及分析与优化不同策略的效果。这种实践有助于加深对操作系统如何管理和分配进程的理解，同时学习到防止及解决潜在资源争用问题的方法论知识——这对于开发高效能的操作系统至关重要。
     
  • C++中double和string之间的转换算法
    优质
    本文探讨了在C++编程语言中，实现double类型与string类型相互转换的具体方法和技巧，旨在帮助开发者更好地处理数值与文本间的转换问题。 本资源整理了几种C++中double与string相互转换的方法，并包含完整的VS2010工程文件，可以直接使用。
     
  • 利用求解器解决车间调度及含阻塞的车间调度问题
    优质
    本研究探讨了使用求解器技术来优化车间调度流程及其在存在生产阻塞情况下的改进策略，旨在提高制造业效率和生产力。 车间调度问题是一个经典的运筹学领域的问题，在有限的时间与资源条件下寻求最优生产任务安排以实现优化目标，比如最小化总完成时间或最大化设备利用率。在这个背景下，一系列作业（jobs）由多个操作（operations）构成，每个操作需在特定机器上进行，并且具有固定的加工时间；带阻塞的车间调度问题则引入了额外复杂性：某些操作因物理限制或其他技术要求不能同时执行导致出现阻塞。 标题中提到“使用求解器解决车间调度及带有阻塞条件的问题”，指的是利用优化软件工具来处理此类问题。以下是三个常用的求解器： 1. **Cplex**是由IBM开发的高性能线性、整数和混合整数编程求解器，适用于构建并解析复杂数学模型以实现任务分配与时间窗口约束的最佳化。 2. **or-tools**是Google开源的一个优化工具包，支持多种类型的优化问题。在车间调度中，它提供了处理机器、作业及操作关系的便捷API，并通过建模和解决找到最佳方案。 3. **CP（Constraint Programming）**是一种基于约束满足问题的方法，特别适合离散优化问题。对于带阻塞条件的车间调度问题而言，这种方法允许定义各种约束并寻找能够满足所有要求的最佳解法。 在Python编程语言中使用这些求解器通常需要相应的Python接口来构建模型和解决问题。“job-shop-scheduling-master”这个压缩包可能包含了用Python及上述求解器实现车间调度问题代码示例或框架的相关内容。 解决实际中的车间调度问题一般遵循以下步骤： 1. **明确目标与约束**：确定优化的目标（如最小化总完成时间）、机器能力、操作顺序以及任何阻塞规则。 2. **建立模型**：将作业、操作、机器和时间关系转化为决策变量及约束条件，形成数学表述。 3. **配置求解器参数**：选择合适的求解工具，并设置相关搜索策略或运行时限制等选项。 4. **执行并获取结果**：通过启动选定的优化软件来找到满足所有给定约束的理想解决方案或者接近最优的结果集。 5. **分析与评估**：对所得调度方案进行性能评价，如有必要则进一步调整以达到更佳效果。 掌握车间调度问题解决方法对于提高制造业生产效率和降低运营成本至关重要。通过学习这些求解器的应用实践不仅能提升个人解决问题的能力，还能深入了解运筹学及优化理论在实际制造场景中的应用价值。