1. Het ideale (en onpraktische) scenario:de toekomst kennen

* In een perfecte wereld zou je de exacte CPU-bursttijd kennen die elk proces nodig heeft *voordat* het wordt uitgevoerd. Dit zou een optimale planning mogelijk maken (bijvoorbeeld de kortste taak eerst).

* Realiteit: De toekomst kennen is onmogelijk! Processen kunnen gegevens- en invoerafhankelijk zijn en worden beïnvloed door externe gebeurtenissen, waardoor hun CPU-behoeften zeer onvoorspelbaar zijn.

2. De praktische aanpak:schatting met behulp van exponentiële middeling

Omdat we de exacte burst-tijd niet kunnen weten, gebruiken besturingssystemen voorspellingsalgoritmen om het in te schatten. De meest gebruikelijke en effectieve techniek is exponentiële middeling (ook wel veroudering genoemd).

* Formule:

`τ_(n+1) =α * t_n + (1 - α) * τ_n`

Waar:

* `τ_(n+1)`:De voorspelde burst-tijd voor de *volgende* CPU-burst.

* `t_n`:De *werkelijke* gemeten burst-tijd van de *meest recente* CPU-burst.

* `τ_n`:De *vorige* voorspelde burst-tijd. Dit is de schatting die we vóór de laatste uitbarsting hebben gemaakt.

* `α`:De afvlakkingsfactor (0 ≤ α ≤ 1). Dit bepaalt het gewicht dat aan de meest recente uitbarsting wordt gegeven ten opzichte van de vorige voorspelling.

* Uitleg:

* De formule berekent een gewogen gemiddelde van de vorige voorspelling (`τ_n`) en de meest recente feitelijke burst-tijd (`t_n`).

* `α` bepaalt hoe snel de voorspelling zich aanpast aan veranderingen in het gedrag van het proces.

* Hoge α (dicht bij 1): Geeft meer gewicht aan de recente uitbarsting. De voorspelling reageert snel op plotselinge veranderingen in CPU-vereisten. Geschikt voor processen met korte, variabele bursts.

* Lage α (dicht bij 0): Geeft meer gewicht aan de geschiedenis uit het verleden. De voorspelling is stabieler en wordt minder beïnvloed door incidentele schommelingen. Geschikt voor processen met relatief consistente CPU-vereisten.

* Wanneer een nieuw proces arriveert, wordt de aanvankelijke burst-tijdschatting (`τ_0`) gewoonlijk ingesteld op een kleine standaardwaarde (bijvoorbeeld 0 of de gemiddelde burst-tijd van andere processen).

* Voorbeeld:

Laten we zeggen:

* `α =0,5`

* `τ_n =10` ms (vorige voorspelling)

* `t_n =20` ms (werkelijke burst-tijd zojuist voltooid)

Dan:

`τ_(n+1) =0,5 * 20 + (1 - 0,5) * 10 =10 + 5 =15` ms

De voorspelde burst-tijd voor de volgende burst is 15 ms.

3. Hoe het in de praktijk werkt (vereenvoudigd)

1. Initialisatie: Wanneer een proces start, stelt u een initiële schatting in (`τ_0`).

2. Uitvoering: Het proces wordt uitgevoerd en we meten de werkelijke CPU-bursttijd (`t_n`).

3. Schatting: Nadat de burst is voltooid, gebruikt u de exponentiële middelingsformule om de nieuwe voorspelde burst-tijd (`τ_(n+1)`) te berekenen.

4. Herhaal: Het proces blijft doorgaan en we herhalen stap 2 en 3 na elke burst. De voorspelling wordt voortdurend bijgewerkt.

4. Overwegingen en uitdagingen

* Alfa kiezen: Het selecteren van de juiste `α`-waarde is van cruciaal belang. Er bestaat niet één ‘beste’ waarde. Het hangt af van de kenmerken van de processen die op het systeem draaien. Sommige besturingssystemen kunnen `α` dynamisch aanpassen op basis van waargenomen procesgedrag.

* Nauwkeurigheid: Exponentiële middeling is een *schatting* en geen perfecte voorspeller. De nauwkeurigheid van de voorspelling hangt af van het gedrag van het proces en de keuze voor `α`.

* Overhead voor contextwisseling: Er moet rekening worden gehouden met de overhead van het meten van burst-tijden en het bijwerken van schattingen, vooral als contextwisselingen frequent voorkomen.

* Andere voorspellingstechnieken: Hoewel exponentiële middeling de meest voorkomende is, bestaan ​​er ook andere technieken, zoals het gebruik van complexere historische gemiddelden of machine learning-modellen. Deze worden echter minder vaak gebruikt vanwege de extra complexiteit en potentiële overhead.

Samenvattend gaat het bij het berekenen van de CPU-bursttijd om het *schatten* van deze tijd op basis van gedrag uit het verleden. Exponentiële middeling is een eenvoudige maar effectieve methode waarmee het besturingssysteem zich kan aanpassen aan de veranderende CPU-vereisten van het proces, waardoor betere planningsbeslissingen mogelijk zijn.