《作业管理及调度》课件

作业管理及调度深入了解作业管理和调度的基本概念，掌握关键技术，提升系统性能和效率。课程目标1了解作业管理的基本概念掌握作业管理的基本理论、方法和技术。2掌握作业调度算法学习常见的作业调度算法，并分析其优缺点。3应用调度算法解决实际问题能够将所学知识应用于实际的作业调度问题，并提出解决方案。作业管理的基本概念作业是指用户提交给操作系统执行的一个完整的任务，例如编译程序、编辑文档等。程序是作业的组成部分，包含了指令和数据，是作业执行的具体内容。数据是作业执行所需要的输入信息，例如程序文件、数据文件等。作业管理的主要任务作业接收接受用户提交的作业请求，并将其存入作业队列等待调度执行。作业调度根据系统资源情况和作业优先级，决定哪个作业先执行。作业执行分配资源给选定的作业，并启动其运行，监控其执行过程。作业监控实时监控作业执行情况，及时处理异常情况，并记录作业执行日志。作业调度的重要性1资源利用率有效分配资源，提高系统效率。2响应时间缩短作业等待时间，改善用户体验。3系统稳定性避免系统过载，保证系统稳定运行。作业调度的基本原则最大化系统资源利用率通过合理分配资源，提高系统整体效率，减少资源闲置和浪费。最小化作业的平均等待时间缩短作业等待时间，提高系统响应速度，提升用户体验。满足不同作业的优先级需求根据作业重要性和紧急程度，优先执行重要作业，保证关键任务的顺利进行。作业调度的主要模型先来先服务(FCFS)按照作业到达的顺序进行调度，简单易行，但可能导致较长的等待时间。最短作业优先(SJF)优先调度执行时间最短的作业，能有效提高系统吞吐量，但可能会造成长作业的饥饿现象。优先级调度(Priority)根据作业优先级进行调度，可用于紧急任务，但需要合理设置优先级，避免不公平现象。时间片轮转(RoundRobin)每个作业分配固定时间片，轮流执行，适合交互式系统，能保证公平性和响应速度。先来先服务调度1简单易于实现2公平先到达的作业优先执行3效率低可能造成短作业等待最短工序时间优先调度1选择从等待队列中选择具有最短处理时间的作业。2执行将选定的作业分配到处理器上执行。3完成当作业完成执行后，将其从处理器上移除。最短剩余时间优先调度1概念选择剩余运行时间最短的作业优先执行。2特点动态调度算法，可提高系统吞吐量。3优势减少平均等待时间，缩短作业周转时间。4劣势可能导致短作业饥饿，长作业等待时间过长。最短到期期限优先调度概念该算法优先调度到期期限最短的作业，以防止作业错过截止时间。优点有效地减少了作业的延迟，避免了错过截止时间的风险。缺点可能导致长作业被长期阻塞，降低系统整体吞吐量。最小平均系统响应时间调度目标最小化所有作业的平均响应时间，即从作业提交到完成所需的时间。适用场景适用于需要处理大量用户请求的系统，例如Web服务器或数据库服务器。优点能有效地提高系统的整体吞吐量和用户体验。缺点可能导致某些作业的响应时间过长，因为优先处理了短作业。最小总延迟时间调度1目标最小化所有作业的总延迟时间，即作业完成时间与到期时间的差值之和。2算法优先调度到期时间最早的作业，以减少总延迟时间。3应用适用于对延迟时间敏感的场景，例如实时系统或关键任务应用。作业调度的算法比较算法优点缺点先来先服务调度简单易懂可能导致较长的平均等待时间最短工序时间优先调度可有效减少平均等待时间可能会造成饥饿现象最短剩余时间优先调度可进一步减少平均等待时间实现较为复杂单机调度问题生产线调度优化单个机器上的作业顺序，以最大限度地提高生产效率和降低成本。服务器工作负载管理高效地分配和调度任务到单台服务器上，以最大化资源利用率并降低响应时间。打印队列管理优化打印机上作业的执行顺序，以最大限度地减少打印等待时间并提高打印效率。并行机调度问题多台处理机同时处理任务，需要优化任务分配和执行顺序。最小化总完成时间、最大完成时间或其他目标函数。适用于高性能计算、云计算和分布式系统等场景。车间调度问题复杂性车间调度问题涉及多个机器、多个作业和各种约束条件，使其成为一个非常复杂的优化问题。重要性有效地解决车间调度问题可以提高生产效率，降低生产成本，并确保产品按时交付。柔性车间调度问题1机器可加工零件柔性车间中，机器可以加工多种类型的零件，增加了调度问题的复杂性。2加工顺序不固定工件的加工顺序不再固定，可以根据实际情况进行调整。3多目标优化柔性车间调度问题通常需要考虑多个目标，例如最小化完工时间、最大化机器利用率等。调度问题的求解方法启发式算法基于经验和直觉，快速找到近似最优解。群智能算法模拟自然界群体行为，如蚁群算法、粒子群算法。精确算法保证找到全局最优解，但计算复杂度较高。启发式算法启发式算法是一种基于经验和直觉的算法，用于解决复杂问题，特别是那些难以用精确算法解决的问题。它们通常利用问题领域的特定知识，并通过一些简单的规则来引导搜索过程，以快速找到接近最优解的解。启发式算法在许多领域都有广泛的应用，包括物流、生产计划、资源分配等，为复杂问题的求解提供了一种有效的解决方案。群智能算法模拟自然界群智能算法模拟了自然界中生物群体协同合作的行为，例如蚁群、鸟群、鱼群等。解决复杂问题这些算法擅长解决优化、搜索、路径规划等复杂问题，并在实际应用中取得了显著成效。应用领域群智能算法广泛应用于机器学习、数据挖掘、控制工程、物流优化等领域。遗传算法模拟自然选择遗传算法从一组随机解开始，并通过模拟自然选择过程来逐步改进这些解。交叉和变异遗传算法使用交叉和变异操作来产生新的解，模拟生物进化的基因重组和突变。适应度函数适应度函数用来评估每个解的质量，并指导算法向更优解的方向发展。模拟退火算法全局优化模拟退火算法是一种全局优化算法，它借鉴了金属退火过程，通过在解空间中随机搜索来寻找最优解。温度参数算法中引入一个温度参数，随着温度的降低，搜索范围逐渐缩小，最终收敛到最优解。应用广泛模拟退火算法在许多领域都有应用，包括生产调度、机器学习和人工智能。禁忌搜索算法1记忆型搜索禁忌搜索算法通过记录搜索过程中的历史信息，避免重复搜索相同区域。2禁忌表禁忌表存储最近搜索过的解，避免算法陷入局部最优解。3启发式规则算法使用启发式规则来选择下一步搜索方向，并避免陷入局部最优解。神经网络算法学习能力神经网络算法可以从数据中学习模式，并根据新数据做出预测。自适应性神经网络算法可以适应不断变化的数据模式，并提高其预测精度。非线性关系神经网络算法可以处理非线性关系，使其能够解决复杂问题。作业管理的未来发展趋势智能制造将推动作业管理向智能化、自动化方向发展，提高效率和效益。大数据分析将为作业管理提供更精准的数据支持，优化决策和资源配置。人工智能技术将赋能作业管理，实现更智能的调度、预测和控制，提升系统自主学习和适应能力。智能制造与作业管理智能化生产智能制造的应用，提升了生产效率和质量控制水平。柔性化生产智能制造赋能灵活的生产线，适应市场需求的快速变化。数据驱动决策智能制造收集并分析数据，为生产优化和决策提供依据。大数据与作业管理数据驱动决策大数据分析可以提供洞察力，帮助企业优化生产流程、提高资源利用率并做出更明智的决策。预测性维护通过分析传感器数据和其他相关数据，可以预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间和成本。个性化服务大数据可以帮助企业了解客户需求，提供个性化的产品和服务，提升客户满意度。人工智能与作业管理