Kuyrukta bekleyen işlemler ve onlara ait parametrelere uygun kuantum süresi seçilerek optimum değerlerin bulunması hedeflenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:İşlemcinin verimliliğini arttırabilmek amacıyla bu çalışmada, Döner Çekirdek Algoritması, Genetik Algoritma ile geliştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:İşlemcinin verimliliğini arttırabilmek amacıyla bu çalışmada, Döner Çekirdek Algoritması, Genetik Algoritma ile geliştirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Kuyrukta bekleyen işlemler ve onlara ait parametrelere uygun kuantum süresi seçilerek optimum değerlerin bulunması hedeflenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Döner çekirdek · genetik algoritma · işlemci tarifeleme
Özet
İşlemcinin verimliliğini arttırabilmek amacıyla bu çalışmada, Döner Çekirdek Algoritması, Genetik Algoritma ile geliştirilmiştir. Kuyrukta bekleyen işlemler ve onlara ait parametrelere uygun kuantum süresi seçilerek optimum değerlerin bulunması hedeflenmiştir.
Abstract
In order to increase the efficiency of the processor, in this study, existing algorithms were examined. Round Robin Algorithm was developed with Genetic Algorithm. It is aimed to find the optimum values by selecting the quantum value according to the pending processes and their parameters.
ÖKDEM, S., KOŞMAZ, B. (2021). Döner çekirdek cpu tarifeleme algoritmasının optimum parametre değerlerinin genetik algoritma ile bulunması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 2, 1013–1028. https://ajindex.com/articles/108538
Alam, B., Fuzzy round robin CPU scheduling algorithm. Journal of Computer Science, 9 (8): 1079-1085, 2013.
Kumarsaroj, S., Sharma, A. K., Chauhan, S. K., A novel CPU scheduling with variable time quantum based on mean difference of burst time, Proceeding - IEEE International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA), 1342-1347, 2016.
Parekh, H. B., Chaudhari, S., Improved round robin CPU scheduling algorithm: round robin, shortest job first and priority algorithm coupled to increase throughput and decrease waiting time and turnaround time, International conference on global trends in signal processing, ınformation computing and communication (ICGTSPICC), 184–187, 2016.
Fonseca, C. M., Fleming, P. J., Genetic algorithms for multiobjective optimization: Formulation, discussion, and generalization,. 5th International Conference on Genetic Algorithms, California, 416–423, 1993.
Neshat, M., Sargolzaei, M., Najaran, A., Adeli, A., The new method of adaptive CPU scheduling using fonseca and fleming’s genetic algorithm, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 37 (1): 1-16, 2012.
Siregar, M. U., A new approach to CPU scheduling algorithm: genetic round robin. International Journal of Computer Applications, 47 (19): 18-25, 2012.
Dhumal, R. A., Maktum, T. A., Ragha, L., Dynamic quantum based genetic round robin algorithm, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 3 (3): 5905-5908, 2014.
Hussein, Q. M., Hasoon, A. N., Dynamic process scheduling using genetic algorithm, Annual Conference on New Trends in Information and Communications Technology Applications (NTICT), 111–115, 2017.
Karaboğa, D., Yapay Zeka ve Optimizasyon Algoritmaları, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 2011.
Tanenbaum, A. S., Modern Operating Systems 2nd Edition,
Pearson Education, USA, 2002.
Silberschatz, A., Galvin, P. B., Gagne, G., Operating System Concepts Essentials, John Wiley & Sons, USA, 2014.
Satman, M. H., Genetik Algoritmalar, Türkmen Kitabevi, İstanbul, 2016.
Singh, A., Goyal, P., Batra, S., An optimized round robin scheduling algorithm for CPU scheduling, International Journal on Computer Science and Engineering(IJCSE), 02 (7): 2383–2385, 2010.
Punhani, A., Kumar, S., Chaudhary, R., Sharma, A. K., A CPU scheduling based on multi criteria with the help of evolutionary algorithm, 2nd IEEE International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing, 730-734, 2012.