Core Concepts
単一バッチ処理環境において、効率性と公平性のバランスを取るための新しいアルゴリズムを提案する。
Abstract
本研究では、単一バッチ処理環境における効率性と公平性の両立を目指す新しいアルゴリズムを提案している。
まず、単一バッチ処理環境の課題を分析し、効率性と公平性を定量的に評価する指標を検討した。効率性は平均待ち時間と平均ターンアラウンド時間で、公平性は平均応答時間で評価する。
次に、従来のアルゴリズム(FCFS、SRTF、LRTF、RR、CFS)の長所と短所を分析し、それらの課題を解決するための新しいアルゴリズム「FairBatch」を提案した。FairBatchは、動的なタイムスライス、プリエンプション、定期的なソーティングを組み合わせることで、効率性と公平性のバランスを取る。
提案アルゴリズムの性能を検証するため、様々な確率分布に従うジョブクラスターを用いた実験を行った。その結果、FairBatchは従来のアルゴリズムと比べて、効率性と公平性の両面で優れた性能を示すことが確認された。
本研究は、単一バッチ処理環境における課題解決に向けた新しいアプローチを提示し、効率的かつ公平なスケジューリングアルゴリズムの開発に貢献するものである。
Stats
平均待ち時間を最小化することは効率性の向上につながる
平均応答時間を最小化することは公平性の向上につながる
平均ターンアラウンド時間を最小化することも効率性の向上につながる
Quotes
"単一バッチ処理システムは、産業現場で広く使われており、完了時間の最小化が重要な課題である。"
"効率性と公平性のバランスを取ることは、スケジューリングアルゴリズムの設計において重要な課題である。"
"提案するFairBatchアルゴリズムは、動的なタイムスライス、プリエンプション、定期的なソーティングを組み合わせることで、効率性と公平性のバランスを取る。"