طراحی و پیاده سازی یک سیستم زمان بندی هوشمند پردازش ها با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم عامل

زمان بندی پردازش ها یکی از مهم ترین وظایف سیستم عامل است که تاثیر مستقیمی بر عملکرد، بهره وری و پاسخ گویی سیستم دارد. الگوریتم های متداول زمان بندی مانند First Come First Served (FCFS)، Shortest Job First (SJF)، Priority Scheduling و Round Robin (RR) با وجود سادگی و کارایی، در شرایط پیچیده و بارهای کاری متغیر با محدودیت هایی مانند افزایش زمان انتظار، کاهش بهره وری پردازنده و عدم سازگاری با تغییرات لحظه ای مواجه هستند. در سال های اخیر، توسعه فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فرصت های جدیدی را برای طراحی سیستم های زمان بندی هوشمند فراهم کرده است. در این پژوهش، مدلی مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین برای زمان بندی پردازش ها در سیستم عامل ارائه می شود که با تحلیل ویژگی های پردازش ها، اولویت مناسب هر پردازش را به صورت پویا تعیین می کند. پژوهش حاضر از نوع توصیفی–تحلیلی بوده و با بررسی مطالعات پیشین و تحلیل الگوریتم های رایج زمان بندی، یک مدل مفهومی پیشنهاد شده است. نتایج نشان می دهد که استفاده از الگوریتم های هوشمند می تواند موجب کاهش زمان انتظار پردازش ها، افزایش بهره وری پردازنده، بهبود زمان پاسخ و توزیع عادلانه تر منابع شود. مدل پیشنهادی قابلیت استفاده در سیستم عامل های مدرن، رایانش ابری و سامانه های بلادرنگ را دارد و می تواند مبنایی برای توسعه نسل جدید الگوریتم های زمان بندی هوشمند باشد.

کلیدواژه ها:

سیستم عامل ، زمان بندی پردازش ها ، یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، بهره وری پردازنده