طراحی و ارزیابی یک الگوریتم زمان بندی هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین برای بهینه سازی عملکرد سیستم عامل های چندوظیفه ای

سیستم عامل به عنوان هسته اصلی هر سامانه رایانه ای، مسئول مدیریت منابع سخت افزاری و نرم افزاری است. یکی از مهم ترین وظایف آن، زمان بندی پردازش ها است که نقش مستقیمی در سرعت پاسخ دهی، بهره وری پردازنده، مصرف انرژی و رضایت کاربران دارد. الگوریتم های کلاسیک زمان بندی نظیر First Come First Served (FCFS)، Shortest Job First (SJF)، Round Robin (RR) و Priority Scheduling سال ها در سیستم عامل ها مورد استفاده قرار گرفته اند، اما این الگوریتم ها معمولا بر پایه قوانین ثابت طراحی شده اند و توانایی سازگاری با شرایط متغیر بار کاری را ندارند.با ظهور فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، امکان طراحی الگوریتم هایی فراهم شده است که بتوانند با تحلیل رفتار پردازش ها و یادگیری از داده های گذشته، تصمیم های هوشمندانه تری در زمینه زمان بندی اتخاذ کنند. این الگوریتم ها قادرند الگوهای اجرای پردازش ها را شناسایی کرده و با پیش بینی نیازهای آینده، تخصیص منابع را بهینه سازند.در این پژوهش، یک الگوریتم زمان بندی هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین پیشنهاد می شود که با استفاده از ویژگی هایی نظیر زمان ورود پردازش، مدت اجرای مورد انتظار، میزان استفاده از پردازنده، حافظه موردنیاز و اولویت پردازش، ترتیب اجرای بهینه را تعیین می کند. همچنین عملکرد این الگوریتم با الگوریتم های سنتی از نظر میانگین زمان انتظار، زمان پاسخ، بهره وری پردازنده و نرخ تعویض زمینه مورد مقایسه قرار می گیرد.نتایج نشان می دهد که استفاده از روش های هوشمند می تواند زمان انتظار پردازش ها را کاهش داده، بهره وری سیستم را افزایش دهد و مدیریت منابع را در شرایط کاری پویا بهبود بخشد. یافته های این تحقیق نشان می دهد که ترکیب هوش مصنوعی با سیستم عامل می تواند مسیر جدیدی برای توسعه نسل آینده سیستم عامل های هوشمند ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

سیستم عامل ، زمان بندی پردازش ها ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، بهینه سازی ، مدیریت پردازنده ، الگوریتم های زمان بندی.