Algoritmo de escalonamento Fuzzy Round Robin

FUZZY ROUND ROBIN
CPU SCHEDULING ALGORITHM
Carlos Alberto
Marcos Castro
Roberson Costa
1

Objetivos
• Essa apresentação tem como objetivos
descrever e analisar o artigo intitulado
“FUZZY ROUND ROBIN SCHEDULING
ALGORITHM” publicado em 2013.
• Endereço para acessar o artigo
• http://thescipub.com/PDF/jcssp.2013.1079.1085.pdf
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Introdução
• Computadores multiprogramados
• Em um computador multiprogramado, os processos
ficam competindo pela CPU. É necessário que alguém
escolha qual processo irá obter a CPU e esse alguém é
chamado de escalonador (scheduler).
• Escalonador
• O escalonador escolhe o processo que irá usar a CPU
de acordo com o algoritmo de escalonamento.
Existem vários algoritmos de escalonamento, alguns
deles serão citados nessa apresentação.
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Critérios
• Qual o melhor algoritmo de escalonamento?
• Para responder a essa pergunta você precisa ficar
atento a alguns critérios tais como: throughput
(quantidade de processos terminados por unidade de
tempo), justiça (equidade), utilização de CPU, tempo
de espera (soma dos períodos em que o processo
esteve no estado pronto), tempo de retorno (tempo
de espera + tempo de execução) e tempo de resposta
(tempo entre a chegada ao sistema e o início da
execução).
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Algoritmos de escalonamento
• FCFS (First come First serve)
• É como uma fila de banco, o primeiro a chegar é o
primeiro a ser servido. É como na estrutura de dados
FILA (first in first out). O processo que pedir primeiro a
CPU, será executado. Não possui um bom tempo de
resposta porque é sensível a ordem de chegada e não
é recomendável para sistemas de tempo real e de
tempo compartilhado. É imune a inanição (inanição é
quando um processo morre de fome, ou seja, nunca é
executado porque sempre existe um processo de
maior prioridade para ser executado).
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• SJF (shortest job first)
• O processo com estimativa de tempo menor é
executado primeiro. Essa estimativa de tempo é feita
através de bases estatísticas (heurísticas). O grande
problema é estimar o tempo para processos
interativos já que a entrada de dados é algo
imprevisível.
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• SRTN (shortest remaining time next)
• O processo com menor tempo de execução restante é
executado primeiro. A diferença para o SJF está na
preempção (troca de processos), pois quando um
processo chega, é estimado o tempo de execução
desse processo, se for menor do que o tempo do
processo corrente, então ocorre a troca de processos,
ou seja, o processo corrente sofre preempção. Possui
um tempo de resposta bom se o processo não for
longo, possui uma throughput boa, mas não é imune a
inanição.
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• Priority scheduling
• Cada processo tem sua prioridade. A prioridade pode
ser definida dentro de um range (intervalo) como por
exemplo entre 0 e 7 ou 0 e 4095. O processo com
maior prioridade é executado primeiro. O SJF é um
caso especial dessa classe de algoritmos.
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• Multilevel queue scheduling
• Agendamento de fila multinível. A fila é dividida em
várias filas (níveis). Cada uma pode ter seu próprio
algoritmo de escalonamento. Nesse algoritmo um
processo não pode se mover entre as filas.
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• Multilevel feedback queue scheduling
• A diferença para o “Multilevel queue scheduling” é
que no “Multilevel feedback queue scheduling” o
processo pode se mover entre as filas. Por exemplo, se
um processo irá utilizar por muito tempo a CPU, pode-
se movê-lo para uma fila de menor prioridade.
Parâmetros: número de filas, algoritmo de
escalonamento de cada fila, método utilizado para
promover um processo para uma fila de maior
prioridade, método para rebaixar um processo para
uma fila de menor prioridade e método utilizado para
inserir o processo numa determinada fila.
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• Fair share scheduling
• Compartilhamento igualitário. O algoritmo leva em
conta o histórico da execução de processos do grupo
relacionado e o histórico da execução do processo
individualmente. É dada uma fração de CPU para cada
grupo. O escalonamento é feito com base na
prioridade do processo, no uso recente do
processador pelo processo e no uso recente do
processador pelo grupo a qual pertence o processo. A
prioridade do processo diminui à medida que o
processo utiliza a CPU e à medida que o grupo a qual
pertence o processo utiliza a CPU.
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• Guaranteed scheduling
• Escalonamento garantido. Esse algoritmo tenta ser
justo com os usuários e não com os processos. Se
possui “n” usuários logados, então o algoritmo tenta
dar 1/n de tempo de CPU para cada usuário. Leva em
conta o quanto de tempo de CPU o usuário teve para
seus processos e quanto tempo o usuário está logado.
É calculada a participação do usuário dada pelo
(tempo_login) / n. Compara-se o tempo real com o
tempo ideal e o processo com a menor taxa é
escolhido.
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• Lottery scheduling
• São dados bilhetes de loteria para os processos. Na
decisão do agendamento, é sorteado um bilhete e o
processo que possui esse bilhete será o escolhido.
Trata-se de um algoritmo probabilístico, então caso
queira que um processo tenha mais chances de ser
escolhido, basta distribuir mais bilhetes para esse
processo. Esse algoritmo resolve o problema da
inanição.
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• HRRN (highest response ratio next)
• O processo com a maior taxa de resposta é escolhido.
Essa taxa de resposta é calculada da seguinte forma:
• r = (tempo_espera + tempo_servico) / tempo_servico
• Jobs mais curtos são privilegiados por causa do
tempo_servico menor, mas o tempo_espera impede
que jobs longos fiquem esperando por tempo
indeterminado.
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• Fuzzy HRRN
• Utiliza lógica fuzzy para melhorar o HRRN.
• Fuzzy Fair Share
• Utiliza lógica fuzzy para melhorar o Fair Share.
• Iremos estudar mais adiante lógica fuzzy até
mesmo para entendermos melhor o que foi
proposto no artigo.
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• Round Robin
• Trata-se de um algoritmo simples, mas robusto,
bastante utilizado para resolver problemas de
distribuição de cargas.
• Esse algoritmo possui uma ready queue (fila de
estados prontos para executar). Essa fila é circular e
cada processo pode utilizar a CPU durante uma
pequena fração de tempo (time quantum). Se o
processo não completar sua tarefa durante o time
quantum, então ele pára a execução (sofre
preempção) e vai para o final da fila. 16

• Round Robin
• Se o processo terminar sua tarefa durante o time
quantum, então a CPU é liberada para o próximo
processo da fila. Perceba que em ambos os casos um
novo processo é escolhido da fila. A preempção
acarreta um valor adicional na execução do processo,
tem-se overhead (processamento em excesso)
contribuindo para um menor desempenho.
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• Round Robin
• Se o valor do time quantum for muito grande, o Round
Robin degenera para um FCFS (first come first serve),
pois os processos serão completados pela ordem de
chegada. Se o time quantum for muito pequeno,
ocorrerá trocas de contexto frequentes minimizando o
desempenho. É preciso saber quando deve-se ocorrer
preempção e o melhor valor do time quantum.
• Exemplo: uma tarefa de 210ms e time quantum de
100ms. Essa tarefa precisará de 3 agendamentos para
completar. Por que não completar ela em apenas 2
agendamentos já que fica sobrando apenas 10ms?
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• Round Robin
• A lógica fuzzy pode melhorar isso? Precisamos
resolver um problema com informações incertas,
estimar o melhor time quantum e decidir se o
processo deve ou não sofrer preempção.
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Execução Round Robin
• Nós fizemos um pequena aplicação em
JavaScript para demonstrar a execução do
Round Robin. A aplicação não leva em conta
o tempo adicional da preempção, mas
demonstra de forma simples a execução do
algoritmo. Acesse o link do projeto:
• https://github.com/marcoscastro/execution-round-robin
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Lógica Fuzzy
• Lógica booleana: 0 ou 1 (quente ou frio)
• Teresina está quente.
• A lógica fuzzy permite valores lógicos
intermediários (valores entre 0 e 1).
• Teresina está muito quente.
• A lógica fuzzy tenta solucionar problemas
com informações incertas.
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Lógica Fuzzy
• Quando usar? Exemplo: controle inteligente
de sistemas, controle de sistemas não
lineares difíceis de modelar.
• Graus de verdade (varia entre 0 e 1)
• Capturar modos imprecisos de raciocínio.
• Funções membros (ou de pertinência)
• Por exemplo, para ser considerado jovem:
• f(x) = 0 para x < 5
• f(x) = (x-5)/5 para 5<=x<=10 22

Lógica Fuzzy
• Exemplo de conjunto Fuzzy
• Céu ensolarado
• Pertinência 1.0 para cobertura de nuvens de 0%
• Conjunto: {(0, 1.0), (20, 0.8), (30, 0.4)}
• (x, u(x)) onde u(x) é o gau de pertinência do elemento
“x”
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FIS (Fuzzy Inference System)
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• Escalonamento Round Robin
• Valor do Time Quantum
• Proposto um Método: Lógica Fuzzy.
• O algoritmo: Fuzzy Round Robin CPU
Scheduling Algorithm
• Utilização de 2 FIS (Sistema de Inferência
Fuzzy)
Fuzzy Round Robin
Algorithm
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• FIS para encontrar o time quantum.
• FIS para decidir sobre a preempção.
Sistemas de Inferência Fuzzy
26

• Para simular cada FIS, podemos utilizar o
editor fuzzy do MatLab:
Sistemas de Inferência Fuzzy
27

FIS para achar o time
quantum
28

FIS para decidir a preempção
29

Função de Pertinência para o
Time Quantum
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• Funcionamento:
• Passo 1: Seleciona o primeiro processo na
fila de prontos e remove da Read List
• Passo 2: Encontra a ABT(Average Burst time)
• Passo 3: Fornece o N e o ABT para o FIS para
o time quantum
• Passo 4: Obtém a saída do FIS e carrega no
temporizador
Fuzzy Round Robin
Algorithm
33

• Passo 5: Inicia a execução do processo P
• Passo 6: Se “p” inicia operação de I/O ou
completa a execução, vá para passo 1
• Passo 7: Quando ocorre a interrupção do
temporizador, o processo não sofre
preempção, e inicia o contador para
mensurar o laxity do dado processo
Fuzzy Round Robin
Algorithm
34

• Passo 7(continuação):
-Se o processo completa, vá para o passo 1
-Dado o laxity e o N , obtém o status da
preempção.
-Se status da preempção maior ou igual a 0.5
sofre preempção, vá para o passo 1
-Senão o processo completa, vá para o passo 1
para agendar outro processo para execução
Fuzzy Round Robin
Algorithm
35

Desempenho
• Simulação: 1000 processos em grupos de 10.
• Burst time (tempo que um processo leva para
completar a sua tarefa) de 10ms.
• Foram comparados a média do tempo de
espera e o rendimento (throughput) entre os
algoritmos “Fuzzy Round Robin” (proposto no
artigo) e o “Round Robin”.
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Desempenho
• Pelo gráfico do slide anterior, o “Fuzzy Round
Robin” teve uma média de tempo de espera
menor do que o “Round Robin”.
• Também pode-se perceber pelo gráfico
anterior que o “Fuzzy Round Robin” teve um
rendimento (throughput) melhor do que o
“Round Robin”.
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Conclusão
• Dois FIS (Sistemas de Inferência Fuzzy) foram
projetados.
• Um FIS para encontrar o time quantum e o
um FIS para decidir sobre a preempção.
• Possíveis melhoramentos: ajustes nas regras
de inferência e funções membros.
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Referências
• Escalonamento Round-Robin
• http://www.ime.usp.br/~kon/MAC5755/trabalhos/sof
tware/FlavioArruda/node2.html - Acessado em
29/12/2014
• Sistema de Controle Difuso de Mamdani
• http://www.dct.ufms.br/~mzanusso/producao/Pedro
Mir.pdf - Acessado em 02/12/2015
40

Referências
• Lógica Difusa (Fuzzy)
• http://www.cin.ufpe.br/~if684/EC/aulas/Aula-logica-
fuzzy-SI.pdf - Acessado em 03/12/2015
• Avaliação da aprendizagem por meio de
lógica de fuzzy validado por uma Árvore de
Decisão ID3
• http://seer.ufrgs.br/renote/article/viewFile/18053/10
640 - Acessado em 04/12/2015
41

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