进程调度与死锁

本文深入探讨了进程调度的基本概念,解释了在多道程序设计环境下,如何通过进程调度算法来解决多个进程竞争CPU的问题。文章阐述了进程调度对于提高处理机利用率、优化用户进程执行及提升整体系统性能的重要性。


        进程调度即处理机调度。在多道程序设计环境中,进程数往往多于处理机数,这将导致多个进程竞争使用处理机。到底让哪一个进程优先运行,是一个很重要的问题。系统必须按照一定的算法把处理机动态地分配给就绪队列中某一个进程,并使之执行,这就是进程调度的任务。显然,进程调度是控制、协调进程对CPU的竞争,按照一定的调度算法,使某一就绪进程获得对CPU的控制权。由于处理机是计算机系统中的重要资源,所以处理机调度算法不仅对处理机的利用率和用户进程的执行有影响,同时还与内存等其他资源的使用密切相关,对整个计算机系统的综合性能指标也有重要影响。

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解应用能力。
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