الگوریتم زمانبندی SRT در ++C سی پلاس پلاس
در این پست الگوریتم زمانبندی SRT در ++C سی پلاس پلاس برای شما کاربران گرامی آماده کرده ایم. زمانبندی SRT یا Shortest Remaining Time همان کوتاهترین زمان باقیمانده است و شبیه زمانبندی SJF یا Short Job First می باشد ولی زمانبندی SRT از نوع غیر انحصاری است. البته در برخی مراجع از این الگوریتم با نام SRTF یعنی Shortest Remaining Time First نیز یاد می شود. در زمانبندی SRT پردازشی که احتیاج به کمترین زمان جهت تکمیل خود دارد در مرحله اول اجرا می شود. موقع انتخاب یک پردازش در واقع کارهایی که تازه به صف آماده وارد می شوند هم در نظر گرفته خواهند شد. در این وضعیت ممکن است وقت CPU از یک پردازش در حال اجرا توسط پردازش جدیدی که نیاز به زمان کمتری برای اجرا و تکمیل شدن دارد گرفته شود.
الگوریتم زمانبندی SRT
در زمانبندی SRT هم مانند زمانبندی SJF احتیاج به تخمین زدن آینده داریم و احتمال بروز مشکل گرسنگی در این روش نیز وجود دارد. زمانبندی SRT در مقایسه با زمانبندی SJF زمان کل خوبی را دارد زیرا به پردازش کوتاه نسبت به پردازش بلند در حال اجرا اولویت می دهد. ولی در عوض به خاطر همین پس گرفتن های CPU و مقایسه های زمانی بیشتر، روش SRT از SJF پر هزینه تر است.
در این پروژه همان طور که در خروجی برنامه مشخص است ابتدا پردازش ها را به همراه زمان ورود و زمان انفجار آنها به لیست پردازش ها اضافه می کنیم سپس الگوریتم زمانبندی SRT برنامه شروع به اجرا می شود و بعد از اتمام نتیجه را در قسمتی از برنامه نشان می دهد.
درباره محصول
برنامه الگوریتم زمانبندی SRT در ++C سی پلاس پلاس محصولی است که در این پست به آن پرداخته شده است. محصول در نرم Microsoft Visual ++C نوشته شده است محصول بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و بازبینی شده و دارای کامنت گذاری برای هر دستور می باشد. محصول دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می باشد. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.
قوانین ثبت دیدگاه
- دیدگاه های فینگلیش تایید نخواهند شد.
- دیدگاه های نامرتبط به مطلب تایید نخواهد شد.
- از درج دیدگاه های تکراری پرهیز نمایید.
- امتیاز دادن به محصول فقط مخصوص خریداران آن می باشد.
اطلاعات فروشنده
- نام فروشگاه: امین جلیل زاده
- فروشنده: امین جلیل زاده رزین
- آدرس: آذربایجان شرقی
- 4.91 امتیاز از 275 دیدگاه
تعیین درخت پوشای مینیمم با الگوریتم کروسکال در Python
الگوریتم کروسکال یک روش حریصانه Heuristic در علوم کامپیوتر می باشد. از این الگوریتم برای حل مسئله درخت پوشا کمینه استفاده می شود. درخت پوشای کمینه یا همان مینیمم که به اصطلاح (MST (Minimum Spanning Tree نیز گفته می شود درختی است که در آن مجموع وزن لبه به حداقل برسد و تمامی گره ها یا راس ها شامل شود. در ادامه به توضیح کامل الگوریتم کروسکال در Python اشاره خواهد شد.
حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP با الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی BBO در متلب
این فایل به زبان Matlab و بصورت zip شده قابل دانلود است. بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود محصول در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
آنالیز ساختار جملات انگلیسی با استفاده از یادگیری ماشین
این محصول در 48 صفحه در قالب word و pdf قابل دانلود است. برای دانلود محصول آن ر ا خریداری فرمایید به محض خرید محصول لینک دانلود در دسترس خواهد بود.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
كنترل هم روندی Conflict Serializability در پایگاه داده با متلب
این فایل به زبان Matlab و بصورت zip شده قابل دانلود است. بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود محصول در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
پیاده سازی انتخاب ویژگی با الگوریتم کلونی مورچه ACO برای ANN در متلب
سورس برنامه نرم افزار متلب نوشته شده است بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود محصول در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
الگوریتم گرگ خاکستری باینری BGWO در متلب
الگوریتم گرگ خاکستری اصلی نسخه پیوسته الگوریتم می باشد که بیشتر برای مسائل پیوسته بکار می رود بنابراین نیاز هست نسخه باینری یا گسسته این الگوریتم برای مسائل گسسته بکار رود بنابراین نسخه الگوریتم گرگ خاکستری باینری یا گسسته در مقاله ای تحت همین نام یعنی Binary Gray Wolf Optimization Approaches for Feature Selection در سال 2015 برای انتخاب ویژگی منتشر شد.
محصولات مشابه
قیمت 18,000 تومان
این فایل در ویژوال ++C نوشته شده و بصورت زیپ شده قابل دانلود است. بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
امین جلیل زاده
مشاهده فروشگاهکارشناس ارشد رشته مهندسی کامپیوتر گرایش نرم افزار - پایه گذار و موسس وب سایت آموزشی پی استور، مدرس دانشگاه فنی و حرفه ای، برنامه نویس و تحلیل گر سیستم، پژوهشگر در حوزه الگوریتم های ابتکاری، فرا ابتکاری، یادگیری ماشین، شبکه و پایگاه داده. ایشان در زبان های برنامه نویسی متعدد، نظیر ++C، سی شارپ، PHP ،Java، متلب MATLAB و Python تسلط و سابقه تدریس فعال دارند.
امین جلیل زاده(مدیریت)
نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.
امیر
عالیییی