ASSIGN N_KVANT,(INT(FN$N_KVANT))
ASSIGN Class,FN$CLASS
QUEUE SYS
QUEUE P$Class
QUEUE RAM
ENTER RAM,P$RAM_Proc
DEPART RAM
QUEUE K_MULTI
met2 QUEUE PR
ENTER CPU
DEPART PR
ADVANCE T_KVANT
LEAVE CPU
ASSIGN N_KVANT–,1
TEST E P$N_KVANT,0,met1
LEAVE RAM,P$RAM_Proc
DEPART SYS
DEPART P$Class
DEPART K_MULTI
TERMINATE
met1 TEST G PR,1,met2
PRIORITY (PR–1)
TRANSFER ,met2
GENERATE 5000000
TERMINATE 1
start 1 ;
Перечислим исходные данные для имитационной модели:
— объем оперативной памяти для каждого задания, Мбайт;
— число квантов процессорного времени для каждого задания, ко-
торое определяется объемом оперативной памяти, востребован-
ным заданием;
— число классов заданий (короткие, средние и длинные);
— среднее время выполнения задания, мс;
— общий объем оперативной памяти, Мбайт;
— длительность одного кванта процессорного времени, мс;
— число очередей;
— число процессоров.
C помощью разработанной модели исследованы зависимости вре-
мени выполнения заданий от числа очередей, объема оперативной па-
мяти и числа процессоров. Результаты моделирования приведены на
рис. 3 и 4.
Согласно зависимостям, приведенным на рис. 3,
а
, среднее время
выполнения заданий с увеличением объема оперативной памяти воз-
растает. Это связано с повышением коэффициента мультипрограмми-
рования (рис. 3,
б
), что приводит к увеличению времени ожидания про-
цессорного времени для каждого задания. Время выполнения длинных
128 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2014. № 1
