12150

Модель 2-х процессорной системы

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Лабораторная работа № 4 Модель 2х процессорной системы Блоксхема 2 процессорной системы Код отвечающий за моделирование: Memo2.Lines.Add Начало моделирования while flag0 do begin Memo2. Lines. AddinttostrTime {Проверка процессора 1 на наличие задач и решение з

Русский

2013-04-24

83.5 KB

1 чел.

Лабораторная работа № 4

Модель 2-х процессорной системы

Блок-схема 2 процессорной системы

Код отвечающий за моделирование:

Memo2.Lines.Add('Начало моделирования');

while flag0 do

begin

Memo2.Lines.Add(inttostr(Time)+':');

  {Проверка процессора 1 на наличие задач и "решение" задач}

 If p0[0]<>-1 then

 Begin

 inc(p0[1]);

 If p0[1] = ZTO[p0[0]] then

  begin

  Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(p0[0]+1)+' >> Обработанно процессором №1');

  p0[0]:=-1;

  end;

 end;

   {Проверка процессора 2 на наличие задач и "решение" задач}

 If p1[0]<>-1 then

 Begin

 inc(p1[1]);

 If p1[1] = ZTO[p1[0]] then

  begin

  Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(p1[0]+1)+' >> Обработанно процессором №2');

  p1[0]:=-1;

  end;

 end;

  {Обработка очереди}

 If ochered[0]<>-1 then

 begin

  if p0[0]=-1 then

   begin

    p0[0]:=ochered[0];

    p0[1]:=0;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(ochered[0]+1)+' >> Начало обработки процессором №1 (из очереди)');

    ochered[0]:=-1;

   end

   else

  if p1[0]=-1 then

   begin

    p1[0]:=ochered[0];

    p1[1]:=0;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(ochered[0]+1)+' >> Начало обработки процессором №2 (из очереди)');

    ochered[0]:=-1;

   end;

 end;

 If ochered[0]=-1 then

  If ochered[1]<>-1 then

   begin

   ochered[0]:=ochered[1];

   ochered[1]:=-1;

    If ochered[2]<>-1 then

     begin

     ochered[1]:=ochered[2];

     ochered[2]:=-1;

     end;

   end;

  {Начало цикла просмотра Задач поступивших во время Time, с

   целью распределения по процессорам или местам в очереди}

 For i:=0 to N-1 do

 begin

 if ZTP[i]=Time then

  Begin

  if p0[0]=-1 then

   begin

    p0[0]:=i;

    p0[1]:=0;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(i+1)+' >> Начало обработки процессором №1');

   end

   else

  if p1[0]=-1 then

   begin

    p1[0]:=i;

    p1[1]:=0;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(i+1)+' >> Начало обработки процессором №2');

   end

   else

  if ochered[0]=-1 then

   begin

    ochered[0]:=i;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(i+1)+' >> В очереди (место 1)');

   end

   else

  if ochered[1]=-1 then

   begin

    ochered[1]:=i;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(i+1)+' >> В очереди (место 2)');

   end

   else

  if ochered[2]=-1 then

   begin

    ochered[2]:=i;

    Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(i+1)+' >> В очереди (место 3)');

   end

   else

   Memo2.Lines.Add('>>Задание '+inttostr(i+1)+' >> Не может быть обработанно!');

  end;

 end;

   {Конец цикла просмотра Задач поступивших во время Time, с

    целью распределения по процессорам и местам в очереди}

 inc(Time);

if (Time>strtoint(Edit3.Text)) and (p0[0]=-1)

and (p1[0]=-1) {and (ochered[0]=-1) and (ochered[1]=-1)

and (ochered[2]=-1)}then flag0:=false;

end;

Memo2.Lines.Add('Моделирование завершенно...');

Пример


Прибытие заявки

ачало обслуживания

После завершения

Запись время завершения обработки

Записать время прибытия заявки

Заняты ли ЦПУ?

Перевести процессор в состояние «свободно»

Память =  Память -1

Узнать очередное событие

Перевести процессор в состояние «занято»

Память = Память +1

Память = 0 ?

Да

Нет

Да

Нет


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

40105. Двойственный симплекс-метод, основные принципы, алгоритм. Случаи, когда удобно применять двойственный симплексный метод 178 KB
  ДСМ ДСМ как и СМ называется методом последовательного улучшения оценок и применяется для решения задачи: исходным пунктом этого метода является выбор такого базиса . Таким образом основные принципы ДСМ заключаются в том чтобы: каждый раз выполнялось 2 значения целевой функции убывало. Для этого воспользуемся 2м принципом ДСМ. Чтобы обеспечить это надо выбрать так что: 6 Алгоритм ДСМ формулируется так: Выбираем базис и строим I симплекстаблицу Если все то решение оптимально иначе переход к 3.
40106. Задача максимизации прибыли при заданных ценах на продукцию и ресурсы. Анализ оптимальных решений с помощью множителей Лагранжа 34.5 KB
  Требуется решить задачу максимизации прибыли при заданных P0 и p: mx P0fx – p x 1 x  0 2 Исследование задачи будем проводить с помощью функции Лагранжа: – балансовое соотношение В оптимальном плане x для любых используемых ресурсов отношение цены к предельной эффективности постоянно. Для этих же ресурсов показали что соотношение предельных эффективностей равно соотношению цен. Наибольшая отдача будет от тех ресурсов которые имеют самую большую предельную эффективность в текущей точке.
40107. Теорема о необходимых и достаточных условиях оптимальности смешанных стратегий 167.5 KB
  Пусть игра определена матрицей и ценой игры V. – оптимальная стратегия 1 игрока х является первой координатой некоторой седловой точки фции выигрыша Мх у. СЛЕДСТВИЕ: Если для смешанных стратегий и числа V одновременно выполняются 1 и 2 то будут оптимальными стратегиями игроков а V– цена игры. Докво: умножим 1 на y и просуммируем: умножим 2 на x и просуммируем: Получаем Тогда по следствию Т о седловой точке точка – седловая и –...
40108. Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Смешанные и оптимальные смешанные стратегии. Метод сведения решения матричных игр к задаче линейного программирования 119.5 KB
  Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Парная игра с нулевой суммой задается формально матрицей игры – матрицей А = {ij} элементы которой определяют выигрыш первого игрока и проигрыш второго если первый игрок выберет iю стратегию а второй jю стратегию. Пара i0j0 называется седловой точкой матрицы решением игры если выполняются условия: mx по столбцу I игрок min по строке II игрок Значение функции выигрыша в седловой точке называется ценой игры. Тогда выигрыш первого игрока при условии что он выбирает...
40109. Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании 90 KB
  Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании Метод штрафных функций Постановка задачи Даны непрерывно дифференцируемые целевая функция fx = fx1 xn и функции ограничений gjx = 0 j = 1 m; gjx 0 j = m1 p определяющие множество допустимых решений D. Требуется найти локальный минимум целевой функции на множестве D т. Стратегия поиска Идея метода заключается в сведении задачи на условный минимум к решению последовательности задач поиска безусловного минимума вспомогательной функции: Fx Ck =...
40110. Методы наискорейшего и координатного спуска для минимизации выпуклой функции без ограничений. Их алгоритмы и геометрическая интерпретация 94.5 KB
  Все методы спуска решения задачи безусловной минимизации различаются либо выбором направления спуска, либо способом движения вдоль направления спуска. Решается задача минимизации функции f(x) на всём пространстве Rn. Методы спуска состоят в следующей процедуре построения последовательност
40111. Субградиент как обобщение понятия градиента. Субградиент для функции максимума. Субградиентный метод и его геометрическая интерпретация в R2 141 KB
  Субградиент для функции максимума. Градиентом дифференцируемой функции fx в точке называется вектор частных производных.x0 y0 а значение lim называется частной производной функции f по x в т. Вектор называется субградиентом опорным вектором функции fx в точке если выполняется: Таких с множество но это множество ограничено и замкнуто.
40112. Типичные производственные функции с несколькими ресурсами: линейная ПФ, степенная ПФ, ПФ с постоянными пропорциями. Коэффициенты эффективности использования ресурсов для этих типов функций 162 KB
  Коэффициенты эффективности использования ресурсов для этих типов функций. Производственные возможности н х в любой момент времени определяются 2мя группами факторов: технологические условия производства которые выражают зависимости между затратами разных ресурсов и выпуском продукции объем и качество используемых ресурсов fx – производственная функция зависимость результата производства объема выпуска продукции от затрат ресурсов. X = х1 хm – вектор затрат ресурсов. ПФ характеризует максимально возможный выпуск продукции при...
40113. Показатели эффективности использования производственных ресурсов (коэффициенты средней и предельной эффективности). Коэффициент эластичности выпуска. Вычисление этих показателей для степенной производственной функции 134.5 KB
  Средняя эффективность использования ресурсов – показывает отдачу от каждой единицы iго ресурса. Предельная эффективность – показывает предельный прирост выпуска продукции при увеличении затрат iго ресурса на малую величину. При этом важен характер изменения эффективности дополнительных количеств используемого ресурса. Если найдем максимальный то определим от какого ресурса получим наибольшую отдачу т.