ROUND ROBIN PROPORCIONAL: UM MÉTODO DE ESCALONAMENTO ADAPTATIVO AOS PROCESSOS

Resumo

O presente estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar o algoritmo "Round Robin Proporcional (RR Proporcional)", uma variação do clássico algoritmo de escalonamento de processos Round Robin (RR), visando otimizar a alocação de tempo da CPU ao considerar a demanda específica de cada processo. Diferentemente do algoritmo original, que utiliza um quantum de tempo fixo para todos os processos, o "RR Proporcional" ajusta dinamicamente o quantum de acordo com a demanda de tempo de execução dos processos na fila, proporcionando fatias de tempo proporcionais e adaptadas à necessidade de cada processo. A estratégia adotada para desenvolver o trabalho consistiu em um planejamento dividido em cinco sprints, iniciando com a concepção e definição dos requisitos de um simulador de escalonamento de processos, passando pela implementação de uma versão padrão (clássica) do Round Robin para estabelecer uma linha de base, e culminando na implementação do algoritmo proporcional e sua avaliação prática em simulações. Durante o desenvolvimento, foram criados mecanismos para calcular o quantum dinâmico e atribuir fatias de tempo específicas a cada processo, mantendo a fila de processos organizada de acordo com a política First In, First Out (FIFO). Os resultados das simulações foram visualizados através de gráficos de Gantt e gráficos de linha que ilustraram o desempenho dos algoritmos em diferentes condições. O gráfico de Gantt permitiu observar como o "RR Proporcional" alocou o tempo de CPU entre os processos durante a simulação, evidenciando a variação do quantum dinâmico e como isso afetou a execução dos processos. Já os gráficos de linha compararam o tempo médio de turnaround do "RR Proporcional" com o do "RR Original". Estes gráficos mostraram que, embora o "RR Proporcional" ofereça uma abordagem adaptativa para ajuste dinâmico do quantum, o "Round Robin Original" demonstrou maior eficiência em reduzir o tempo médio de turnaround, especialmente quando configurado com valores de quantum maiores. Isso ocorre porque, com o uso de um quantum maior, o algoritmo original reduz o overhead de trocas de contexto, o que não é tão evidente no algoritmo proporcional, onde a variação do quantum pode gerar um maior número de interrupções e reinícios de processos. No entanto, o "Round Robin Proporcional" mostrou-se eficaz em cenários onde uma distribuição mais equilibrada do tempo de CPU é necessária, sugerindo que sua aplicação pode ser vantajosa em sistemas que demandam proporcionalidade na alocação de recursos. Por exemplo, nos testes realizados, observou-se que para processos com tempos de execução variados, o algoritmo proporcional conseguiu dar maior vazão aos processos que demandam maior tempo de CPU, fazendo com que estes processos concluam sua execução mais rapidamente em comparação ao cenário com uso do RR padrão. A análise dos gráficos também indicou que a eficiência do "RR Proporcional" tende a melhorar quando o tempo de turnaround é estabilizado em valores médios, desde que o quantum dinâmico seja cuidadosamente ajustado. Além disso, o estudo identificou oportunidades de melhoria, como o desenvolvimento de uma interface genérica que permita a aplicação do algoritmo a diversos tipos de processos e a exploração de novos métodos para o cálculo do quantum, visando melhorar a performance em situações específicas. Para uma sequência do trabalho, propõe-se realizar testes adicionais com métricas alternativas de desempenho, como o tempo de espera, a taxa de utilização da CPU e o número de trocas de contexto, visando obter uma avaliação comparativa mais abrangente da eficiência de cada algoritmo escalonador. A implementação de tais melhorias pode potencialmente reduzir o overhead e melhorar a adaptação do algoritmo para diferentes cargas de trabalho. Conclui-se que o "Round Robin Proporcional" apresenta um potencial significativo para ambientes que exigem um gerenciamento de tempo de CPU mais adaptativo. Somando as melhorias mencionadas anteriormente, o escalonador pode alcançar resultados ainda mais expressivos. Este trabalho buscou contribuir para o avanço na área de escalonamento de processos, apresentando uma alternativa que, embora ainda precise de refinamentos, se demonstra ser uma abordagem promissora para melhorar a eficiência no uso dos recursos de processamento.