演算法優先度

⑴ 在響應比最高者優先的作業調度演算法中，優先順序由什麼因素決定

高響應比優先調度演算法的基本思想是把CPU分配給就緒隊列中響應比最高的進程。
既考慮作業的執行時間也考慮作業的等待時間，綜合了先來先服務和最短作業優先兩種演算法的特點。
該演算法中的響應比是指作業等待時間與運行比值，響應比公式定義如下：
響應比
=（等待時間+要求服務時間）/
要求服務時間,即RR=（w+s）/s=1+w/s，因此響應比一定是大於1的。
短作業與先後次序的兼顧，且不會使長作業長期得不到服務
響應比計算系統開銷，增加系統開銷
適用於批處理系統

⑵ 作業調度演算法的優先順序法

優先順序演算法（Priority Scheling）是多級隊列演算法的改進，平衡各進程對響應時間的要求。適用於作業調度和進程調度，可分成搶先式和非搶先式。 作業調度中的靜態優先順序大多按以下原則確定：
由用戶自己根據作業的緊急程度輸入一個適當的優先順序。
由系統或操作員根據作業類型指定優先順序。
系統根據作業要求資源情況確定優先順序。
進程的靜態優先順序的確定原則：
按進程的類型給予不同的優先順序。
將作業的情態優先順序作為它所屬進程的優先順序。 進程的動態優先順序一般根據以下原則確定：
根據進程佔用有CPU時間的長短來決定。
根據就緒進程等待CPU的時間長短來決定。

⑶ 深度優先搜索和廣度優先搜索、A星演算法三種演算法的區別和聯系

1、何謂啟發式搜索演算法
在說它之前先提提狀態空間搜索。狀態空間搜索，如果按專業點的說法就是將問題求解過程表現為從初始狀態到目標狀態尋找這個路徑的過程。通俗點說，就是 在解一個問題時，找到一條解題的過程可以從求解的開始到問題的結果（好象並不通俗哦）。由於求解問題的過程中分枝有很多，主要是求解過程中求解條件的不確 定性，不完備性造成的，使得求解的路徑很多這就構成了一個圖，我們說這個圖就是狀態空間。問題的求解實際上就是在這個圖中找到一條路徑可以從開始到結果。 這個尋找的過程就是狀態空間搜索。
常用的狀態空間搜索有深度優先和廣度優先。廣度優先是從初始狀態一層一層向下找，直到找到目標為止。深度優先是按照一定的順序前查找完一個分支，再查找另一個分支，以至找到目標為止。這兩種演算法在數據結構書中都有描述，可以參看這些書得到更詳細的解釋。
前面說的廣度和深度優先搜索有一個很大的缺陷就是他們都是在一個給定的狀態空間中窮舉。這在狀態空間不大的情況下是很合適的演算法，可是當狀態空間十分大，且不預測的情況下就不可取了。他的效率實在太低，甚至不可完成。在這里就要用到啟發式搜索了。
啟發式搜索就是在狀態空間中的搜索對每一個搜索的位置進行評估，得到最好的位置，再從這個位置進行搜索直到目標。這樣可以省略大量無畏的搜索路徑，提 到了效率。在啟發式搜索中，對位置的估價是十分重要的。採用了不同的估價可以有不同的效果。我們先看看估價是如何表示的。
啟發中的估價是用估價函數表示的，如：

f(n) = g(n) + h(n)

其中f(n) 是節點n的估價函數，g(n)實在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。在這里主要是h(n)體現了搜 索的啟發信息，因為g(n)是已知的。如果說詳細點，g(n)代表了搜索的廣度的優先趨勢。但是當h(n) >> g(n)時，可以省略g(n)，而提高效率。這些就深了，不懂也不影響啦！我們繼續看看何謂A*演算法。

2、初識A*演算法
啟發式搜索其實有很多的演算法，比如：局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數，但在具體的選取最佳搜索節點時的 策略不同。象局部擇優搜索法，就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點，父親節點，而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯，由於舍棄了 其他的節點，可能也把最好的節點都舍棄了，因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了，他在搜索時，便沒有舍棄節點 （除非該節點是死節點），在每一步的估價中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼 A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢？其實A*演算法也是一種最好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時，我們希望能夠求解出狀態空 間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求解問題，A*就是干這種事情的！我們先下個定義，如果一個估價函數可以找出最短的路徑，我們稱之為可採納性。A* 演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為：

f'(n) = g'(n) + h'(n)

這里，f'(n)是估價函數，g'(n)是起點到終點的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道 的，所以我們用前面的估價函數f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多數情況下都是滿足的，可以不用考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（這一點特別 的重要）。可以證明應用這樣的估價函數是可以找到最短路徑的，也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎？肯定沒 懂。接著看。
舉一個例子，其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數，h(n)=0，這種h(n)肯定小於h'(n)，所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是。當然它是一種最臭的A*演算法。
再說一個問題，就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除 的節點就越多，估價函數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了，誰叫它的h(n)=0，一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由 於實時性的問題，h(n)的信息越多，它的計算量就越大，耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息，即減小約束條件。但演算法的准確性就差了，這 里就有一個平衡的問題。可難了，這就看你的了！
好了我的話也說得差不多了，我想你肯定是一頭的霧水了，其實這是寫給懂A*演算法的同志看的。哈哈。你還是找一本人工智慧的書仔細看看吧！我這幾百字是不足以將A*演算法講清楚的。只是起到拋磚引玉的作用希望大家熱情參與嗎。