مقدمه مفهومی زمان بندی (Schedule) به عنوان یکی از اساسی ترین مفاهیم در علوم کامپیوتر و مدیریت پروژه شناخته می شود. این فرآیند پیچیده شامل تخصیص بهینه منابع محدود به وظایف مختلف در بازه های زمانی مشخص می باشد. در سیستم های کامپیوتری، زمان بندی نقش حیاتی در افزایش کارایی سیستم، کاهش زمان پاسخگویی و بهینه سازی استفاده از منابع ایفا می کند. از دیدگاه تئوری، زمان بندی یک مسئله بهینه سازی چندمعیاره محسوب می شود که نیازمند تعادل بین فاکتورهای مختلفی مانند عدالت، کارایی و پاسخگویی است. تاریخچه و تکامل مفهوم زمان بندی ریشه در دهه 1950 و با ظهور سیستم های چندبرنامه ای دارد. اولین الگوریتم های زمان بندی مانند FIFO در سیستم های دسته ای اولیه مورد استفاده قرار گرفتند. با پیشرفت سیستم های اشتراک زمانی در دهه 1960، الگوریتم های پیشرفته تری مانند Round Robin توسعه یافتند. امروزه با ظهور سیستم های توزیع شده و ابری، زمان بندی به سطح جدیدی از پیچیدگی رسیده است که نیازمند الگوریتم های هوشمند و تطبیقی می باشد. انواع الگوریتم های زمان بندی 1. زمان بندی FIFO (First In First Out): ساده ترین روش که در آن اولین وظیفه وارد شده اولین وظیفه اجرا شده است 2. زمان بندی کوتاه ترین کار اول (SJFS): وظایف بر اساس مدت زمان اجرای تخمینی مرتب می شوند 3. زمان بندی Round Robin: هر وظیفه به اندازه یک کوانتوم زمانی پردازنده را دریافت می کند 4. زمان بندی اولویت دار: وظایف بر اساس سطح اولویت از پیش تعیین شده اجرا می شوند 5. زمان بندی چند سطحی: ترکیبی از چند روش زمان بندی با صف های مختلف کاربردها در حوزه های مختلف - در سیستم های عامل: مدیریت پردازنده و تخصیص زمان CPU به فرآیندها - در پایگاه داده: زمان بندی تراکنش ها و مدیریت دسترسی همزمان - در شبکه های کامپیوتری: زمان بندی ارسال بسته ها و مدیریت ترافیک - در رایانش ابری: تخصیص منابع مجازی به درخواست های کاربران - در سیستم های بلادرنگ: تضمین زمان پاسخگویی برای وظایف بحرانی معیارهای ارزیابی زمان بندی - زمان چرخش (Turnaround Time): کل زمان از提交 تا تکمیل وظیفه - زمان انتظار (Waiting Time): زمانی که وظیفه در صف انتظار می ماند - زمان پاسخ (Response Time): فاصله بین提交 و اولین پاسخ - عدالت (Fairness): توزیع عادلانه منابع بین وظایف - کارایی (Throughput): تعداد وظایف تکمیل شده در واحد زمان چالش های پیشرفته - مسئله گرسنگی (Starvation): هنگامی که برخی وظایف به دلیل اولویت بندی نادرست هیچگاه اجرا نمی شوند - تعارض منابع: هنگامی که چند وظیفه به طور همزمان به یک منبع نیاز دارند - پیش بینی زمان اجرا: مشکل تخمین دقیق مدت زمان اجرای وظایف - بهینه سازی چندهدفه: تعادل بین معیارهای مختلف ارزیابی راهکارهای مدرن - زمان بندی تطبیقی: الگوریتم هایی که پارامترهای خود را بر اساس شرایط سیستم تنظیم می کنند - زمان بندی مبتنی بر یادگیری ماشین: استفاده از مدل های پیش بینی برای تصمیم گیری های زمان بندی - زمان بندی ابری: الگوریتم های توزیع شده برای محیط های ابری - زمان بندی سلسله مراتبی: ترکیب چندین لایه زمان بندی برای سیستم های پیچیده نتیجه گیری و آینده زمان بندی همچنان به عنوان یکی از چالش برانگیزترین مسائل در علوم کامپیوتر باقی مانده است. با ظهور فناوری های جدید مانند محاسبات کوانتومی، اینترنت اشیا و سیستم های خودمختار، نیاز به الگوریتم های زمان بندی هوشمندتر و انعطاف پذیرتر بیش از پیش احساس می شود. تحقیقات آینده احتمالاً بر روی زمان بندی خودتنظیم، سیستم های پیش بین و الگوریتم های ترکیبی متمرکز خواهد بود.
