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2. Der Scheduler ist sehr fair bei einer Joblänge von 100. Mit `-s 1` ist die Fairness `196/200 = 0,98`, mit `-s 2` liegt sie bei `190/200 = 0,95`, mit `-s 3` bei `196/200 = 0,98`, mit `-s 4` bei `199/200 = 0,995` und mit `-s 5` bei `181/200 = 0,905`. Im Durchschnitt (unter Verwendung dieser 5 Seeds) ist das eine Fairness von `0,962`, was sehr nahe an der angestrebten Fairness von `1,0` liegt.
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2. Der Scheduler ist sehr fair bei einer Joblänge von 100. Mit `-s 1` ist die Fairness `196/200 = 0,98`, mit `-s 2` liegt sie bei `190/200 = 0,95`, mit `-s 3` bei `196/200 = 0,98`, mit `-s 4` bei `199/200 = 0,995` und mit `-s 5` bei `181/200 = 0,905`. Im Durchschnitt (unter Verwendung dieser 5 Seeds) ist das eine Fairness von `0,962`, was sehr nahe an der angestrebten Fairness von `1,0` liegt.
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-3. Mit `-q 10` und den Seeds 1-5 ergeben sich folgende Fairness-Werte: `-s 1` und `-s 5`: `160/200 = 0,8`, `-s 2`, `-s 3` und `-s 4`: `190/200 = `0,95`. Die durchschnittliche Fairness liegt damit bei `0,92`, was deutlich schlechter als mit kürzerer Quantumzeit ist. Je größer die Quantumzeit dabei wird, desto schlechter ist auch die Fairness. Beispielsweise ergibt sich mit den selben Seeds, jedoch mit `-q 100` nur noch eine durchschnittliche Fairness von `0,5`.
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+3. Mit `-q 10` und den Seeds 1-5 ergeben sich folgende Fairness-Werte: `-s 1` und `-s 5`: `160/200 = 0,8`, `-s 2`, `-s 3` und `-s 4`: `190/200 = 0,95`. Die durchschnittliche Fairness liegt damit bei `0,92`, was deutlich schlechter als mit kürzerer Quantumzeit ist. Je größer die Quantumzeit dabei wird, desto schlechter ist auch die Fairness. Beispielsweise ergibt sich mit den selben Seeds, jedoch mit `-q 100` nur noch eine durchschnittliche Fairness von `0,5`.
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