Most of the replacement algorithms devised and implemented largely depend on program behavior, in other words, to optimally select the parameters of these algorithms program behavior or at least a probability model of it should be known. The page fault frequency (PFF) algorithm adapts to dynamic changes in program behavior during execution. Therefore its performance is expected to be less dependent on prior knowledge of the program behavior during execution. Therefore its performance is expected to be less dependent on prior knowledge of the program behavior and input data.
The PFF algorithm uses the measured page fault frequency (by actually monitoring the inter-page fault interval) as the basic parameter for memory allocation decision process.
In order to analyze the performance of the PFF algorithm, a mathematical model was developed. The resultant random process is the memory space allocation for a program as a function of the processor time (virtual time). This random processcan be analyzed using the method of imbedded Markov chains. The parameter obtained from this analysis are the distributions of the memory allocation during processing interval and during page waiting intervals, the average page fault rate and the expected space time product accumulated by the program.
The input parameters for the model were obtained from address traces of two programs. The results of the model were validated by simulation.
PFF算法使用测得的页面故障频率(通过实际监视页面间故障间隔)作为内存分配决策过程的基本参数。 P>
为了分析PFF算法的性能,开发了一个数学模型。产生的随机过程是程序的存储空间分配,它是处理器时间(虚拟时间)的函数。可以使用嵌入式马尔可夫链的方法来分析此随机过程。从该分析中获得的参数是处理间隔和页面等待间隔中的内存分配分布,平均页面错误率和程序所累积的预期时空积。 P>
从两个程序的地址跟踪中获得模型的输入参数。仿真结果验证了模型的结果。 P>
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机译:用半马尔可夫模型分析pFF替换算法。