任务调度算法模拟：基于双处理器和缓存的优化策略

这段代码模拟了一个系统中的任务调度问题。系统中有两个处理器，分别可以处理不同频率的任务，同时有一个容量为C的缓存。任务以随机的方式产生，每个任务需要的计算量为1000倍的一个随机数，任务按照产生的时间顺序加入队列。对于每个任务，系统会根据当前处理器的状态选择将其分配到哪个处理器上处理，或者放入缓存中等待处理。如果任务被分配到处理器上，其处理时间为计算量除以处理器频率；如果任务被放入缓存中，其处理时间为计算量除以C加上等待时间。

对于每个不同的任务队列长度Q，代码会模拟出一个最优的任务分配方案，并记录下最大的任务处理时间Tc。最后，代码会绘制出Q与Tc的关系图。

f0=1000000000;
f1=5000000000;
C=2000000;
z=0;
Q=[5 10 15 20 25];
Tc = zeros(1,length(Q)); % 初始化每个Q对应的最大T延时
for s=1:length(Q)
    nums=randi([10000 50000],1,Q(s));
    sorted_nums=sort(nums);
    max_T0 = 0;
    for i=1:Q(s)
        T0=0;
        T1=0;
        for m=1:i
            c(m)=1000*sorted_nums(m);
            T0=T0+c(m)/f0;
        end 
        for n=i+1:Q(s)
            c(n)=1000*sorted_nums(n);
            d(n)=sorted_nums(n);
            T1=T1+d(n)/C+c(n)/f1;
        end 
        if T0>=T1 
            k=i;
            max_T0 = T0; % 更新当前Q对应的最大T0
            break;
        end 
    end
    Tc(s) = max_T0; % 记录当前Q对应的最大T
end
plot(Q, Tc,'ms-');