编写代码，生成一组实验数据，包括5个进程的 PID、优先级、到达时间、服务时间等信息。 再使用 FCFS、SJF 和 RR 等调度算法对实验数据进行调度执行，并记录每个进程的开始时间、完成时间、周转时间和带权周转时间等信息。

首先，为了生成一组实验数据，我们可以创建一个 Python 类来表示进程，包含 PID、优先级、到达时间和服务时间等属性。这里是一个简单的例子：

import random

class Process:
    def __init__(self, pid, priority, arrival_time, service_time):
        self.pid = pid
        self.priority = priority
        self.arrival_time = arrival_time
        self.service_time = service_time
        self.start_time = None
        self.end_time = None

接下来，我们可以生成5个进程并存储在一个列表中：

processes = []
for i in range(5):
    priority = random.randint(1, 10)  # 优先级范围1到10
    arrival_time = random.randint(0, 100)  # 到达时间范围0到100秒
    service_time = random.randint(10, 50)  # 服务时间范围10到50秒
    processes.append(Process(i+1, priority, arrival_time, service_time))

对于FCFS（先来先服务）、SJF（最短作业优先）和RR（循环轮转）调度算法，我们需要定义相应的函数来计算它们的调度结果。例如：

def fcfs(processes):
    ...  # 实现FCFS调度逻辑，更新start_time和end_time
    return ...

def sjf(processes):
    ...  # 实现SJF调度逻辑，更新start_time和end_time
    return ...

def rr(processes, quantum):
    ...  # 实现RR调度逻辑，量子时间为quantum
    return ...

最后，你可以分别对这三个调度算法应用到过程列表上，然后记录每个进程的开始时间、完成时间、周转时间和带权周转时间。

这里省略了具体的调度逻辑实现，因为它们通常涉及到复杂的队列管理和时间管理，需要考虑进程状态转换以及优先级比较等细节。完成上述步骤后，你可以根据实际调度后的数据来计算每个指标。