Обговорення результатів дослідження інтелектуального методу планування задач у розподілених інформаційних системах

Abstract

У тезісі розглянуто інтелектуальний метод планування задач у гетерогенних розподілених інформаційних системах, спрямований на підвищення ефективності виконання задач в умовах динамічного навантаження та стохастичних змін у середовищі. Метод поєднує графові моделі DAG і GERT з алгоритмами штучного інтелекту: Graph Attention Network для прогнозування критичного шляху, Proximal Policy Optimization для адаптивного прийняття рішень, а також Bayesian Optimization для ефективного розподілу ресурсів.