OPERATSION TIZIMLARDA REJALASHTIRISH ALGORITMLARINI SUN'IY INTELLEKT YORDAMIDA OPTIMALLASHTIRISH
Keywords:
operatsion tizimlar, rejalashtirish algoritmlari, sun'iy intellekt, mashina o'rganish, neyron tarmoqlar, resurslarni boshqarishAbstract
Ushbu maqolada operatsion tizimlar rejalashtirish mexanizmlarini sun'iy intellekt texnologiyalari yordamida takomillashtirish masalalari o'rganilgan. Tadqiqot natijalarida an'anaviy algoritmlar bilan sun'iy intellekt asosidagi yondashuvlarning qiyosiy tahlili keltirilgan hamda kelajakdagi rivojlanish yo'nalishlari belgilangan.
References
1. Таненbaum A.S., Bos H. Modern Operating Systems. 4th ed. Pearson Education, 2015. 1136 p.
2. Arpaci-Dusseau R.H., Arpaci-Dusseau A.C. Operating Systems: Three Easy Pieces. Arpaci-Dusseau Books, 2018. 720 p.
3. Mao H., Alizadeh M., Menache I., Kandula S. Resource Management with Deep Reinforcement Learning // Proceedings of the 15th ACM Workshop on Hot Topics in Networks. 2016. P. 50-56.
4. Silberschatz A., Galvin P.B., Gagne G. Operating System Concepts. 10th ed. Wiley, 2018. 1040 p.
5. Li Y., Zhang X., Wang J. Adaptive Task Scheduling in Cloud Computing Using Deep Reinforcement Learning // IEEE Transactions on Cloud Computing. 2021. Vol. 9. No. 2. P. 698-711.
6. Chen X., Liu H., Wu Y. Neural Network-Based CPU Scheduling for Real-Time Systems // Journal of Systems Architecture. 2020. Vol. 108. Article 101742.
7. Иванов П.С., Петров А.В. Применение методов машинного обучения для оптимизации планирования задач в распределенных системах // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2019. № 7. С. 23-31.
8. Каримов Ш.Н., Ахмедов Ф.Р. Операцион тизимларда жараёнларни бошқариш ва режалаштириш самарадорлигини ошириш йўллари // Информатика ва энергетика муаммолари. 2022. № 2. Б. 45-52.
