розподіл ресурсів

In this study, we explore the intricacies of cloud computing technologies, with an emphasis on the challenges and concerns pertinent to resource allocation. Three opti- mization techniques—Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and Genetic Algorithm (GA) — have been meticulously analyzed concerning their applications, objectives, and operational  methodologies. The study underscores these algorithms' pivotal role in enhancing cloud resource optimization, while also elucidat- ing their respective merits and limitations.

Розподіл ресурсів – важливе науково-практичне завдання, оскільки стосується усіх галузей життєдіяльності людини, не є винятком сфера інформаційних технологій. Дослідження показало, що сьогодні уже є множина підходів для вирішення поставленого завдання, кожен з яких характеризується певними особливостями. Проаналізовано відомі методи розподілу ресурсів, наведено їх класифікацію та показано, що переважно вони визначаються як задачі лінійного програмування, матриці розподілення ресурсів чи реалізуються на основі емпіричних знань.

Розглянуто проблеми розподілу ресурсів. Оптимізація розподілу дає змогу збільшити доходи та спростити виробничий процес. Розглянуто традиційну структуру процесу розподілу ресурсів та структуру на рівні основних компонентів.

Запропоновано алгоритм розв’язання задачі оптимізації розподілу частотного ресурсу для мереж мобільного зв’язку. В основу алгоритму покладено метод локальної оптимізації — один з наближених методів дискретного програмування. В цьому випадку умовою локальної оптимальності є те, що робоча частота, яка присвоюється черговій абонентській станції повинна бути найближчою до присвоєної на попередньому кроці частоті, але при цьому повинні бути виконані вимоги електромагнітної сумісності.