Гібридний метод маршрутизації задач у хмарному середовищі з використанням нейромережевого прогнозування та генетичної оптимізації - Болсун, Сергій; Казимир, Володимир (Технічні науки та технології, 2025)
У статті запропоновано гібридний метод маршрутизації задач для хмарного тестування, що поєднує нейромере-жеве прогнозування із застосуванням TensorFlow та генетичні алгоритми оптимізації з бібліотеки DEAP. Розроблено ма-ршрутизації задач, яка враховує інформаційне, енергетичне та теплове навантаження серверів. Проведено експеримента-льну оцінку продуктивності методу в порівнянні з класичними алгоритмами. Наведено графіки та таблиці з результатами моделювання у середовищах змодельованих сценаріїв навантаження та черг. Доведено ефективність гібридного підходу щодо зниження часу очікування, енергоспоживання та теплового навантаження.