АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЕСУРСАМИ ОПЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ОБЪЯСНИМОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация

Современные вычислительные комплексы и операционные системы функционируют в условиях непрерывного роста динамической нагрузки и высокого уровня неопределенности входящих запросов. Классические алгоритмы планирования процессов и распределения оперативной памяти, основанные на жестко детерминированных правилах и статических приоритетах, исчерпывают свою эффективность при масштабировании распределенных и облачных инфраструктур. В данной исследовательской работе осуществляется глубокий теоретический и практический анализ интеграции моделей машинного обучения в ядро операционных систем для реализации интеллектуального и адаптивного управления физическими и виртуальными ресурсами. Ключевой акцент сделан на преодолении проблемы «черного ящика» глубоких нейронных сетей с помощью методов объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI, XAI). В работе детально исследуются подходы к интерпретации решений планировщика ресурсов в режиме реального времени, анализируются механизмы минимизации задержек при вычислении вкладов признаков и доказана эффективность использования аддитивных интерпретаций для обеспечения стабильности и безопасности операционной среды.