Адаптивне управління процесами в ОС Linux з використанням методів штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваленко, Анатолій Єпіфанович
dc.contributor.authorМороз, Таїсія Миколаївна
dc.date.accessioned2026-10-01T08:13:58Z
dc.date.available2026-10-01T08:13:58Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота: 119 с., 4 рис., 13 табл., 18 джерел, 2 додатки. Об’єктом дослідження є процеси керування обчислювальними ресурсами в операційній системі Linux в умовах динамічного навантаження. Предметом дослідження є методи та програмні засоби адаптивного керування процесами в Linux на рівні простору користувача з використанням навчання з підкріпленням. Метою роботи є дослідження та розроблення експериментального підходу до адаптивного керування процесами в ОС Linux на основі контролера простору користувача, який використовує модель марковського процесу прийняття рішень і метод Q-навчання. У роботі проаналізовано механізми керування процесами та ресурсами Linux, зокрема nice/renice, cgroups v2, cpu.weight, cpu.max, /proc та sysfs, а також обґрунтовано доцільність застосування навчання з підкріпленням для адаптивного керування в умовах змінного навантаження. Задачу адаптивного керування формалізовано як марковський процес прийняття рішень. Запропоновано математичну модель, що включає опис станів системи, множину керуючих дій і функцію винагороди, побудовану з урахуванням використання CPU, системного навантаження та ознак throttling. Для вибору дій використано табличний алгоритм Q-навчання. Розроблено програмний прототип адаптивного контролера простору користувача, який здійснює збір системних метрик, формування стану середовища, вибір і застосування керуючих дій через стандартні механізми Linux та збереження результатів експериментів. Проведене експериментальне дослідження підтвердило працездатність запропонованого підходу та можливість використання навчання з підкріпленням для адаптивного керування процесами без модифікації ядра Linux. Практичне значення роботи полягає у створенні експериментального програмного прототипу, який може бути використаний як основа для подальших досліджень у сфері адаптивного керування системними ресурсами та розроблення інтелектуальних засобів підтримки керування процесами в ОС Linux.
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 119 pages, 4 figures, 13 tables, 18 references, 2 appendices. The object of the study is the process of managing computational resources in the Linux operating system under dynamic workload conditions. The subject of the study comprises methods and software tools for adaptive process management in Linux at the user-space level using reinforcement learning. The aim of this thesis is to investigate and develop an experimental approach to adaptive process management in Linux based on a user-space controller employing a Markov decision process model and the Q-learning method for selecting control actions. The thesis analyzes Linux process and resource management mechanisms, including nice/renice, cgroups v2, cpu.weight, cpu.max, /proc, and sysfs, and substantiates the feasibility of applying reinforcement learning to adaptive control under varying workloads. The adaptive control problem is formalized as a Markov decision process. A mathematical model is proposed that includes a representation of system states, a set of control actions, and a reward function based on CPU utilization, system load, and throttling indicators. A tabular Q-learning algorithm is employed to select control actions. A software prototype of a user-space adaptive controller has been developed. The prototype collects system metrics, constructs the environment state, selects and applies control actions using standard Linux mechanisms, and stores experimental results. The conducted experimental study confirmed the feasibility of the proposed approach and demonstrated the potential of reinforcement learning for adaptive process management without modifying the Linux kernel. The practical significance of the study lies in the development of an experimental software prototype that can serve as a basis for further research in adaptive resource management, automated workload monitoring, and the development of intelligent tools for process management support in Linux operating systems.
dc.format.extent116 с.
dc.identifier.citationМороз, Т. М. Адаптивне управління процесами в ОС Linux з використанням методів штучного інтелекту : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Мороз Таїсія Миколаївна. – Київ, 2026. – 116 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83632
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectадаптивне управління
dc.subjectlinux
dc.subjectпроцеси
dc.subjectcgroups v2
dc.subjectcpu.weight
dc.subjectcpu.max
dc.subjectnice
dc.subjectrenice
dc.subjectнавчання з підкріпленням
dc.subjectq-навчання
dc.subjectq-таблиця
dc.subjectuser-space controller
dc.titleАдаптивне управління процесами в ОС Linux з використанням методів штучного інтелекту
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Moroz_bakalavr.pdf
Розмір:
1.46 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи