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摘要-本研究旨在评估使用人工智能进行动态资源管理和优化软件系统性能的可能性。在当今复杂的应用程序使用世界中，常规的资源管理方法无法满足这些动态需求并发挥其使用潜力。在本研究中，基于资源利用率和消耗、平均响应时间、吞吐量、成本、预测能力、稳定性和收敛时间等性能指标对三种主流人工智能技术——强化学习、神经网络和遗传算法进行了评估。结果表明，神经网络具有最佳的资源获取性能和响应率，而强化学习具有最佳的成本管理和灵活性率。正如已经指出的那样，遗传算法在寻找优化解决方案方面非常有用，但缺乏实时响应能力。因此，结果提供了关于如何根据特定应用需求选择适当的 AI 技术的重要理解，这反过来对于愿意使用基于 AI 的解决方案改善资源管理的组织很有用。
使用 AI 进行动态资源分配和性能
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