Розглянуто задачу оптимального призначення завдань у розподіленій системі та запропоновано генетичний алгоритм знаходження квазіоптимального розв'язання задачі.

Запропоновано методику оптимального призначення завдань у розподіленій системі, яка враховує завантаженість комп'ютерів і міжкомп'ютерних зв'язків і дозволяє мінімізувати час виконання завдань. Математична реалізація методики базується на задачі цілочислового програмування (ЦП). З метою скорочення часу розв'язання запропоновано нейромережеву реалізацію задачі ЦП.

Для кластеризации текстовых документов предложен подход, суть которого заключается в одновременной минимизации диаметров кластеров и максимизации расстояний между кластерами. Предложенный подход сводится к задаче целочисленного программирования, которая решается с помощью генетического алгоритма (ГА). С целью повышения эффективности вводится штрафная функция, позволяющая ускорить процесс сходимости ГА. Предложен критерий, определяющий оптимальное количество кластеров.

Для обеспечения минимальной избыточности в резюме и максимально возможной степени охвата контента документа предложен метод автоматического резюмирования текстовых документов, который основан на кластеризации предложений. Кластеризация предложений применяется с целью определения тематических разделов и информативных предложений. Количество кластеров (тематических разделов) определяется с помощью специально разработанного алгоритма. Описан алгоритм синтеза нейронной сети для решения задачи кластеризации.

Предложена модель синтеза надежной распределенной вычислительной среды с многоуровневой иерархической структурой. В качестве базовой среды используются компьютерные сети. При организации распределенных вычислений в качестве критериев оптимизации используются параметры стоимости и надежности.