Application of Reinforcement Learning to Optimize Input Parameters in Order to Achieve Predefined Performance Metrics During Benchmarking of a Hardware–Software System

Ziuziun, Vadym; Utvenko, Andrii

Application of Reinforcement Learning to Optimize Input Parameters in Order to Achieve Predefined Performance Metrics During Benchmarking of a Hardware–Software System

Тип публікації :

Тези конференції

Дата випуску :

21 листопада 2025 р.

Автор(и) :

Ziuziun, Vadym

Taras Shevchenko National University of Kyiv

Utvenko, Andrii

Taras Shevchenko National University of Kyiv

Мова основного тексту :

Англійська

eKNUTSHIR URL :

https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/30856

Конференція/Видання :

Information Technology and Implementation (Satellite): Conference Proceedings, November 21, 2025, Kyiv, Ukraine

Початкова сторінка :

145

Кінцева сторінка :

146

Цитування :

[APA 7] Ziuziun, V., & Utvenko, A. (2025). Application of reinforcement learning to optimize input parameters in order to achieve predefined performance metrics during benchmarking of a hardware–software system. In Information Technology and Implementation (Satellite): Proceedings of the XI International Conference (pp. 145–146).

[ДСТУ] Ziuziun V., Utvenko A. Application of reinforcement learning to optimize input parameters in order to achieve predefined performance metrics during benchmarking of a hardware–software system. Information Technology and Implementation (Satellite) : Proceedings of the XI International Conference, November 21, 2025, Kyiv, Ukraine. Kyiv, 2025. P. 145–146.

The growing complexity and versatility of contemporary software-hardware systems demand advanced methods for parameter selection and configuration optimization, particularly in the context of benchmarking tasks. Traditional manual approaches are often inefficient and may fail to deliver optimal results in dynamic and multifactorial environments. Reinforcement learning emerges as a promising paradigm for building autonomous agents capable of intelligently searching for and selecting input parameters, progressively improving system performance through iterative interaction with the environment.

Ключові слова :

reinforcement learning hardware–software system optimization benchmarking adaptability autonomy hyperparameter optimization

Галузі знань та спеціальності :

F Інформаційні технології

Галузі науки і техніки (FOS) :

Комп'ютерні та інформаційні науки

Файл(и) :

Завантажити

Формат :

Adobe PDF

Розмір :

558.62 KB

Контрольна сума :

(MD5):7e85585006dbe17541b17fa493777627

Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Attribution-NonCommercial 4.0 International