Агентный ИИ для двухуровневой долгосрочной оптимизации систем физического уровня с управлением политиками
В данной статье представлен Agentic-LTPO — вложенная двухуровневая структура оптимизации, предназначенная для преодоления ограничений методов с фиксированной целевой функцией в системах физического уровня, сталкивающихся с динамическими политиками операторов и ограничениями реального времени. Структура использует агентный ИИ для генерации конфигураций верхнего уровня, которые преобразуют изменяющиеся политики и исторический опыт в структурированные задачи нижнего уровня для принятия решений в реальном времени.