Бұл мақалада тапсырмаларды бөлу процесін оңтайландыру үшін генетикалық алгоритм (GA), бөлшектер ройы (PSO) және құмырсқа колониясы (ACO) секілді метаэвристикалық әдістерді қолдану қарастырылады. Зерттеу заманауи IT жүйелерінде үлкен көлемдегі деректермен тиімді жұмыс істеуге және қажетті дәлдікті қамтамасыз етуге дәстүрлі тәсілдер жеткіліксіз болатын жағдайларда осы әдістердің қолданбалы мүмкіндіктерін зерттейді. Жұмыс ресурстарды – есептеу қуатын және адами ресурстарды – оңтайлы үлестіру арқылы өнімділікті арттыру мен шығындарды азайту мәселесіне бағытталған. Уақыт, шығын және орындау сапасы сияқты параметрлерді ескере отырып, динамикалық оңтайландыруға арналған математикалық модельдер жасалды. Үш әдістің (GA, PSO, ACO) салыстырмалы талдауы олардың әрқайсысының нақты жағдайларға байланысты күшті және әлсіз жақтарын көрсетті: GA жылдамдық бойынша тиімді, бірақ шығындары жоғары; ал PSO мен ACO сапа тұрғысынан жақсы нәтиже беріп, уақыт пен жад ресурстарын үнемдейді. Зерттеудің практикалық құндылығы – IT жүйелерінде ресурстарды басқару процесін автоматтандыру арқылы операциялық тиімділікті арттырып, шығындарды азайтуға мүмкіндік беруінде. Ғылыми құндылығы – метаэвристикалық әдістерді IT қызметтері мен жобаларды басқарудағы оңтайландыру мәселелеріне қолданудың теориялық негізін кеңейтуінде.