Виконано аналітичний огляд сучасного стану розроблення систем керування ресурсами розподіленого обчислювального середовища та досліджено тенденції їх розвитку. Розроблено категорійні моделі здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень для прогностичного керування ресурсами розподіленого обчислювального середовища, що функціонує в режимах навчання як за апріорно класифікованими навчальними матрицями, так і самонавчання. При цьому категорійні моделі розглядаються як узагальнення орієнтованих графів, у яких ребра між вершинами є операторами, задіяними в процесі машинного навчання системи. Крім того, запропоновано як критерії функціональної ефективності здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень модифікації інформаційних критеріїв за Шенноном і Кульбаком, а також розглянуто питання їх обчислення в процесі машинного навчання
