本研究で提案された手法は、他のリソース制約を持つシステムにも適用可能であると考えられます。特に、リソースの分割や割り当てに関する制約が存在するシステムにおいては、MIGのようなパーティショニング技術を応用することで、効率的なリソース管理が実現できるでしょう。
例えば、クラウドコンピューティング環境やデータセンターにおいて、CPUやメモリのリソースを動的に割り当てる必要がある場合、提案された最適化手法を利用することで、リソースの無駄を最小限に抑え、全体の効率を向上させることが可能です。また、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイメントにおいても、リソースの最適な配置を行うことで、パフォーマンスの向上が期待できます。
ただし、他のシステムに適用する際には、特有の制約や要件を考慮する必要があります。例えば、異なるリソースの依存関係や、特定のアプリケーションの特性に応じた調整が求められるでしょう。したがって、提案された手法の汎用性を検証し、必要に応じてカスタマイズすることが重要です。