Mean Payoff Optimization for Systems of Periodic Service and Maintenance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F23%3A00131517" target="_blank" >RIV/00216224:14330/23:00131517 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.ijcai.org/proceedings/2023/598" target="_blank" >https://www.ijcai.org/proceedings/2023/598</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/598" target="_blank" >10.24963/ijcai.2023/598</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Mean Payoff Optimization for Systems of Periodic Service and Maintenance
Popis výsledku v původním jazyce
Consider oriented graph nodes requiring periodic visits by a service agent. The agent moves among the nodes and receives a payoff for each completed service task, depending on the time elapsed since the previous visit to a node. We consider the problem of finding a suitable schedule for the agent to maximize its long-run average payoff per time unit. We show that the problem of constructing an epsilon-optimal schedule is PSPACE-hard for every fixed non-negative epsilon, and that there exists an optimal periodic schedule of exponential length. We propose randomized finite-memory (RFM) schedules as a compact description of the agent's strategies and design an efficient algorithm for constructing RFM schedules. Furthermore, we construct deterministic periodic schedules by sampling from RFM schedules.
Název v anglickém jazyce
Mean Payoff Optimization for Systems of Periodic Service and Maintenance
Popis výsledku anglicky
Consider oriented graph nodes requiring periodic visits by a service agent. The agent moves among the nodes and receives a payoff for each completed service task, depending on the time elapsed since the previous visit to a node. We consider the problem of finding a suitable schedule for the agent to maximize its long-run average payoff per time unit. We show that the problem of constructing an epsilon-optimal schedule is PSPACE-hard for every fixed non-negative epsilon, and that there exists an optimal periodic schedule of exponential length. We propose randomized finite-memory (RFM) schedules as a compact description of the agent's strategies and design an efficient algorithm for constructing RFM schedules. Furthermore, we construct deterministic periodic schedules by sampling from RFM schedules.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA21-24711S" target="_blank" >GA21-24711S: Efektivní analýza a optimalizace pravděpodobnostních systémů a her</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2023,
ISBN
9781956792034
ISSN
1045-0823
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
5386-5393
Název nakladatele
International Joint Conferences on Artificial Intelligence
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Macao
Datum konání akce
1. 1. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—