Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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