Tuning meta-heuristics using multi-agent learning in a scheduling system
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86099416" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86099416 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/13:86099416
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45318-2-8" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45318-2-8</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45318-2-8" target="_blank" >10.1007/978-3-642-45318-2-8</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Tuning meta-heuristics using multi-agent learning in a scheduling system
Popis výsledku v původním jazyce
In complexity theory, scheduling problem is considered as a NP-complete combinatorial optimization problem. Since Multi-Agent Systems manage complex, dynamic and unpredictable environments, in this work they are used to model a scheduling system subject to perturbations. Meta-heuristics proved to be very useful in the resolution of NP-complete problems. However, these techniques require extensive parameter tuning, which is a very hard and time-consuming task to perform. Based on Multi-Agent Learning concepts, this article propose a Case-based Reasoning module in order to solve the parameter-tuning problem in a Multi-Agent Scheduling System. A computational study is performed in order to evaluate the proposed CBR module performance. (C) 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Název v anglickém jazyce
Tuning meta-heuristics using multi-agent learning in a scheduling system
Popis výsledku anglicky
In complexity theory, scheduling problem is considered as a NP-complete combinatorial optimization problem. Since Multi-Agent Systems manage complex, dynamic and unpredictable environments, in this work they are used to model a scheduling system subject to perturbations. Meta-heuristics proved to be very useful in the resolution of NP-complete problems. However, these techniques require extensive parameter tuning, which is a very hard and time-consuming task to perform. Based on Multi-Agent Learning concepts, this article propose a Case-based Reasoning module in order to solve the parameter-tuning problem in a Multi-Agent Scheduling System. A computational study is performed in order to evaluate the proposed CBR module performance. (C) 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</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
2013
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
Lecture Notes in Computer Science. Volume 8104
ISBN
978-3-642-40925-7
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
21
Strana od-do
190-210
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Krakov
Datum konání akce
25. 9. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—