| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 300.61 KB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Este artigo aborda o problema da parametrização de
Técnicas de Optimização Inspiradas na Biologia (BIT - Biological
Inspired Optimization Techniques), também conhecidas como
Meta-heurísticas, considerando a importância que estas técnicas
têm na resolução de situações de mundo real, sujeitas a
perturbações externas. É proposto um módulo de aprendizagem
com o objectivo de permitir que um Sistema Multi-Agente (SMA)
para Escalonamento seleccione automaticamente uma Metaheurística
e escolha a parametrização a usar no processo de
optimização. Para o módulo de aprendizagem foi usado o
Raciocínio baseado em Casos (RBC), permitindo ao sistema
aprender a partir da experiência acumulada na resolução de
problemas similares. Através da análise dos resultados obtidos é
possível concluir acerca das vantagens da sua utilização.
Descrição
Palavras-chave
Auto-parametrização Raciocínio baseado em casos Meta-heurísticas Sistema multi-agente Escalonamento
