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Auto-parametrização de meta-heurísticas para escalonamento dinâmico
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
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Abstract(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.
Description
Keywords
Auto-parametrização Raciocínio baseado em casos Meta-heurísticas Sistema multi-agente Escalonamento